Information extraction for vietnamese real estate advertisements

Trong Luận văn này, chúng tôi đề xuất một phương pháp tiếp cận dựa trên hệ luật để xây dựng một hệ thống rút trích thông tin quảng cáo nhà đất trực tuyến của Tiếng Việt.. 1.3 Cấu trúc củ

Information Extraction for Vietnamese

Real-Estate Advertisements

by Pham Vi Lien

Faculty of Information Technology University of Engineering and Technology Vietnam National University, Hanoi

Supervised by

Dr Pham Bao Son

A thesis submitted in fulfillment of the requirements for the degree of

Master of Information Technology

June, 2012

1.1 Problem and Idea 1

1.2 Scope of the thesis 4

1.3 Thesis’ structure 4

2 Related Work 5 2.1 Approaches 6

2.1.1 Rule-based approach 6

2.1.2 Machine-learning approach 7

2.1.3 Hybrid approach 8

2.2 GATE framework 8

2.2.1 Introduction 8

2.2.2 General Architecture of GATE 9

2.2.3 An example: ANNIE - A Nearly-New Information Extrac-tion System 11

2.2.4 Working with GATE 11

2.2.5 Gazetteers 12

2.2.6 JAPE 13

3 Our Vietnamese Real-Estate Information Extraction system 14 3.1 Template Definition 14

3.2 Corpus Development 16

3.2.1 Criterion of data collection 16

3.2.2 Data collection 17

iv

Table of Contents v

3.2.3 Data normalization 18

3.2.4 Corpus Annotation 21

3.3 System Development 23

3.3.1 Tokenizer 24

3.3.2 Gazetteer 26

3.3.3 JAPE Transducer 27

3.3.3.1 Remove incorrect Lookup annotations 29

3.3.3.2 Recognizing <TypeEstate> entities 30

3.3.3.3 Recognizing <CategoryEstate> entities 30

3.3.3.4 Recognizing <Zone> entities 31

3.3.3.5 Recognizing <Area>, <Price> and <Telephone> entities 32

3.3.3.6 Recognizing <Fullname> entities 32

3.3.3.7 Recognizing <Address> entities 33

3.3.3.8 Recognizing <Email> entities 33

3.4 Summary 34

4 Experiments and Error Analysis 35 4.1 Evaluation metrics 35

4.2 Experimental result 36

4.3 Errors Analysis 40

5 Conclusion and Future Works 42 5.1 Conclusion 42

5.2 Future Works 42

Chương 1: Giới thiệu

1.1 Vấn đề và Ý tưởng:

Với sự ra đời và phát triển của Internet, ngày càng nhiều dữ liệu được gởi lên Internet và chúng ta đang "ngập lụt" bởi chúng Mặc

dù, các công cụ tìm kiếm như Google1

, Bing2, Yahoo3, đã được tạo ra để giúp con người tìm kiếm thông tin, nhưng chúng vẫn chưa thật sự đáp ứng được mong đợi của người dùng Vì vậy, các nhà nghiên cứu đã nhìn vào các lĩnh vực như khai thác thông tin, tóm tắt văn bản, để khắc phục vấn đề quá tải thông tin và cung cấp những thông tin hữu ích cho người sử dụng

Rút trích thông tin là một trong những nhiệm vụ quan trọng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên Ý tưởng chính của các hệ thống rút trích thông tin đó là rút trích các mẩu thông tin từ các văn bản có cấu trúc hoặc bán cấu trúc để điền vào một mẫu có cấu trúc đã được định nghĩa sẵn gọi là template Rút trích thông tin đang dần xuất hiện trong nhiều lĩnh vực như chính trị, xã hội, tài chính, bất động sản, của nhiều ngôn ngữ khác nhau như Anh, Pháp, Trung Quốc,… Tuy nhiên, đối với Tiếng Việt của chúng ta thì nó vẫn là một vấn đề tương đối khá mới mẻ, đặc biệt là lĩnh vực quảng cáo nhà đất trực tuyến

Figure 1: Dữ liệu đầu vào và kết quả đầu ra của hệ thống chúng tôi.

Trong Luận văn này, chúng tôi đề xuất một phương pháp tiếp cận dựa trên hệ luật để xây dựng một hệ thống rút trích thông tin quảng cáo nhà đất trực tuyến của Tiếng Việt Đồng thời, chúng tôi cũng xây dựng một tập ngữ liệu gán nhãn cho nhiệm vụ này

1.2 Phạm vi nghiên cứu

Với sự phát triển của Internet, quảng cáo trực tuyến là thực tế và ngày càng phổ biến.Nó là một giải pháp quảng cáo hiệu quả cho các cá nhân quảng cáo, cơ quan và người xem Như vậy, các nguồn

dữ liệu từ các quảng cáo là cực kỳ lớn và đa dạng Luận án của chúng tôi tập trung vào xử lý văn bản trực tuyến miễn phí quảng cáo Việt Nam trong lĩnh vực bất động sản

1.3 Cấu trúc của luận văn:

Luận văn của chúng tôi được tổ chức thành 5 chương như sau:

- Chương 1: Chúng tôi giới thiệu về vấn đề và ý tưởng để xây dựng một hệ thống rút trích thông tin từ các quảng cáo trực tuyến về nhà đất trong Tiếng Việt

- Chương 2: Chúng tôi trình bày tổng quan về các nghiên cứu liên quan của rút trích thông tin nói chung và lĩnh vực nhà đất nói riêng

- Chương 3: Chúng tôi mô tả chi tiết làm thế nào để xây dựng hệ thống rút trích thông tin từ các quảng cáo trực tuyến về nhà đất trong Tiếng Việt

- Chương 4: Chúng tôi trình bày các kết quả thực nghiệm của chúng tôi và phân tích một số nguyên nhân gây ra lỗi

- Chương 5: Chúng tôi tổng kết những điểm đạt được của hệ thống và thảo luận hướng phát triển hệ thống trong tương lai

Chương 2: Các nghiên cứu liên quan

2.1 Cách tiếp cận:

Các nghiên cứu về rút trích thông tin có thể được phân thành 3 hướng tiếp cận như sau:

 Hướng tiếp cận dựa trên hệ luật [2], [3]

 Hướng tiếp cận học máy [4], [5]

 Hướng tiếp cận lai [6], [7]

Sử dụng hệ luật là một trong những phương pháp truyền thống khi xây dựng các hệ thống rút trích thông tin Những hệ thống này thường dựa trên các đặc trưng như cú pháp của thông tin (ví dụ: từ loại của từ), ngữ cảnh của thông tin [8], hình thái của thông tin (ví dụ: chữ hoa, chữ thường, số, ) hoặc sử dụng Gazetteer [8] Đến nay, có nhiều nghiên cứu đã sử dụng phương pháp này [9], [10] hoặc [11] và đạt được hiệu suất khá cao bao gồm các nhiệm vụ cho tiếng Việt [2], [3]

Có nhiều công trình sử dụng phương pháp học máy như Hidden Markov Model [12], Maximum Entropy [4], Support Vector Machine [13], [5] để tận dụng lợi thế của tập ngữ liệu đã được gán nhãn Về vấn đề rút tích thông tin, có những nghiên cứu thu được hiệu quả khá cao [14] nằm trong khoảng 81% theo thước

đo F-measure Những phương pháp này cũng đã thành công khi áp dụng cho Tiếng Việt [15] với F-measure khoảng 83%

Phương pháp lai là sực kết hợp của hai phương pháp trên, để tận dụng lợi thế của từng phương pháp và mang lại hiệu suất cao

Hệ thống của Srihari [7] và Fang [6] đã cho kết quả rất tốt Tiếng Trung Nhưng cho đến nay, chưa có nhiều nghiên cứu cho Tiếng Việt của chúng ta

Có một số công trình về rút trích thông tin từ các quảng cáo nhà đất cho Tiếng Anh [16], [17], nhưng những công trình này sử dụng cách tiếp cận wrapper induction trên các tài liệu html Điều này khác rất nhiều từ công việc của chúng tôi khi chúng tôi tập

trung vào văn bản phi cấu trúc, tức là văn bản không có thẻ html như là những manh mối để nhận dạng các thực thể

2.2 GATE framework:

GATE là một kiến trúc, một nền tảng và một môi trường phát triển giao diện cho các ngôn ngữ kỹ thuật Nó được tạo ra và phát triển bởi một nhóm các nhà phát triển dẫn đầu bởi giáo sư Cunningham tại đại học Sheffield từ năm 1995 Hiện nay, nó được sử dụng rộng rãi trên thế giới bởi cộng đồng các nhà nghiên cứu thuộc nhiều lĩnh vực của xử lý ngôn ngữ, đặc biệt là rút trích thông tin Nó được sử dụng cho nhiều dự án rút trích thông tin của nhiều ngôn ngữ và miền vấn đề Một ví dụ điển hình của hệ thống rút trích thông tin là ANNIE (A Nearly-New Information Extraction System) Nó được đóng gói như một plugin trong GATE

GATE là một bộ công cụ Java và nó cũng là một phần mềm nguồn mở dưới giấy phép GNU Người dùng nhận sự hỗ trợ miền phí từ cộng đồng người dùng và các nhà phát triển qua website chính thức của GATE

Chúng tôi sử dụng GATE để giải quyết bài toán của chúng tôi

Chapter 3: Information Extraction for Vietnamese

Real-Estate Advertisements

3.1 Định nghĩa Template

Qua quá trình quan sát các dữ liệu thu thập được, chúng tôi quyết định chọn template cho hệ thống của chúng tôi như thể hiện trong hình 2 Template này bao quát hầu hết các thông tin mà những người đăng tin mô tả cũng như những gì người xem cần tìm kiếm trong một quảng cáo nhà đất

Hình 2: Template của hệ thống

3.2 Phát triển Copus:

3.2.1 Điều kiện chọn lọc dữ liệu:

Những bản tin được chọn lọc cho hệ thống của chúng tôi phải đảm bảo các điều kiện sau:

 Một tập tin dữ liệu chỉ có duy nhất 1 bản tin quảng cáo nhà đất Nếu trong một tập tin có nhiều hơn một bản tin quảng cáo, chúng tôi sẽ phải chia thành nhiều tập tin khác nhau Nói cách khác, mỗi tập tin dữ liệu đầu vào sẽ có duy nhất một template tại đầu ra

 Các bản tin là phi cấu trúc Do trọng tâm công việc của chúng tôi là xử lý các văn bản phi cấu trúc, chúng tôi loại

+ Loại tin (TypeEstate) + Loại nhà (CategoryEstate) + Diện tích (Area)

+ Giá tiền (Price) + Khu vực (Zone) + Liên hệ (Contact)

o Tên liên hệ (Fullname)

o Điện thoại (Telephone)

o Thư điện tử (Email)

o Địa chỉ (Address)

bỏ tất cả các thẻ html và chỉ giữ lại các văn bản của quảng cáo thu thập được

3.2.2 Chọn lọc dữ liệu:

Để phát triển và kiểm thử hệ thống, chúng tôi xây dựng một bộ ngữ liệu bằng cách thu thập dữ liệu từ các trang web có uy tín cung cấp các quảng cáo về nhà đất trực tuyến và miễn phí như http://vnexpress.net/rao-vat/13/the-house-dat/, http://raovat.thanh-nien.com.vn/pages/default aspx, Đây là những trang web thu hút một số lượng lớn những người đăng tin cũng như người xem tin

3.2.3 Data normalization

Chúng tôi thực hiện chuẩn hóa dữ liệu một phần là tự động để loại

bỏ một số nhập nhằng, một phần là có sự hỗ trợ của con người trong quá trình gán nhãn Quá trình chuẩn hóa dữ liệu hoặc bước tiền xử lý phải đảm bảo rằng nội dung của các quảng cáo vẫn còn nguyên vẹn Quá trình chuẩn hóa của chúng tôi bao gồm các bước như sau:

 Thứ nhất, chúng tôi thêm dấu chấm câu vào sau các câu

 Thứ hai, chúng tôi trộn nhiều đoạn thành 1 đoạn suy nhất, bởi vì các bản tin này thường không quá dài

 Thứ ba, chúng tôi chuẩn hóa các dấu câu; loại bỏ khoảng trống thừa, viết hoa cho các từ sau dấu chấm câu

 Thứ tư, chúng tôi chuẩn hóa số điện thoại, giá tiền, diện tích, tên người,… thành các định dạng phổ biến

 Cuối cùng, chúng tôi thay thế một vài từ viết tắt bởi các từ đầy đủ của chúng

Trong các bước ở trên, bước thứ 4 là khó nhất Bước này đóng góp rất quan trọng để cải thiện tỉ lệ nhận dạng cho hệ thống của chúng tôi

3.2.4 Gán nhãn tập ngữ liệu:

Sau khi các tài liệu đã được tự động chuẩn hóa, chúng sẽ được tự gán nhãn bằng tay theo template đã được định nghĩa ở phần trước

Chúng tôi sử dụng công cụ Callisto để hỗ trợ cho quá trình gán nhãn cho dữ liệu Callisto là một công cụ được phát triển để phụ vục công việc gán nhãn cho dữ liệu văn bản Quá trình gán nhãn cho bộ ngữ liệu của chúng tôi được thực hiện song song với quá trình tạo ra quy tắc của hệ thống Điều này giảm tải cho quá trình gán nhãn và cũng có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc để cải thiện các quy tắc tốt hơn

3.3 Hệ thống Vietnamese Real-Estate:

3.3.1 Tokenizer

Một sự khác biệt điển hình giữa tiếng Việt và tiếng Anh là tách từ khi tiếng Việt là một ngôn ngữ đơn âm Một từ trong tiếng Việt có thể chứa một hoặc nhiều token Chất lượng của hệ thống phụ thuộc vào bước này Chúng tôi kế thừa từ công trình nghiên cứu [18] về tách từ và gán nhãn từ loại, và chúng tôi đóng gói chúng thành một plugin của Gate trong hệ thống của chúng tôi Thành phần Tokenizer sẽ tạo ra hai nhãn là "Word" và "Split"

 Mỗi nhãn "Word" gồm có những đặc trưng như sau:

o POS là từ loại của từ Ví dụ: Np, Nn,

o string: là một chuỗi của từ Ví dụ: "căn hộ", "Mỹ Đình",

o upper: nếu ký tự đầu tiên của từ là viết hoa thì upper

có giá trị là "true", ngược lại nó là "false"

o Ngoài ra, cũng có một số đặc trưng khác như: kind, nation, để giúp cho quá trình viết luật ở bước sau

 Nhãn "Split" được tạo ra để bắt giữ các dấu câu như: ".",

";", ",", etc

3.3.2 Gazetteer

Gazetteer bao gồm các từ điển khác nhau được tạo ra trong quá trình phát triển hệ thống Gazetteer nắm bắt miền tri thức về nhà đất Chúng cung cấp các thông tin cần thiết cho các luật nhận dạng thực thể ở các giai đoạn sau này Mỗi từ điển đại diện cho một

nhóm từ có ý nghĩa tương đồng Đối với hệ thống của chúng tôi, chúng tôi sử dụng các loại gazetteers sau đây:

 Gazetteers có chứa tiềm năng của tên thực thể như là: tên người, tên địa điểm (khu vực/địa chỉ) hoặc tên loại nhà

 Gazetteers có chứa các cụm từ được sử dụng trong ngữ cảnh để viết luật như là: tiền tố hoặc các động từ mà có khả năng theo một tên người

 Gazetteer có chứa tiềm năng của các thực thể nhập nhằng

Vì hệ thống của chúng tôi làm việc trên văn bản phi cấu trúc

mà không có bất kỳ manh mối như thẻ html, Gazetteer đóng góp đáng kể vào hiệu quả tổng thể của hệ thống Đầu ra của thành phần Gazetteer là các nhãn Lookup bao gồm các từ có ngữ nghĩa rõ ràng

3.3.3 JAPE Transducer

JAPE Transducer là là tầng của ngữ pháp JAPE hoặc các luật Ngữ pháp JAPE cho phép một mẫu biểu thức chính quy cụ thể bao bọc các nhãn phù hợp Vì vậy, kết quả thành phần trước bao gồm tách

từ, gán nhãn từ loại và từ điển có thể được sử dụng để tạo ra các khác khác theo Một ngữ pháp JAPE có định dạng sau:

LHS (left-hand-side) –> RHS (right-hand-side)

Mệnh đề tài (LHS) là một biểu thức chính quy trên các nhãn Mệnh đề phải (RHS) là hành động được thực thi khi mệnh đề trái phù hợp

JAPE Transduce của chúng tôi tổ chức các luật như sau:

 Loại bỏ các nhãn Lookup không đúng và có thể gây ra nhập nhằng

 Nhận dạng thực thể TypeEstate

 Nhận dạng thực thể CategoryEstate dựa trên thực thể TypeEstate Nếu một bản tin quảng cáo có nhiều hơn một thực CategoryEstate, chúng tôi sẽ sử dụng vị trí tương

quan để giữa CategoryEstate và TypeEstate thực thể xác định nên loại bỏ thực thể nào và giữ lại thực thể nào

 Nhận dạng thực thể Zone

 Nhận dạng thực thể Area có thể sử dụng thêm thực thể TypeEstate và CategoryEstate để nhận dạng Nếu một bản tin không xuất hiện manh mối nào để nhận dạng thực thể Area, chúng tôi sử dụng TypeEstate và CategoryEstate để xác định có hay không tồn tại thực thể này Ví dụ: Tôi cần bán 2000 m2 đất ruộng tại Hà Đông (I need to sell 2000 m2 farmland in Ha Dong.)

 Nhận dạng thực thể Price và loại bỏ các thực thể Price dư thừa

 Nhận dạng thực thể Telephone và loại bỏ các thực thể Telephone dư thừa

 Nhận dạng thực thể Fullname dựa trên thực thể Telephone

 Nhận dạng thực thể Address sử dụng thực thể Zone

 Nhận dạng thực thể Email

 Kết hợp các thực thể Telephone, Address, Email và Fullname thành thực thể mới là Contact

 Loại bỏ các thực thể Zone dư thừa

Chúng tôi loại bỏ tất cả các nhãn Lookup là một phần của các nhãn Word Ví dụ từ "Liên" (Liên) là một tên người nó được sử dụng để nhận dạng cho thực thể Fullname, nhưng từ này cũng có thể là một phần của một từ khác với ý nghĩa hoàn toàn khác nhau

Ví dụ từ "Liên hệ" được gán nhãn là Word và nói cũng là một một manh mối tiềm năng để nhận dạng các nhãn Contact, do đó từ

"Liên" không nên là một nhãn Lookup riêng biệt

Thực thể Zone là một trong số các thực thể đặc biệt khó khăn nhận dạng do thực tế là các token mô tả cho thực thể Zone không được viết hoa Hơn nữa, thực thể này thường khá dài Lấy một ví

dụ Zone là "My dinh - tu liem - Hà Nội" thì rất khó khăn để nhận

dạng một cách chính xác nói, bởi chúng là một tên địa danh nhưng lại không được viết hoa:

"Tôi cần mua căn hộ tại Mỹ đình – từ liêm – Hà Nội."

"I need to buy an apartment in My dinh - tu liem - Ha Noi."

3.4 Kết luận:

Trong chương này, chúng tôi trình bày khá chi tiết về hệ thống Vietnamese Real-Estate của chúng tôi Tại mục mở đầu của chương, chúng tôi giới thiệu về template của hệ thống chúng tôi Ở mục kế tiếp chúng tôi mô tả quá trình phát triển của tập ngữ liệu Trong mục cuối cùng, chúng tôi trình bày 3 thành phần chính của

hệ thống rút trích thông tin Vietnamese Real-Estate đó là Tokenizer, Gazetteer và JAPE Transducer JAPE Transducer là một thành phần rất quan trọng của hệ thống Nó bao gồm các luật hoặc ngữ pháp JAPE để nhận dạng thực thể

Chapter 4: Thực nghiệm và phân tích lỗi

Trong các thực nghiệm của chúng tôi, chúng tôi sử dụng tập ngữ liệu gồm có 260 bản tin và chúng đã được gán nhãn theo template

đã được định nghĩa ở phần trên Tập ngữ liệu này phân chia thành hai tập Traning và Test, mỗi tập gồm có tương ứng 180 và 80 bản tin Hệ thống của chúng tôi được xây dựng bằng cách sử dụng các bản tin trong tập Training và sẽ kiểm tra hệ thống bằng cách sử dụng các bản tin từ tập Test

4.1 Thước đo đánh giá

Trong các thực nghiệm, chúng tôi các độ đo Precision, Recall và measure để đánh giá hệ thống của chúng tôi Các độ đo này được định nghĩa như sau:

F-Precision (P) = (c / a) x 100%

Recall (R) = (c / b) x 100%

F-measure (F) = 2 x (P x R)/ (P + R) x 100% Trong đó:

 Tiêu chí lỏng (lenient): một thực thể được nhận dạng đúng khi nó có phần chung và cùng kiểu với thực thể trong tập

dữ liệu chuẩn

4.2 Kết quả thực nghiệm

Bảng 1 và Bảng 2 cho thấy hiệu suất của hệ thống trên tập dữ liệu Training sử dụng các tiêu chuẩn lỏng và chặt, trong khi Bảng 3 và

Bảng 4 cho thấy hiệu suất của hệ thống trên tập dữ liệu Test sử dụng các tiêu chuẩn lỏng và chặt

Type

(1) - No of entities annotated manually (2) - No of entities recognized correctly (3) - No of entities recognized by system (4) - Precision

(5) - Recall (6) - F-measure

(5) - Recall (6) - F-measure

Type

(1) - No of entities annotated manually (2) - No of entities recognized correctly (3) - No of entities recognized by system (4) - Precision

(5) - Recall (6) - F-measure

(5) - Recall (6) - F-measure

Bảng 4: Hiệu suất trên tập dữ liệu Test sử dụng tiêu chí chặt

F-measures tổng thể của hệ thống trên tập dữ liệu sử dụng tiêu chí lỏng và chặt lần lượt là 96% và 91% Tuy nhiên, chúng ta có thể dễ

dàng nhìn thấy rằng sự chênh lệch về hiệu suất giữa các thực thể Hiệu suất trên thực thể Zone là thấp nhất, phản ánh thực tế là các thực thể Zone khá nhập nhằng và khó nhận dạng Điều này một phần là do thực tế các thực thể Zone trong tiếng Việt thường khá dài và trình bày theo nhiều định dạng khác nhau Điều này cũng giải thích lý do tại sao hiệu suất cho các thực thể Zone được cải thiện đáng kể khi sử dụng với tiêu chuẩn lỏng so với các tiêu chuẩn chặt.

4.3 Phân tích lỗi

Một số nguyên nhân chính gây ra lỗi cho hệ thống của chúng tôi như sau:

 Phong các viết khác nhau

 Một số thực thể đặc biệt là thực thể Zone thì khá dài và khong được viết hoa cho các từ

Lấy 2 ví dụ sau đây:

"Tôi cần mua căn hộ tại Mỹ đình – từ liêm – Hà Nội."

"I need to buy an apartment in My Dinh - Tu Liem – Ha Noi."

"Liên hệ: anh minh - 0987214931."

"Contact: anh Minh - 0987214931."

Tên địa điểm (cụm từ "Mỹ đình – từ liêm – Hà Nội") trong ví

dụ đầu tiên và tên người (cụm từ "anh minh") trong ví dụ thứ 2 không viết viết hoa các ký tự đầu tiên của từ Do đó hệ thống của chúng tôi sẽ rất khó để nhận dạng đúng

Chapter 5: Kết luận và Hướng phát triển

Chúng tôi xây dựng một hệ thống cho rút trích thông tin từ các quảng cáo nhà đất trong Tiếng Việt Cách tiếp cận của chúng tôi là khá hợp lý cho các nguồn lực ngôn ngữ, đặc biệt là cho các nhiệm

vụ mà không có dữ liệu gán nhãn Hệ thống của chúng tôi đạt được F-measure là 91% khi sử dụng tiêu chí chặt

Trong tương lai chúng tôi sẽ cần cái thiện hiệu quả của hệ thống cho thực thể Zone Chúng tôi cũng sẽ thử sử dụng phương pháp học máy trên tập dữ liệu đã được gán nhãn của chúng tôi và tìm giải pháp có thể kết hợp cả phương pháp học máy và hệ luật

Công bố liên quan

[1] Lien Vi Pham and Son Bao Pham Information Extraction for

Vietnamese Real-Estate In Proceedings of the fourth International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), 2012 (Accepted)

Tài liệu tham khảo

[1] J Cowie and Y Wilks, “Information extraction,” 2000 [2] D B Nguyen, S H Hoang, S B Pham, and T P Nguyen,

“Named entity recognition for vietnamese,” in Proceedings of the Second international conference on Intelligent information and database systems: Part II, ser ACIIDS’10 Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2010, pp 205–214 [Online] Available: http://dl.acm.org/citation.cfm? id=1894808.1894834

[3] T.-V T Nguyen and T H Cao, “Vn-kim ie: automatic extraction of vietnamese named-entities on the web,” New Gen Comput., vol 25, no 3, pp 277–292, jan 2007 [Online] Available: http://dx.doi.org/10.1007/s00354-007-0018-4

[4] A Borthwick, J Sterling, E Agichtein, and R Grishman,

“Exploiting dictionaries in named entity extraction: combining semi-markov extraction processes and data integration methods,” in Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, ser KDD ’04 New York, NY, USA: ACM,

http://doi.acm.org/10.1145/ 1014052.1014065

[5] A Mansouri, L S Affendey, and A Mamat, “Named entity recognition using a new fuzzy support vector machine,” International Journal of Computer Science and Network Security, IJCSNS, vol 8, no 2, pp 320– 325, February 2008

[6] X Fang and H Sheng, “A hybrid approach for chinese named entity recognition,” in Proceedings of the 5th International Conference on Discovery Science, ser DS ’02 London, UK, UK: Springer-Verlag, 2002, pp 297–301 [Online] Available: http://dl.acm.org/citation.cfm? id=647859.736133 [7] R Srihari, C Niu, and W Li, “A hybrid approach for named entity and sub-type tagging,” in Proceedings of the sixth conference on Applied natural language processing, ser ANLC ’00 Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics, 2000, pp 247–254 [Online] Available: http://dx.doi.org/10.3115/974147.974181

[8] I Budi and S Bressan, “Association rules mining for name entity recognition,” in Proceedings of the Fourth International Conference on Web Information Systems Engineering, ser WISE ’03 Washington, DC, USA: IEEE Computer Society,

on Language Resources and Evaluation (LREC), Canary Islands, 2002

[11] D Maynard, K Bontcheva, and H Cunningham, “Towards a semantic extraction of named entities,” in In Recent Advances

in Natural Lan-guage Processing, 2003

[12] D M Bikel, S Miller, R Schwartz, and R Weischedel,

“Nymble: a high-performance learning name-finder,” in Proceedings of the fifth conference on Applied natural language processing, ser ANLC ’97 Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics, 1997, pp 194–

201 [Online] Available: http://dx.doi.org/10.3115/ 974557.974586

[13] Y.-C Wu, T.-K Fan, Y.-S Lee, and S.-J Yen, “Extracting named entities using support vector machines,” in Proceedings of the 2006 international conference on Knowledge Discovery in Life Science Literature, ser KDLL’06 Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2006, pp 91–

http://dx.doi.org/10.1007/11683568_8

[14] T Nguyen, O Tran, H Phan, and T Ha, “Named entity recognition in vietnamese free-text and web documents using conditional random fields,” Proceedings of the Eighth Conference on Some Selection Prob-lems of Information Technology and Telecommunication, Hai Phong, Viet Nam,

2005

[15] P T X Thao, T Q Tri, A Kawazoe, D Dinh, and N Collier, “Construction of vietnamese corpora for named entity recognition,” in Large Scale Semantic Access to Content (Text, Image, Video, and Sound), ser RIAO ’07 Paris, France, France: LE CENTRE DE HAUTES ETUDES

[17] H Seo, J Yang, and J Choi, “Building intelligent systems for mining in-formation extraction rules from web pages by using domain knowledge,” in in Proc IEEE Int Symp Industrial Electronics, Pusan, Korea, 2001, pp 322–327