Biểu diễn văn bản trên lý thuyết tập mờ . áp dụng trong bài toán phân lớp văn bản

  • Số trang: 61 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 24 |
  • Lượt tải: 0
nganguyen

Đã đăng 34173 tài liệu

Mô tả:

Luận văn tốt nghiệp Biểu diễn văn bản trên lý thuyết tập mờ . Áp dụng trong bài toán phân lớp văn bản Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường LỜI CẢM ƠN Em xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc tới thầy giáo, tiến sĩ HÀ QUANG THỤY, Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội và tiến sĩ ĐOÀN SƠN, Đại học Tohoku, Nhật Bản đã hướng dẫn và động viên em rất nhiều trong quá trình làm luận văn. Em xin được gửi lời cảm ơn tới các Thầy, Cô trong Trường Đại học Công Nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội và nhóm Xeminar thuộc bộ môn Các Hệ thống Thông tin, những người đã dạy dỗ, giúp đỡ và chỉ bảo cho em trong suốt quá trình học tập. Cuối cùng, con xin gửi lời biết ơn tới gia đình, nơi đã sinh thành, nuôi dưỡng và động viên con rất nhiều trong thời gian qua. Hà Nội ngày 20/05/2006 Sinh viên Nguyễn Việt Cường i Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường TÓM TẮT Biểu diễn văn bản là một trong những công đoạn quan trọng nhất và được quan tâm đầu tiên trong các vấn đề xử lý văn bản. Nó có ảnh hưởng rất lớn đến các bài toán tìm kiếm văn bản, phân lớp, phân cụm hay tóm tắt văn bản… Khóa luận này trình bày và nghiên cứu một phương pháp biểu diễn văn bản mới dựa trên cơ sở lý thuyết tập mờ và áp dụng vào bài toán phân lớp văn bản. Nội dung của khóa luận tập trung vào các vấn đề sau: 1. Trình bày một số phương pháp biểu diễn văn bản thông thường, trong đó, khóa luận đi sâu vào cách biểu diễn theo mô hình vector, tức mỗi văn bản sẽ được biểu diễn như một vector có các thành phần là các từ khóa có mặt hoặc không có mặt trong văn bản. Sau đó, khóa luận tìm hiểu phương pháp biểu diễn văn bản trong máy tìm kiếm. 2. Trình bày về lý thuyết tập mờ, và đề cập một cách biểu diễn văn bản mới dựa trên các khái niệm mờ. Từ đó đề xuất hướng giải quyết khi xuất hiện các từ đồng nghĩa trong văn bản. 3. Tiến hành thử nghiệm cách biểu diễn mới này vào bài toán phân lớp văn bản. Chỉ ra một số kết quả phân lớp và so sánh với phương pháp biểu diễn theo mô hình vector thông thường. Từ đó rút ra một số kết luận và hướng phát triển tiếp theo. ii Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN ..........................................................................................................i TÓM TẮT ...............................................................................................................ii MỤC LỤC ............................................................................................................. iii MỞ ĐẦU .................................................................................................................1 Chương 1. KHAI PHÁ DỮ LIỆU VĂN BẢN........................................................3 1.1. Tổng quan về khai phá dữ liệu................................................................3 1.1.1. Khái niệm............................................................................................3 1.1.2. Các bước của quá trình khai phá dữ liệu ............................................3 1.1.3. Ứng dụng của khai phá dữ liệu...........................................................5 1.2. Một số bài toán trong khai phá dữ liệu văn bản......................................6 1.2.1. Tìm kiếm văn bản ...............................................................................6 1.2.2. Phân lớp văn bản.................................................................................7 Chương 2. CÁC PHƯƠNG PHÁP CƠ BẢN BIỂU DIỄN VĂN BẢN ...............10 2.1. Tiền xử lý văn bản ................................................................................10 2.2. Mô hình Logic.......................................................................................12 2.3. Mô hình phân tích cú pháp ...................................................................14 2.4. Mô hình không gian vector ...................................................................15 2.4.1. Mô hình Boolean ..............................................................................17 2.4.2. Mô hình tần suất ...............................................................................17 2.5. Biểu diễn văn bản trong máy tìm kiếm.................................................20 2.5.1. Giới thiệu về máy tìm kiếm ..............................................................20 2.5.2. Mô hình biểu diễn văn bản trong máy tìm kiếm ..............................21 Chương 3. BIỂU DIỄN VĂN BẢN SỬ DỤNG CÁC KHÁI NIỆM MỜ ............23 iii Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường 3.1. Lý thuyết mờ.........................................................................................23 3.1.1. Tập mờ..............................................................................................23 3.1.2. Các phép toán trên tập mờ ................................................................25 3.1.3. Quan hệ mờ.......................................................................................27 3.1.4. Các phép toán trên quan hệ mờ ........................................................27 3.2. Biểu diễn văn bản sử dụng các khái niệm mờ ......................................29 3.2.1. Khái niệm mờ ...................................................................................30 3.2.2. Biểu diễn văn bản .............................................................................32 3.2.3. Đề xuất giải pháp cho vấn đề đồng nghĩa.........................................32 Chương 4. CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP VĂN BẢN ................................35 4.1. Tổng quan về bài toán phân lớp............................................................35 4.2. Các thuật toán phân lớp ........................................................................36 4.2.1. Phân lớp dựa trên thuật toán Naive Bayes........................................36 4.2.2. Phân lớp dựa trên thuật toán K - Nearest Neighbor (KNN) .............38 4.2.3. Phân lớp dựa vào thuật toán cây quyết định.....................................39 4.2.4. Phân lớp sử dụng Support Vector Machines (SVM)........................41 Chương 5. MỘT SỐ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM ..............................................43 5.1. Tập dữ liệu và tiền xử lý .......................................................................43 5.2. Công cụ và phương pháp phân lớp .......................................................44 5.3. Kết quả thực nghiệm.............................................................................45 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ............................................................53 TÀI LIỆU THAM KHẢO.....................................................................................55 iv Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường MỞ ĐẦU Ngày nay, sự phát triển mạnh mẽ của Internet đã dẫn đến sự bùng nổ thông tin về nhiều mặt kể cả về nội dung lẫn số lượng. Chỉ bằng một thao tác tìm kiếm đơn giản, ta có thể nhận về một khối lượng khổng lồ các trang web có chứa thông tin liên quan tới nội dung ta tìm kiếm. Tuy nhiên, chính sự dễ dàng này cũng mang đến cho con người rất nhiều khó khăn trong việc chắt lọc ra các thông tin có ích để thu được các tri thức mới. Phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu là câu trả lời mới nhất cho vấn đề này nhằm phát hiện ra các tri thức mới từ khối dữ liệu khổng lồ mà con người có được. Trong các loại dữ liệu thì văn bản là loại dữ liệu phổ biến mà con người thường gặp phải nhất. Mô hình biểu diễn văn bản phổ biến hiện nay là mô hình không gian vector, trong đó mỗi văn bản được biểu diễn bằng một vector của các từ khóa. Tuy nhiên bài toán khai phá dữ liệu văn bản thường gặp phải một số khó khăn như tính nhiều chiều của văn bản, tính nhập nhằng của ngôn ngữ… Trong khóa luận này, chúng tôi xin đề cập đến một cách biểu diễn văn bản mới: biểu diễn dựa trên các khái niệm mờ. Trong đó, mỗi khái niệm sẽ được xác định bởi một tập các từ khóa liên quan. Và mức độ liên quan của khái niệm đến văn bản sẽ được xác định bằng hàm tích hợp mờ các từ khóa đó. Sau khi đã có một tập các khái niệm liên quan đến một hay nhiều chủ đề cần phần lớp, mỗi văn bản sẽ được xem như là một vector có các thành phần là các khái niệm mờ đó. Với lượng thông tin dạng văn bản đồ sộ của Internet, một yêu cầu lớn đặt ra đối với chúng ta là làm sao tổ chức và tìm kiếm thông tin có hiệu quả nhất. Phân lớp (phân loại) thông tin là một trong những giải pháp hợp lý cho yêu cầu trên. Khóa luận sẽ trình bày một số thuật toán phân lớp tiêu biểu và đưa ra hướng thực nghiệm cho phương pháp biểu diễn văn bản dựa trên các khái niêm mờ. Chúng tôi áp dụng thuật toán KNN (k – người láng giềng gần nhất) và phần mềm WEKA (K-người láng giếng gần nhất) để tiến hành phân lớp. Phần thực nghiệm cho thấy rằng phương pháp biểu diễn văn bản dựa khái niệm mờ có kết quả phân lớp tốt hơn so với phương pháp biểu diễn văn bản theo vector từ khóa. Ngoài phần mở đầu và kết luận, nội dung của luận văn được trình bày trong 5 chương: 1 Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường Chương 1, giới thiệu tổng quan về khai phá dữ liệu văn bản, một số định nghĩa và một số bài toán điển hình. Chương 2, trình bày một số phương pháp biểu diễn văn bản truyền thống: mô hình tần suất, mô hình phân tích cú pháp, mô hình không gian vector... Đồng thời nêu ra cách biểu diễn văn bản thường dùng trong máy tìm kiếm. Chương 3, giới thiệu tổng quan về lý thuyết tập mờ [9][14] và một số phép toán trên tập mờ. Nội dung chính của chương là đề cập một cách biểu diễn văn bản mới dựa trên các khái niệm mờ. Chương 4, trình bày bài toán phân lớp văn bản và một số thuật toán phân lớp tiêu biểu. Chương 5, chỉ ra các kết quả thực nghiệm có được khi áp dụng mô hình biểu diễn mới trong bài toán phân lớp văn bản. Đánh giá và so sánh với mô hình biểu diễn thông thường. 2 Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường Chương 1. KHAI PHÁ DỮ LIỆU VĂN BẢN 1.1. Tổng quan về khai phá dữ liệu 1.1.1. Khái niệm Khai phá dữ liệu[1][7][13] là một khái niệm ra đời vào những năm cuối của thập kỷ 80 của thế kỷ 20. Nó bao hàm một loạt các kỹ thuật nhằm phát hiện ra các thông tin có giá trị tiềm ẩn trong các tập dữ liệu lớn như các kho dữ liệu, các cơ sở dữ liệu (CSDL) có dung lượng rất lớn. Về bản chất, khai phá dữ liệu liên quan đến việc phân tích các dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật để tìm ra các mẫu có tính hệ thống trong tập dữ liệu. ™ Một số định nghĩa tiêu biểu về Data mining: Khái niệm data mining được định nghĩa như sau: “The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data” [13], tạm dịch: “là việc trích rút một cách phức tạp các thông tin - ẩn, không biết trước và có khả năng hữu ích - từ dữ liệu”. “The science of extracting useful information from large data sets or databases” [1], tạm dịch là: “Nghành khoa học chuyên trích chọn những thông tin có giá trị từ những tập dữ liệu lớn hoặc các CSDL”. Năm 1989, Fayyad, Piatestky-Shapiro và Smyth đã đưa ra khái niệm “Phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu” (Knowledge Discovery in Databases - KDD) để chỉ toàn bộ quá trình phát hiện các tri thức có ích từ các tập dữ liệu lớn [6]. Trong đó, khai phá dữ liệu là một bước đặc biệt quan trọng trong toàn bộ quá trình, sử dụng các thuật toán chuyên dụng để chiết xuất ra các mẫu (pattern) từ dữ liệu. 1.1.2. Các bước của quá trình khai phá dữ liệu Các thuật toán khai phá dữ liệu thường được miêu tả như những chương trình hoạt động trực tiếp trên tệp dữ liệu. Với các phương pháp học máy và thống kê trước đây, thường thì bước đầu tiên của các thuật toán là nạp toàn bộ dữ liệu vào trong bộ nhớ trong để xử lý. Khi chuyển sang các ứng dụng công nghiệp liên quan đến việc khai phá các kho dữ liệu lớn, mô hình này không thể đáp ứng được. Không chỉ bởi vì không thể nạp hết dữ liệu vào trong bộ nhớ mà còn vì không thể chiết suất dữ liệu ra các tệp đơn giản để phân tích được. 3 Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường Quá trình khai phá dữ liệu bắt đầu bằng cách xác định chính xác vấn đề cần giải quyết. Sau đó sẽ xác định các dữ liệu liên quan dùng để xây dựng giải pháp. Bước tiếp theo là thu thập các dữ liệu có liên quan và xử lý chúng thành định dạng sao cho các thuật toán khai phá dữ liệu có thể hiểu được. Về lý thuyết thì có vẻ rất đơn giản nhưng khi thực hiện thì đây thực sự là một quá trình rất khó khăn, gặp phải nhiều vướng mắc như dữ liệu phải được sao ra nhiều bản (nếu được chiết suất vào các tệp), quản lý tập các tệp dữ liệu, phải lặp đi lặp lại nhiều lần toàn bộ quá trình (nếu mô hình dữ liệu thay đổi) ... Sẽ là quá cồng kềnh với một thuật toán khai phá dữ liệu nếu phải truy nhập vào toàn bộ nội dung của CSDL và làm những việc như trên. Vả lại, điều này cũng không cần thiết. Có rất nhiều thuật toán khai phá dữ liệu thực hiện trên những thống kê tóm tắt khá đơn giản của CSDL, khi mà toàn bộ thông tin trong CSDL là quá dư thừa đối với mục đích của việc khai phá dữ liệu. Bước tiếp theo là chọn thuật toán khai phá dữ liệu thích hợp và thực hiện việc khai phá để tìm được các mẫu có ý nghĩa dưới dạng biểu diễn tương ứng với các ý nghĩa đó. Thông thường các mẫu được biểu diễn dưới dạng luật phân loại, cây quyết định, luật sản xuất, biểu thức hồi quy, ... Hình 1: Quá trình khai phá dữ liệu Đặc điểm của các mẫu là phải mới, ít nhất là đối với hệ thống đó. Độ mới có thể được đo tương ứng với độ thay đổi trong dữ liệu (bằng cách so sánh các giá trị hiện tại với các giá trị trước đó hoặc các giá trị mong muốn), hoặc bằng tri thức (mối liên hệ giữa các 4 Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường phương pháp tìm mới và phương pháp cũ như thế nào). Thường thì độ mới của mẫu được đánh giá bằng các hàm logic hoặc hàm đo độ mới, độ bất ngờ của mẫu. Ngoài ra, mẫu phải có khả năng sử dụng tiềm tàng. Các mẫu này sau khi được xử lý và diễn giải phải dẫn đến những hành động có ích nào đó được đánh giá bởi một hàm lợi ích. Ví dụ như trong dữ liệu các khoản vay, hàm lợi ích đánh giá khả năng tăng lợi nhuận từ các khoản vay. Mẫu khai thác được phải có giá trị đối với các dữ liệu mới với độ chính xác nào đó. Vì khi thi hành các thuật toán và các nhiệm vụ của khai phá dữ liệu là rất khác nhau cho nên dạng của các mẫu chiết xuất được cũng rất đa dạng. Theo cách đơn giản nhất, sự phân tích cho ra kết quả chiết xuất là một báo cáo về một số loại, có thể bao gồm các phép đo mang tính thống kê về độ phù hợp của mô hình, các dữ liệu lạ... Trong thực tế thì đầu ra phức tạp hơn nhiều. Mẫu chiết suất được có thể là một mô tả xu hướng, có thể dưới dạng văn bản, một đồ thị mô tả các mối quan hệ trong mô hình, cũng có thể là một hành động, ví dụ như yêu cầu của người dùng làm gì với những gì khai thác được trong CSDL. Như vậy có thể nhận thấy rằng kỹ thuật khai phá dữ liệu thực chất là sự kế thừa, kết hợp và mở rộng của các kỹ thuật cơ bản đã được nghiên cứu từ trước như học máy, nhận dạng, thống kê (hồi quy, xếp loại, phân nhóm), các mô hình đồ thị, mạng Bayes, trí tuệ nhân tạo, thu thập tri thức hệ chuyên gia... Tuy nhiên, với sự kết hợp hướng mục tiêu của khai phá dữ liệu, kỹ thuật này có ưu thế hơn hẳn các phương pháp trước đó, đem lại nhiều triển vọng trong việc ứng dụng phát triển nghiên cứu khoa học cũng như làm tăng mức lợi nhuận trong các hoạt động kinh doanh. 1.1.3. Ứng dụng của khai phá dữ liệu Tuy là một hướng tiếp cận mới nhưng khai phá dữ liệu đã thu hút được rất nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu và phát triển nhờ vào những ứng dụng thực tiễn của nó [xx]. Chúng ta có thể liệt kê ra đây một số ứng dụng điển hình: ƒ Phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định (data analysis & decision support) ƒ Điều trị y học (medical treatment) ƒ Text mining & Web mining ƒ Tin-sinh học (bio-informatics) ƒ Tài chính và thị trường chứng khoán (finance & stock market) 5 Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường Phần tiếp theo, chúng tôi xin trình bày khái quát về Text Mining (gọi theo tiếng Việt là Khai phá dữ liệu văn bản), một trong những ứng dụng điển hình nêu trên của khai phá dữ liệu. 1.2. Một số bài toán trong khai phá dữ liệu văn bản 1.2.1. Tìm kiếm văn bản ™ Nội dung: Tìm kiếm văn bản[2][10] là quá trình tìm kiếm văn bản theo yêu cầu của người dùng. Các yêu cầu được thể hiện dưới dạng các câu hỏi (query), dạng câu hỏi đơn giản nhất là các từ khóa. Có thể hình dung hệ tìm kiếm văn bản sắp xếp tập văn bản trong miền tìm kiếm thành hai lớp: Một lớp được hiển thị bao gồm các văn bản thỏa mãn với câu hỏi người dùng và một lớp không được hiển thị bao gồm các văn bản không thỏa mãn yêu cầu. Thực tế, các hệ thống tìm kiếm điển hình hiện nay, chẳng hạn như các máy tìm kiếm như Google, Altavista…, không hoạt động như vậy mà đưa ra danh sách các văn bản theo độ liên quan của văn bản với câu hỏi người dùng ™ Quá trình tìm kiếm Quá trình tìm kiếm được chia thành bốn quá trình thành phần chính : Đánh chỉ số (indexing): Các văn bản ở dạng thô cần được chuyển sang một dạng biểu diễn nào đó để xử lý. Quá trình này còn được gọi là quá trình biểu diễn văn bản, dạng biểu diễn phải có cấu trúc và dễ dàng khi xử lý. Một nội dung quan trọng của khóa luận này là nghiên cứu cách thức biểu diễn văn bản sử dụng lý thuyết tập mờ nhằm có được biểu diễn văn bản mang nhiều ngữ nghĩa hơn. Định dạng câu hỏi: Người dùng phải mô tả những yêu cầu về lấy thông tin cần thiết dưới dạng câu hỏi. Các câu hỏi này phải được biểu diễn dưới dạng phổ biến cho các hệ tìm kiếm như nhập vào các từ khóa cần tìm. Ngoài ra còn có các phương pháp định dạng câu hỏi dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên hoặc dưới dạng các ví dụ, đối với các dạng này thì cần có các kỹ thuật xử lý phức tạp hơn. Đại đa số hệ tìm kiếm hiện nay dùng câu hỏi dưới dạng các từ khóa. So sánh: Hệ thống phải thực hiện việc so sánh tường minh và toàn vẹn câu hỏi của người dùng với các văn bản được lưu trữ trong CSDL. Cuối cùng hệ thống đưa ra một 6 Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường quyết định phân loại các văn bản theo độ liên quan gần với câu hỏi người dùng và sắp xếp theo thứ tự giảm dần của độ liên quan. Hệ thống hoặc hiển thị toàn bộ văn bản hoặc chỉ một phần văn bản. Phản hồi: Trong nhiều trường hợp, kết quả được trả về lúc đầu chưa phải đã thỏa mãn yêu cầu của người dùng, do đó cần phải có quá trình phản hồi để người dùng có thể thay đổi lại hoặc nhập mới các yêu cầu của mình. Mặt khác, người dùng có thể tương tác với các hệ về các văn bản thỏa mãn yêu cầu của mình và hệ có chức năng cập nhậu các văn bản đó. Quá trình này được gọi là quá trình phản hồi liên quan (Relevance feeback). Các công cụ tìm kiếm hiện nay chủ yếu tập trung nhiều vào ba quá trình con đầu tiên, còn phần lớn chưa có quá trình phản hồi hay xử lý tương tác người dùng và máy. Quá trình phản hồi hiện nay đang được nghiên cứu rộng rãi và riêng trong quá trình tương tác giao diện người máy đã xuất hiện hướng nghiên cứu được gọi là tác tử giao diện (interface agent). 1.2.2. Phân lớp văn bản ™ Nội dung Phân lớp văn bản [3][5][8][11][12] được xem như là quá trình gán các văn bản vào một hay nhiều lớp văn bản đã được xác định từ trước. Người ta có thể phân lớp các văn bản một cách thủ công, tức là đọc nội dung từng văn bản một và gán nó vào một lớp nào đó. Hệ thống quản lý tập gồm rất nhiều văn bản cho nên cách này sẽ tốn rất nhiều thời gian, công sức và do đó là không khả thi. Do vậy mà phải có các phương pháp phân lớp tự động. Để phân lớp tự động người ta sử dụng các phương pháp học máy trong trí tuệ nhân tạo như Cây quyết định, Bayes, k người láng giềng gần nhất... Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của phân lớp văn bản tự động là ứng dụng trong các hệ thống tìm kiếm văn bản. Từ một tập con văn bản đã phân lớp sẵn, tất cả các văn bản trong miền tìm kiếm sẽ được gán chỉ số lớp tương ứng. Trong câu hỏi của mình, người dùng có thể xác định chủ đề hoặc lớp văn bản mà mình mong muốn tìm kiếm để hệ thống cung cấp đúng yêu cầu của mình. Một ứng dụng khác của phân lớp văn bản là trong lĩnh vực hiểu văn bản. Phân lớp văn bản có thể được sử dụng để lọc các văn bản hoặc một phần các văn bản chứa dữ liệu cần tìm mà không làm mất đi tính phức tạp của ngôn ngữ tự nhiên. 7 Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường Trong phân lớp văn bản, sự tương ứng giữa một văn bản với một lớp hoặc thông qua việc gán giá trị đúng sai (True - văn bản thuộc lớp, hay False -văn bản không thuộc lớp) hoặc thông qua một độ phụ thuộc (đo độ phụ thuộc của văn bản vào lớp). Trong trường hợp có nhiều lớp thì phân loại đúng sai sẽ là việc xem một văn bản có thuộc vào một lớp duy nhất nào đó hay không. ™ Quá trình phân lớp Quá trình phân lớp văn bản tuân theo các bước sau: Đánh chỉ số: Quá trình đánh chỉ số văn bản cũng giống như trong quá trình đánh chỉ số của tìm kiếm văn bản. Trong quá trình này thì tốc độ đánh chỉ số đóng vai trò quan trọng vì xuất hiện lượng đáng kể văn bản mới có thể cần được đánh chỉ số trong thời gian thực. Xác định độ phân lớp: Cũng giống như trong tìm kiếm văn bản, phân lớp văn bản yêu cầu quá trình diễn tả việc xác định văn bản đó thuộc lớp nào đó ra sao (mô hình phân lớp) dựa trên cấu trúc biểu diễn của nó. Đối với hệ phân lớp văn bản, chúng ta gọi quá trình này là bộ phân lớp (Categorizator hoặc classifier). Nó đóng vai trò như các câu hỏi trong hệ tìm kiếm. Tuy nhiên, trong khi những câu hỏi mang tính nhất thời, thì bộ phân lớp được sử dụng một cách ổn định và lâu dài cho quá trình phân lớp. So sánh: Trong hầu hết các bộ phân lớp, mỗi văn bản đều được yêu cầu gán đúng sai vào một lớp nào đó. Sự khác nhau lớn nhất đối với quá trình so sánh trong hệ tìm kiếm văn bản là mỗi văn bản chỉ được so sánh với một số lượng các lớp một lần và việc chọn quyết định phù hợp còn phụ thuộc vào mối quan hệ giữa các lớp văn bản. Phản hồi (Hay thích nghi): Quá trình phản hồi đóng vai trò quan trọng trong hệ phân lớp văn bản. Thứ nhất, khi phân lớp thì phải có môt số lượng lớn các văn bản đã được xếp loại bằng tay trước đó, các văn bản này được sử dụng làm mẫu huấn luyện để hỗ trợ xây dựng bộ phân lớp. Thứ hai, đối với việc phân lớp văn bản thì không dễ dàng thay đổi các yêu cầu như trong quá trình phản hồi của tìm kiếm văn bản bởi vì người dùng chỉ có thể thông tin cho người bảo trì hệ thống về việc xóa bỏ, thêm vào hoặc thay đổi các phân lớp văn bản nào đó mà mình yêu cầu. ™ Ngoài hai bài toán thường gặp trên, còn có các bài toán khác sau: 8 Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường ƒ Phân cụm văn bản: Đưa các văn bản có nội dung giống nhau vào thành từng nhóm ƒ Tóm tắt văn bản: Tóm tắt nội dung một văn bản cho trước ƒ Dẫn đường văn bản: Đưa một văn bản cho trước vào một chủ đề hoặc một nơi lưu trữ nhất định theo yêu cầu người dùng Trong các bài toán nêu trên, văn bản thường được biểu diễn thành một tập các thuộc tính đặc trưng cho văn bản đó. Các quá trình xử lý và làm việc tiếp theo đều thực hiện trên các thuộc tính này. Có nhiều tiêu chuẩn chọn lựa các thuộc tính để biểu diễn, tuy nhiên đều dựa trên việc xử lý từ khóa một cách tự động. Trong chương tiếp theo, khóa luận trình bày một số phương pháp biểu diễn văn bản truyền thống. 9 Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường Chương 2. CÁC PHƯƠNG PHÁP CƠ BẢN BIỂU DIỄN VĂN BẢN 2.1. Tiền xử lý văn bản Trước khi bắt đầu quá trình biểu diễn văn bản, người ta tiến hành bước tiền xử lý văn bản. Đây là bước hết sức quan trọng vì nó có nhiệm vụ làm giảm số từ có trong biểu diễn văn bản và qua đó sẽ làm giảm kích thước dữ liệu trong biểu diễn văn bản. Nội dung tiền xử lý văn bản: Phân tích từ vựng Bước phân tích từ vựng nhằm xác định các từ có trong văn bản. Kết quả của công việc này là cho ra một tập các từ riêng biệt. Tuy nhiên trong nhiều trường hợp cần có cách đối xử riêng biệt đối với một số từ đặc biệt, chẳng hạn như số, dấu ngoặc, dấu chấm câu và trường hợp chữ hoa, chữ thường. Ví dụ về cách ứng xử đặc biệt, số thường bị loại ra trong khi phân tích vì một mình nó không mang lại một ý nghĩa nào cho tài liệu (ngoại trừ một vài trường hợp đặc biệt, ví dụ trong thu thập thông tin về lĩnh vực lịch sử). Dấu chấm câu, ví dụ như “.”, “!”, “?”, “-“, v.v… cũng thường được loại ra mà không có ảnh hưởng gì đến nội dung của tài liệu. Tuy nhiên cần phải chú ý trong một vài trường hợp, chẳng hạn đối với những từ ghép nối (state-of-the-art) là không được phép bỏ dấu “-“, vì sẽ làm thay đổi nghĩa của từ. ™ Loại bỏ từ dừng Từ dừng ( stop-words) dùng để chỉ các từ mà xuất hiện quá nhiều trong các văn bản của toàn tập kết quả, thường thì không giúp ích gì trong việc phân biệt nội dung của các tài liệu. Ví dụ, những từ “web”, “site”, “link”, “www”, v.v…[??] thường xuất hiện hầu hết trong các văn bản thì được gọi là stop-words. Ngoài ra, trong tiếng Anh, có nhiều từ chỉ dùng để phục vụ cho biểu diễn cấu trúc chứ không biểu đạt nội dung của nó như là “a”, “the” (mạo từ), “in” (giới từ) , “but” (liên từ), động từ phổ biến có dạng “to”, “be”, và một số trạng từ và tính từ đặc biệt cũng được xem là những từ dừng (stop-words). Vì đặc điểm của từ dừng nên chúng được loại bỏ mà không ảnh hưởng đến các công việc biểu diễn văn bản tiếp theo. Bảng danh sách một số từ dừng trong tiếng Anh: 10 Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường Danh sách một số từ dừng trong tiếng Việt: và; hoặc; cũng; là; mỗi; bởi… ™ Loại bỏ từ có tần số thấp Khi quan sát văn bản, người ta để ý thấy rằng: Có nhiều từ trong tập văn bản gốc xuất hiện rất ít lần và chúng sẽ có ảnh hưởng rất ít trong văn bản. Vì vậy vấn đề đặt ra là cần loại bỏ những từ có tần xuất nhỏ. Người ta áp dụng phương pháp được đưa ra bởi Zipf năm 1949: quan sát tần xuất xuất hiện của các từ trong tập văn bản. Gọi tần số xuất hiện của từ khóa t trong tập hợp X là ft. Xắp xếp tất cả các từ khóa trong tập hợp theo chiều giảm dần của tần số f, và gọi thứ hạng của mỗi từ khóa t là rt. Đinh luật Zipf được phát biểu dưới dạng công thức sau: ft.rt ≈ K Trong đó: K là một hằng số. Nếu N là tổng số từ trong tập văn bản, thì người ta thấy rằng K ≈ N . 10 Như vậy, tần số xuất hiện và thứ hạng của một từ khóa là hai đại lượng nghịch đảo của nhau. Để thấy rõ hơn điều này, người ta đã biểu diễn lại công thức định luật Zipf theo công thức sau: 11 Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường rt ≈ K ft Và biểu diễn theo lược đồ: Hình 2. Lược đồ các từ theo đinh luật ™ Loại bỏ tiền tố và hậu tố Loại bỏ tiền tố và hậu tố (tiếng Anh là Stemming) tiến hành việc loại bỏ tiền tố và hậu tố của từ để biến đổi nó thành từ gốc. Vì trong thực tế một từ gốc có thể có nhiều hình thái biến đổi, chẳng hạn như động từ, danh từ, tính từ, trạng từ; và giữa chúng có mối quan hệ ngữ nghĩa. Ví dụ như những từ: “clusters”, “clustering”, “clustered” là có cùng mối quan hệ với từ “cluster”. Do vậy cần phải Stemming để làm giảm được số lượng từ mà vẫn không làm ảnh hưởng đến nội dung tài liệu. Tuy nhiên tồn tại một vấn đề thiếu sót xảy ra khi stemming, vì thuật toán stemming sử dụng một tập các quy tắc đơn giản để loại bỏ tiền tố/hậu tố. Do vậy nó có thể sinh ra các từ không chính xác. Ví dụ như “computing”, “computation” sau khi stemming sẽ còn là “comput” trong khi đó từ đúng phải là “compute’. 2.2. Mô hình Logic Theo mô hình này các từ có nghĩa trong văn bản sẽ được đánh chỉ số và nội dung văn bản được quản lý theo các chỉ số Index đó. Mỗi văn bản được đánh chỉ số theo quy tắc liệt kê các từ có nghĩa trong các văn bản với vị trí xuất hiện của nó trong văn bản. Từ có nghĩa là từ mang thông tin chính về các văn bản lưu trữ, khi nhìn vào nó người ta có thể biết chủ đề của văn bản cần biểu diễn. 12 Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường Tiến hành Index các văn bản đưa vào theo danh sách các từ khoá nói trên. Với mỗi từ khóa người ta sẽ đánh số thứ tự vị trí xuất hiện của nó và lưu lại chỉ số đó cùng với mã văn bản chứa nó. Cách biểu diễn này cũng được các máy tìm kiếm ưa dùng. Ví dụ, có hai văn bản với mã tương ứng là VB1,VB2. “Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam” (VB1) “ Việt Nam dân chủ cộng hòa” (VB2) Khi đó ta có cách biểu diễn như sau: Khi biểu diễn văn bản theo phương pháp này người ta đưa ra cách tìm kiếm như sau: Câu hỏi tìm kiếm được đưa ra dưới dạng Logic, tức là gồm một tập hợp các phép toán (AND, OR,…) được thực hiện trên các từ hoặc cụm từ. Việc tìm kiếm sẽ dựa vào bảng Index đã tạo ra và kết quả trả lại là các văn bản thoả mãn toàn bộ các điều kiện trên ™ Một số ưu điểm, nhược điểm: Ưu điểm Việc tìm kiếm trở nên nhanh và đơn giản. Thực vậy, giả sử cần tìm kiếm từ “computer”. Hệ thống sẽ duyệt trên bảng Index để trỏ đến chỉ số Index tương ứng nếu từ “computer” tồn tại trong hệ thống. Việc tìm kiếm này là khá nhanh và đơn giản khi trước đó ta đã sắp xếp bảng Index theo vần chữ 13 Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường cái. Phép tìm kiếm trên có độ phức tạp cấp θ(nlog2n), với n là số từ trong bảng Index. Tương ứng với chỉ số index trên sẽ cho ta biết các tài liệu chứa từ khóa tìm kiếm. Như vậy việc tìm kiếm liên quan đến k từ thì các phép toán cần thực hiện là k*n*log2n (n là số từ trong bảng Index) Câu hỏi tìm kiếm linh hoạt Người dùng có thể sử dụng các kí tự đặc biệt trong câu hỏi tìm kiếm mà không làm ảnh hưởng đến độ phức tạp của phép tìm kiếm. Ví dụ muốn tìm từ “ta” thì kết quả sẽ trả lại các văn bản có chứa các từ “ta”, “tao”, “tay”,…là các từ bắt đầu bằng từ “ta” Kí tự % được gọi là kí tự đại diện (wildcard character). Ngoài ra, bằng các phép toán Logic các từ cần tìm có thể tổ chức thành các câu hỏi một cách linh hoạt. Ví dụ: Cần tìm từ [tôi, ta, tao], dấu “[]” sẽ thay cho nghĩa của từ “hoặc” - thể hiện việc tìm kiếm trên một trong số nhiều từ trong nhóm. Đây thực ra là một cách thể hiện linh hoạt phép toán OR trong đại số Logic thay vì phải viết là: Tìm các tài liệu có chứa từ “tôi” hoặc từ “ta” hoặc “tao”. Nhược điểm Đòi hỏi người tìm kiếm phải có kinh nghiệm và chuyên môn trong lĩnh vực tìm kiếm vì câu hỏi đưa vào dưới dạng Logic nên kết quả trả lại cũng có giá trị Logic (Boolean). Một số tài liệu sẽ được trả lại khi thoả mãn mọi điều kiện đưa vào. Như vậy muốn tìm được tài liệu theo nội dung thì phải biết đích xác về tài liệu. Việc Index các tài liệu rất phức tạp và làm tốn nhiều thời gian, đồng thời cũng tốn không gian để lưu trữ các bảng Index. Các tài liệu tìm được không được xắp xếp theo độ chính xác của chúng. Các bảng Index không linh hoạt vì khi các từ vựng thay đổi (thêm, xóa,…) thì dẫn tới chỉ số Index cũng phải thay đổi theo. 2.3. Mô hình phân tích cú pháp Trong mô hình này, mỗi văn bản đều phải được phân tích cú pháp và trả lại thông tin chi tiết về chủ đề của văn bản đó. Sau đó, người ta tiến hành Index các chủ đề của từng 14 Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Việt Cường văn bản. Cách Index trên chủ đề cũng giống như khi Index trên văn bản nhưng chỉ Index trên các từ xuất hiện trong chủ đề. Các văn bản được quản lý thông qua các chủ đề này để có thể tìm kiếm được khi có yêu cầu, câu hỏi tìm kiếm sẽ dựa trên các chủ đề trên. ™ Cách tìm kiếm: Tiến hành tìm kiếm bằng cách dựa vào các chủ đề đã được Index ở trên. Câu hỏi đưa vào có thể được phân tích cú pháp để trả lại một chủ đề và tìm kiếm trên chủ đề đó. Như vậy bộ phận xử lý chính đối với một hệ CSDL xây dựng theo mô hình này chính là hệ thống phân tích cú pháp và đoán nhận nội dung văn bản. Một số ưu điểm, nhược điểm của phương pháp này Ưu điểm Tìm kiếm theo phương pháp này lại khá hiệu quả và đơn giản, do tìm kiếm nhanh và chính xác. Đối với những ngôn ngữ đơn giản về mặt ngữ pháp thì việc phân tích trên có thể đạt được mức độ chính xác cao và chấp nhận được. Nhược điểm Chất lượng của hệ thống theo phương pháp này hoàn toàn phụ thuộc vào chất lượng của hệ thống phân tích cú pháp và đoán nhận nội dung tài liệu. Trên thực tế, việc xây dựng hệ thống này là rất phức tạp, phụ thuộc vào đặc điểm của từng ngôn ngữ và đa số vẫn chưa đạt đến độ chính xác cao. 2.4. Mô hình không gian vector Cách biểu diễn văn bản thông dụng nhất là thông qua vector biểu diễn theo mô hình không gian vector (Vector Space Model). Đây là một cách biểu diễn tương đối đơn giản và hiệu quả. Theo mô hình này, mỗi văn bản được biểu diễn thành một vector. Mỗi thành phần của vector là một từ khóa riêng biệt trong tập văn bản gốc và được gán một giá trị là hàm f chỉ mật độ xuất hiện của từ khóa trong văn bản. 15
- Xem thêm -