Tài liệu Nghiên cứu và phát triển các công cụ xử lý tiếng việt trên uima

ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI -------- Nguyễn Đức Nam Nghiên cứu và phát triển các công cụ xử lý tiếng Việt trên UIMA KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công Nghệ Thông Tin Hà Nội – 2010 ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI -------- Nguyễn Đức Nam Nghiên cứu và phát triển các công cụ xử lý tiếng Việt trên UIMA KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP HỆ CHÍNH QUY Ngành: GV hướng dẫn: Hà Nội – 2010 Công Nghệ Thông Tin TS. Phạm Bảo Sơn Nghiên cứu, phát triển các công cụ xử lý tiếng Việt trên UIMA Nguyễn Đức Nam Lời cảm ơn Trước tiên, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến thầy Phạm Bảo Sơn, người đã không quản vất vả hướng dẫn em trong suốt thời gian làm khóa luận tốt nghiệp vừa qua. Em cũng xin chân thành cảm ơn anh Nguyễn Quốc Đại đã luôn chỉ bảo và giải đáp vướng mắc cho em trong quá trình làm khóa luận. Em xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc đến các thầy cô giáo trong Trường Đại Học Công Nghệ đã tận tình dạy dỗ em suốt bốn năm học qua. Tôi xin cảm ơn tập thể phòng HMI những người luôn động viên và cho tôi những lời khuyên có ích trong quá trình làm khóa luận. Xin cảm ơn những người bạn luôn ở bên cạnh quan tâm, ủng hộ và động viên tôi. Con xin cảm ơn bố, mẹ và gia đình đã luôn bên con, cho con động lực để làm việc tốt hơn. Hà Nội, ngày 20 tháng 5 năm 2010 Nguyễn Đức Nam i Nghiên cứu, phát triển các công cụ xử lý tiếng Việt trên UIMA Nguyễn Đức Nam Lời mở đầu Kiến trúc xử lý thông tin phi cấu trúc (Unstructured Information Management Architecture - UIMA) giúp phân tích nguồn thông tin không có cấu trúc thành những thông tin có cấu trúc mang giá trị cao. Kiến trúc này linh hoạt và hiệu quả trong việc ghép nối giải pháp nhỏ thành một công cụ lớn hơn, hoàn thiện hơn. Chúng tôi tận dụng những đặc điểm này để xây dựng công cụ phân tích tiếng Việt bằng cách tích hợp các công cụ xử lý tiếng Việt có sẵn lên UIMA và đưa ra một số phương hướng để phát triển chúng. ii Nghiên cứu, phát triển các công cụ xử lý tiếng Việt trên UIMA Nguyễn Đức Nam Mục lục Lời cảm ơn .............................................................................................................................................................. i Lời mở đầu ............................................................................................................................................................. ii Mục lục .................................................................................................................................................................. iii Danh sách hình vẽ .................................................................................................................................................. v Danh sách thuật ngữ ............................................................................................................................................ vi Chương 1: Giới thiệu ............................................................................................................................................. 1 Chương 2: Tổng quan kiến trúc xử lý thông tin phi cấu trúc ............................................................................ 3 2.1 Giới thiệu UIMA ........................................................................................................................................ 3 2.2 Nền tảng phân tích .................................................................................................................................... 6 2.2.1 Hệ thống kiểu và chú giải ................................................................................................................. 9 2.2.2 Máy phân tích ................................................................................................................................. 10 2.2.3 Bộ miêu tả XML .............................................................................................................................. 15 2.3 Mô tả đối tượng trong tài liệu ................................................................................................................. 17 2.4 Xây dựng ứng dụng và xử lý tập tài liệu ................................................................................................. 17 2.4.1 Tương tác giữa ứng dụng và UIMA ................................................................................................. 18 2.4.2 Giới thiệu máy xử lý tập tài liệu....................................................................................................... 20 2.4.3 Quản lý xử lý tập tài liệu .................................................................................................................. 21 2.5 Khai thác kết quả phân tích .................................................................................................................... 21 2.5.1 Tìm kiếm ngữ nghĩa ......................................................................................................................... 22 2.5.2 Cơ sở dữ liệu .................................................................................................................................... 22 2.6 Xử lý đa phương tiện................................................................................................................................ 24 Chương 3: Xây dựng công cụ phân tích tiếng Việt trên UIMA ....................................................................... 24 3.1 Cài đặt Plugins cho UIMA....................................................................................................................... 26 3.2 Document Analyzer .................................................................................................................................. 28 3.3 Các công cụ phân tích tiếng Việt ............................................................................................................. 29 iii Nghiên cứu, phát triển các công cụ xử lý tiếng Việt trên UIMA Nguyễn Đức Nam 3.3.1 Giới thiệu tách từ tiếng Việt ............................................................................................................. 29 3.3.2 Giới thiệu nhận dạng thực thể tiếng Việt có tên............................................................................... 30 3.4 Ứng dụng công cụ phân tích tiếng Việt trên UIMA ................................................................................. 30 3.4.1 Tách từ tiếng Việt trên UIMA ........................................................................................................... 30 3.4.2 Áp dụng nhận dạng thực thể có tên trên GATE vào UIMA ............................................................... 34 3.4.3 Kết hợp nhận dạng các chú giải ....................................................................................................... 37 Chương 4: Tổng kết và hướng phát triển .......................................................................................................... 40 Tài liệu tham khảo ................................................................................................................................................ A iv Nghiên cứu, phát triển các công cụ xử lý tiếng Việt trên UIMA Nguyễn Đức Nam Danh sách hình vẽ Hình 2.1 – UIMA là cầu nối 2 “thế giới” thông tin có cấu trúc và phi cấu trúc ............................................... 4 Hình 2.2 – Các chú giải trong hệ thống kiểu ....................................................................................................... 7 Hình 2.3 – Kết hợp các chú giải ............................................................................................................................ 8 Hình 2.4 – Máy phân tích tổng hợp ................................................................................................................... 10 Hình 2.5 – Biểu diễn đối tượng trong tài liệu .................................................................................................... 16 Hình 2.6 – UIMA tương tác với các ứng dụng .................................................................................................. 17 Hình 2.7 – Luồng làm việc của CPE .................................................................................................................. 19 Hình 2.8 – CPM tương tác với ứng dụng ........................................................................................................... 20 Hình 2.9 – Xử lý audio ........................................................................................................................................ 22 Hình 3.1 – Cài đặt Plugins cho UIMA .............................................................................................................. 25 Hình 3.2 – Các công cụ trong SDK .................................................................................................................... 26 Hình 3.3 – Document Analyzer .......................................................................................................................... 26 Hình 3.4 –Kết quả phân tích sử dụng Token_VN ............................................................................................. 27 Hình 3.5 – Style Map Editor ............................................................................................................................... 28 Hình 3.6 –Kết quả chạy tách từ tiếng Việt ....................................................................................................... 33 Hình 3.7 –Gán nhãn từ loại................................................................................................................................. 34 Hình 3.8 – Kết quả phân tích một số chú giải ................................................................................................... 36 Hình 3.9 – Kết quả phân tích tổng hợp .............................................................................................................. 39 v Nghiên cứu, phát triển các công cụ xử lý tiếng Việt trên UIMA Nguyễn Đức Nam Danh sách thuật ngữ AE (Analysis Engine): các máy phân tích dùng trong xử lý Annotator: các chú giải dùng để phân tích tài liệu Aggregate AE (Aggregate Analysis Engine): máy phân tích tổng hợp CAS (Common Analysis Structure): cấu trúc phân tích thường gặp, nó là một cấu trúc dữ liệu lưu lại các mô tả về đối tượng trong tài liệu CAS Consumer: tổng hợp các cấu trúc dữ liệu từ các CAS và là thành phần kết nối dữ liệu tới máy tìm kiếm hay cơ sở dữ liệu CPE (Collection Processing Engine): máy phân tích dùng để xử lý các tập tài liệu bao gồm từ khâu lấy tài liệu tới trích xuất kết quả ra cơ sở dữ liệu hay máy tìm kiếm CPM (Collection Processing Management): bộ quản lý hoạt động của máy xử lý tập tài liệu Primitive AE (Primitive Analysis Engine): máy phân tích đơn nó dùng để phân tích tài liệu mà chỉ dùng một chú giải Type System: hệ thống kiểu lưu lại các kiểu của hệ thống và các chú giải được đăng ký vào hệ thống UIMA (Unstructured Information Management Architecture): kiến trúc xử lý thông tin phi cấu trúc UIMA SDK (UIMA Software Development Kit): bộ phần mềm của UIMA bao gồm thành phần hỗ trợ việc phát triển kiến trúc vi Chương 1: Giới thiệu Nguyễn Đức Nam Chương 1 Giới thiệu Với sự bùng nổ của thông tin trong thời đại ngày nay, kho dữ liệu ngày càng lớn việc tìm ra những thông tin có ích, mang giá trị cao là điều cấp thiết. Các thông tin trong các kho dữ liệu thường là những thông tin phi cấu trúc còn những thông tin có cấu trúc thường là những thông tin có ích, mang giá trị cao, do vậy việc đầu tiên cần quan tâm là phải có một hệ thống để chuyển những thông tin phi cấu trúc thành những thông tin có cấu trúc. Thông tin phi cấu trúc là nguồn thông tin lớn nhất, nhanh nhất và ngày càng tăng trong nguồn thông tin có sẵn cho các doanh nghiệp và chính phủ hiện nay. Xem xét các thông tin được lưu trữ trong các doanh nghiệp và phương tiện truyền thông trên thế giới bao gồm văn bản, âm thanh, video v.v…Các nội dung có giá trị cao trong các nguồn thông tin phi cấu trúc thường nằm lẫn lộn trong kho nội dung lớn. Chúng được giấu trong các nguồn thông tin khác nhau. Tự động tìm ra những thông tin mang giá trị cao, chuyển chúng thành những thông tin có cấu trúc, lưu trữ vào cơ sở dữ liệu hay sử dụng những thông tin có cấu trúc này vào các ứng dụng khác là hướng phát triển của một kiến trúc quản lý thông tin hiện đại. Kiến trúc quản lý thông tin phi cấu trúc (Unstructure Information Management Architecture - UIMA) [10][11] được xây dựng để thực hiện nhiệm vụ trên. Trên thế giới đã có rất nhiều các ứng dụng kiến trúc UIMA để xử lý tiếng Anh, tiếng Đức v.v… Kho dữ liệu về tiếng Việt ngày càng phát triển và các nhu cầu xử lý nguồn thông tin này ngày càng tăng. Xây dựng các hệ thống xử lý tiếng Việt trên UIMA trở nên cấp thiết. Điểm khó khăn trong xử lý trên ngôn ngữ tiếng Việt ở chỗ tiếng Việt đa dạng, phong phú và có nhiều điểm còn nhập nhằng. 1 Chương 1: Giới thiệu Nguyễn Đức Nam Các công cụ xử lý tiếng Việt tại thời điểm hiện tại thường tách ra thành những phần riêng biệt như tách từ, gán nhãn từ loại, nhận dạng tên thực thể v.v…Các công cụ này cũng hoạt động trên các hệ thống khác nhau. Trong khóa luận chúng tôi nghiên cứu về UIMA, tích hợp các công cụ xử lý tiếng Việt như tách từ [1][2] và nhận dạng thực thể tiếng Việt có tên [3] trên kiến trúc UIMA nhằm tạo ra một hệ thống phân tích tiếng Việt bao gồm nhiều công cụ nhỏ, tận dụng được các ưu điểm của kiến trúc UIMA và tiết kiệm được thời gian để xây dựng một hệ thống hoàn toàn mới. Phần còn lại của khóa luận được chia thành 4 chương:  Chương 2: Giới thiệu một cách tổng quan nhất về UIMA cũng như các ứng dụng cơ bản của UIMA.  Chương 3: Xây dựng công cụ phân tích tiếng Việt từ các công cụ có sẵn như tách từ và nhận dạng thực thể có tên.  Chương 4: Tổng kết lại kết quả và đưa ra những hướng phát triển mới cho đề tài trong tương lai. 2 Chương 2: Tổng quan UIMA Nguyễn Đức Nam Chương 2 Tổng quan kiến trúc xử lý thông tin phi cấu trúc (UIMA) Chương 2 trình bày những giới thiệu tổng quan nhất về UIMA, các nền tảng cơ bản để xây dựng một ứng dụng, cách xây dựng một ứng dụng và khai thác kết quả phân tích. 2.1 Giới thiệu UIMA UIMA là một kiến trúc quản lý thông tin phi cấu trúc được phát triển bởi IBM giúp phân tích các nguồn dữ liệu phi cấu trúc và chuyển chúng thành nguồn dữ liệu có cấu trúc, mang giá trị cao. UIMA là một kiến trúc dùng để tạo ra, tìm kiếm, khai thác thông tin; triển khai các phương pháp phân tích và tích hợp những phương pháp này với kỹ thuật tìm kiếm. Kiến trúc quản lý thông tin phi cấu trúc bao gồm các thành phần giao diện, mẫu thiết kế, biểu diễn thông tin và đóng vai trò là người phát triển. Framework UIMA là một mã nguồn mở, nó cung cấp một môi trường để các nhà phát triển có thể chạy các chương trình của riêng mình, khai phá các ứng dụng của kiến trúc quản lý thông tin phi cấu trúc. Thành phần của framework viết bằng Java hoặc C++ cho việc phát triển, khai thác các thành phần và ứng dụng UIMA. Những Framework này cũng cung cấp cho lập trình viên một môi trường phát triển dựa trên Eclipse [11] bao gồm các ứng dụng và tiện ích để khai thác kiến trúc quản lý thông tin phi cấu trúc. 3 Chương 2: Tổng quan UIMA Nguyễn Đức Nam UIMA là một mã nguồn mở, có khả năng mở rộng để tạo ra, khai thác các biện pháp quản lý thông tin phi cấu trúc từ các văn bản hay các tài liệu đa phương tiện sau đó ghép nối các kết quả thu được vào các thành phần tìm kiếm. Hình 2.1- UIMA là “cầu nối” giúp liên kết hai thế giới thông tin có cấu trúc và phi cấu trúc [11]. UIMA giúp xây dựng “cây cầu” giữa hai thế giới thông tin có cấu trúc và phi cấu trúc (hình 2.1). Thế giới thông tin phi cấu trúc là những thông tin trên các kho dữ liệu như Web, văn bản, audio, video v.v…Thế giới thông tin có cấu trúc bao gồm các cấu trúc chức năng, nội dung kết quả phân tích và thường được lưu trong cơ sở dữ liệu. “Cây cầu” giữa hai thế giới được xây dựng thông qua các thành phần, khung phần mềm của kiến trúc UIMA và khai thác khả năng phân tích trên chính kiến trúc này. UIMA hỗ trợ việc tạo ra, khám phá, tận dụng các khả năng phân tích và liên kết chúng với các dịch vụ thông tin có cấu trúc. Một ứng dụng quản lý thông tin phi cấu trúc có thể coi như một hệ thống phần mềm dùng để phân tích một khối lượng lớn thông tin phi cấu trúc (văn bản, âm thanh, video, hình ảnh . . .) để tìm ra, tổ chức và cung cấp các thông tin có ích liên quan đến người dùng hoặc đưa ra kết quả được dùng trong các ứng dụng khác. Ví dụ: ứng dụng trong quá trình xử lý hàng triệu phản ứng thuốc từ đó tìm ra mối liên hệ giữa các loại 4 Chương 2: Tổng quan UIMA Nguyễn Đức Nam thuốc gây nghiện. Hay là ứng dụng xử lý hàng chục triệu tài liệu để tìm ra bằng chứng quan trọng cho thấy có thể có mối đe dọa hay tội phạm [11]. Trước hết các dữ liệu phi cấu trúc phải được phân tích để tìm kiếm, xác định và phát hiện các khái niệm liên quan mà không được chú giải rõ ràng như tên người, tổ chức, địa danh, sản phẩm v.v…Thách thức khó hơn trong việc phân tích là phát hiện ra ý kiến, phản hồi hay các sự kiện đặc biệt. Cao hơn nữa là các mối quan hệ giữa các thực thể ví dụ vị trí, tài chính, hỗ trợ, thanh toán, sửa chữa v.v…Các khái niệm này trong tài liệu phi cấu trúc phải rộng, đa dạng và thường có miền cụ thể. Những thành phần dùng cho việc phân tích phải được tương thích dễ dàng và có khả năng kết hợp để tạo thuận lợi cho sự phát triển các ứng dụng của UIMA [11]. Kết quả phân tích được định dạng vào các cấu trúc để thuận tiện trong việc xử lý thông tin, kết hợp với sử dụng công cụ tìm kiếm và đưa các kết quả này vào cơ sở dữ liệu dùng trong phân tích thông tin online hay khai phá dữ liệu. Kết quả phân tích cung cấp những nội dung mới nhất, hiệu quả nhất cho khách hàng trong các quá trình phản hồi hay truy vấn. Trong phân tích nội dung phi cấu trúc, các ứng dụng UIMA sử dụng một loạt các công nghệ phân tích đa dạng như:  Thống kê và xử lý ngôn ngữ tự nhiên  Thông tin phản hồi  Học máy  Ontologies  Trả lời tự động  Khai phá nguồn kiến thức (CYC, WordNet, Framnet v.v…) Kỹ thuật phân tích sử dụng các công nghệ này đã được phát triển độc lập bằng cách sử dụng giao diện hay nền tảng khác nhau. UIMA cho phép các nhóm phát triển chia nhỏ một project lớn thành các thành phần nhỏ sau đó xây dựng giải pháp cho từng thành phần và tích hợp lại nhanh chóng thông qua các kỹ thuật hay giao diện sử dụng khác nhau. 5 Chương 2: Tổng quan UIMA Nguyễn Đức Nam Framework UIMA cung cấp một môi trường thời gian chạy trong đó người dùng chạy bất cứ plugin nào của UIMA để xây dựng, triển khai các ứng dụng UIM. UIMA Software Development Kit (SDK) bao gồm UIMA framework, các công cụ và tiện ích cho việc sử dụng UIMA. 2.2 Nền tảng phân tích Các nền tảng cơ bản của kiến trúc quản lý thông tin phi cấu trúc bao gồm: hệ thống kiểu, chú giải, bộ miêu tả XML, máy phân tích, kết quả phân tích, mô tả kết quả phân tích. 2.2.1 Hệ thống kiểu và chú giải UIMA hoạt động dựa trên việc sử dụng các chú giải để phân tích nguồn dữ liệu phi cấu trúc. Bước đầu tiên để phát triển các chú giải là định nghĩa kiểu cấu trúc chức năng mà nó tạo ra trong hệ thống kiểu. UIMA định nghĩa một số kiểu đơn như Boolean, Integer, Long, Float, String, Double và mảng của những kiểu này. Ngoài ra UIMA còn xây dựng kiểu Top là nền tảng của các kiểu khác, FSArray định nghĩa mảng của một cấu trúc chức năng và các chú giải. Các chú giải có thể được xây dựng bởi người dùng sau đó đăng ký vào hệ thống kiểu của UIMA. Một chú giải thường chứa 3 trường (đặc trưng): begin, end lưu trữ các vị trí của ký tự xác định chú giải trong tài liệu và sofa (subject of annotator) xác định tài liệu chứa chú giải (được bỏ qua trong các chú giải đơn giản). Ngoài ra còn có các đặc trưng của chú giải do người phát triển kiến trúc UIMA tạo ra [11]. UIMA có một công cụ chạy trên Eclipse giúp người dùng định dạng các chú giải và tìm hiểu thông tin về hệ thống kiểu là Component Descriptor Editor. Trong hình 2.2 là các chú giải được chúng tôi tạo ra và đăng ký vào trong hệ thống kiểu. Ví dụ: kiểu Location_VN là chú giải về các tên địa phương trong tiếng Việt. Chúng được kế thừa từ lớp uima.tcas.annotator, đặc trưng posTag hay componentId kế thừa từ các lớp uima.cas.String. Các đặc trưng mặc định như begin, end không được thể hiện ra trong hình vẽ nhưng chúng vẫn là các đặc trưng của Person_VN. 6 Chương 2: Tổng quan UIMA Nguyễn Đức Nam Hình 2.2 – Các chú giải trong hệ thống kiểu Các chú giải thực chất là các lớp được sử dụng trong máy phân tích để xử lý tài liệu. Mục tiếp theo trình bày về máy phân tích, chức năng, phương thức hoạt động cũng như cách xây dựng chúng trên UIMA. Một lớp chú giải chứa 3 phương thức: initialize(), process() và destroy(). Initialize() được gọi bởi framework một lần khi khởi tạo lớp chú giải. Process() được gọi mỗi khi có một tài liệu được xử lý. 7 Chương 2: Tổng quan UIMA Nguyễn Đức Nam Destroy() có thể được gọi khi ứng dụng sử dụng xong các chú giải. Chú giải được dùng để nhận dạng các thực thể tìm thấy trong tài liệu. Các thực thể có thể là các tên người, tên tổ chức, tên quốc gia v.v…Các miêu tả về chú giải được xây dựng bằng bộ miêu tả XML xác định tên của chú giải, dùng lớp nào để định nghĩa và đầu ra tương ứng. Các chú giải như tên người, tên tổ chức, tên quốc gia v.v… đều được xây dựng để nhận dạng một loại thực thể có trong tài liệu. Chúng đều được sử dụng trong máy phân tích đơn (2.2.2). Mỗi một chú giải thường được dùng để nhận ra một loại thực thể do vậy tồn tại yêu cầu ghép nối các chú giải này với nhau để tạo ra một chú giải mới nhận dạng nhiều loại thực thể một lúc. Một đặc điểm cần quan tâm khi ghép nối các chú giải với nhau đó là khi các chú giải có thể cùng nhận dạng một đối tượng khác nhau nhưng đưa vào cả 2 chú giải. Do đó khi thực hiện kết hợp các chú giải cần xử lý tốt việc tranh chấp giữa các chú giải và thực hiện nhận dạng thực thể một cách chính xác. Ví dụ: một chú giải về nhận dạng các từ trong văn bản kết hợp với chú giải nhận dạng các dấu ngắt câu thành một chú giải mới có khả năng nhận dạng cả về từ và các dấu ngắt câu trong tài liệu. TokenizerVN Vietnamese Tokenizer Vietnamese SplitVN Splits Aggregate Annotators TokenizerVN SplitVN Annotators Hình 2.3 - Kết hợp các chú giải 8 TokenizerVN Splits . . . Chương 2: Tổng quan UIMA Nguyễn Đức Nam Trong hình 2.3, các TokenizerVN là các chú giải được xác định bởi các lớp chú giải Tokenizer Vietnamese. Các chú giải TokenizerVN là các chú giải về các từ vựng trong tiếng Việt, nhiệm vụ của chú giải là tách ra được các từ tiếng Việt chuẩn xác. SplitVN là chú giải về các phân tách trong câu (bao gồm . | ! | ?), nhiệm vụ của chú giải này là tách được chính xác các dấu phân tách trên trong văn bản. Ngoài ra còn có nhiều chú giải khác về thực thể như tên người, tên địa phương, dân tộc v.v… Các chú giải này sẽ được đưa vào cùng một chú giải để xử lý trong máy phân tích tổng hợp. Các chú giải lấy ra từ các chú giải đơn sẽ được ghép lại với nhau để sử dụng trong một máy phân tích tổng hợp. Máy phân tích này sẽ thực hiện phân tích tất cả chú giải và xử lý trong tài liệu như các máy phân tích đơn. 2.2.2 Máy phân tích Một trong những khối cơ bản quan trọng nhất của UIMA là máy phân tích (Analysis Engine). Chúng được tạo ra để phân tích một tài liệu, suy luận sau đó lưu lại các mô tả thuộc tính về một phần tài liệu hay toàn bộ tài liệu. Các mô tả này được gọi chung là kết quả phân tích. Kết quả phân tích thường đại diện cho nội dung của tài liệu. Kết quả phân tích có thể ghi lại những câu khác nhau về nội dung của cùng một tài liệu. Máy phân tích sẽ xử lý tài liệu và ghi lại siêu dữ liệu về nội dung tài liệu. Ví dụ: trong tài liệu về trường đại học Công Nghệ, kết quả phân tích có thể ghi lại các câu sau: (1) Chủ đề của tài liệu là về trường đại học Công Nghệ. Kiểu (annotator) (2) Các ký tự từ 10 đến 30 là về một tổ chức. Trong câu (1), (2) ở trên có hai cụm đặc biệt là “chủ đề” và tổ chức. Chúng chính là những kiểu được nhận ra trong tài liệu. UIMA có thể sử dụng máy phân tích để tạo ra đối tượng, nhận dạng chúng trong tài liệu và quản lý kết phân tích về đối tượng đó. Lõi của các máy phân tích này là các thuật toán làm tất cả mọi việc từ xử lý tài liệu đến lưu lại các kết quả tìm được. 9 Chương 2: Tổng quan UIMA Nguyễn Đức Nam UIMA cung cấp một thành phần cơ bản hướng tới việc các thuật toán phân tích chạy bên trong máy phân tích. Thành phần đó chính là các chú giải (2.2.1). Các thuật toán của nhóm phát triển chủ yếu quan tâm đến việc nghiên cứu và phát triển các chú giải. Trong UIMA, người lập trình thuật toán giữ vai trò của nhà nghiên cứu và phát triển chú giải. Có hai loại máy phân tích là máy phân tích đơn (Primitive AE) và máy phân tích tổng hợp (Aggregate AE). Hình 2.4 - Máy phân tích tổng hợp Một máy phân tích đơn có thể xử lý một hoặc một vài chú giải. Các công cụ phân tích phức tạp hơn được gọi là máy phân tích tổng hợp. Các chú giải có xu hướng thể hiện các chức năng một cách ngang bằng. Ví dụ: phát hiện ngôn ngữ, tách từ, gán nhãn từ loại v.v… Các chức năng này thường chỉ là một phần trong số các nhiệm vụ của công cụ phân tích tổng hợp. Một quy trình làm việc của động cơ thành phần có thể đem ra để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn. Hình 2.4 miêu tả một AE phát hiện thực thể có tên có luồng làm việc như sau: bắt đầu với phát hiện ngôn ngữ sau đó là tách từ, xác định nhãn từ loại, tiếp theo là phân tích sâu về ngữ pháp và cuối cùng là xác định thực thể. Kết quả mỗi bước trong luồng làm việc là yêu cầu đầu vào của các bước tiếp theo. Nhận dạng thực thể chỉ có thể thực hiện khi phân tích sâu về ngữ pháp đã được ghi trong CAS. UIMA cung cấp các phương pháp cần thiết cho việc tạo ra chú giải và máy phân tích, đó là các bộ miêu tả XML. 10 Chương 2: Tổng quan UIMA Nguyễn Đức Nam 2.2.3 Bộ miêu tả XML Kiến trúc UIMA miêu tả các thông tin về chú giải, máy phân tích trong bộ miêu tả XML và cung cấp các lớp chú giải đi kèm theo nó giúp cho UIMA hoạt động. Bộ miêu tả có thành phần chính là một file XML dùng để xác định các thành phần và cách thức hoạt động của máy phân tích. Thành phần các file XML bao gồm :  Tên, miêu tả về chú giải, phiên bản và tác giả.  Đầu vào và đầu ra của những chú giải định nghĩa các kiểu trong hệ thống kiểu. Định nghĩa các tham số cấu hình cho các chú giải. Định dạng chi tiết cho file XML của máy phân tích đơn: 2.2.3.1 Cấu trúc cơ bản File XML bắt đầu bằng định dạng mặc định của phần đầu mục XML thông thường. Thẻ định nghĩa nguồn nào đang được sử dụng, nó bắt buộc là uima.apache.org nếu không các bộ miêu tả XML bị lỗi khi cập nhật. 11 Chương 2: Tổng quan UIMA Nguyễn Đức Nam Thẻ chỉ có 2 giá trị org.apache.uima.java hoặc org.apache.uima.cpp bởi các thực thi của framework trong thời điểm hiện tại mới được viết bằng java hay C++. Thẻ chứa giá trị boolean mang giá trị true khi bộ miêu tả này miêu tả về máy phân tích đơn. Thẻ xác định xem máy phân tích sẽ sử dụng lớp chú giải nào. Thẻ chứa thông tin miêu tả máy phân tích và nhiệm vụ của nó là gì (mục 2.2.3.2). 2.2.3.2 AnalysisEngineMetaData Thẻ chứa 4 trường : name, descriptor, version và vendor. Trong đó chỉ có trường name yều phải điền đầy đủ. Chỉ có thẻ yêu cầu bắt buộc phải khai báo còn các thẻ khác đều là tùy vào việc xây dựng máy phân tích của người dùng (mục 2.2.3.3). Thẻ định nghĩa một hệ thống kiểu dùng trong một máy phân tích. Muốn sử dụng thẻ này chỉ việc đưa đường dẫn file miêu tả XML về hệ thống kiểu được sử dụng vào trong thẻ , các kiểu được định nghĩa trong file XML trên sẽ được máy phân tích sử dụng tự động. 12