TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Viện Công Nghệ Thông Tin và Truyền Thông    Bài tập lớn: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Đề tài: TÁCH TỪ VÀ XÁC ĐỊNH TỪ KHÓA TRONG VĂN BẢN TIẾNG VIỆT Giáo viên hướng dẫn: PGS.TS Lê Thanh Hương Nhóm sinh viên thực hiện: Đoàn Trung Kiên SHSV : 20086096 Phạm Văn Chí SHSV : 20086077 Phạm Trí Dũng SHSV : 20086081 Phạm Tiến Dũng SHSV : 20086080 HÀ NỘI 4 – 2012 Tách từ và xác định từ khóa trong văn bản tiếng Việt Mục lục 2 Tách từ và xác định từ khóa trong văn bản tiếng Việt 1. Tổng quan Ngày này, sự bùng nổ thông tin do bị tác động bởi sự xuất hiện của các siêu phương tiện và website đã làm cho dữ liệu gia tăng thường xuyên, điều này tạo ra một thách thức cho các hệ thống xử lý thông tin sao cho hiệu quả. Một trong những khó khăn mà các hệ thống thông tin thường phải gặp đó là tần suất cập nhật của các thông tin qúa lớn. Phương thức sử dụng giấy trong giao dịch đang dần được số hóa, do nhiều tính năng vượt trội mà phương thức này mang lại, như là có thể lưu trữ lâu dài, cập nhật, sửa đổi, tìm kiếm một cách nhanh chóng. Do đó số lượng văn bản số hóa ngày nay đang tăng dần theo cấp số nhân, cùng với sự gia tăng của số lượng văn bản, nhu cầu xử lí văn bản cũng tăng cao. Tách từ và xác định từ khóa là một phần rất quan trọng trong quá trình xử lí văn bản. Kết quả của việc tách từ có thể sử dụng để thực hiện một số công việc xử lí văn bản cao hơn như phân loại văn bản, tóm tắt văn bản, xác định ngữ nghĩa của văn bản. 3 Tách từ và xác định từ khóa trong văn bản tiếng Việt 2. Cơ sở lí thuyết 2.1. Phương pháp Tần suất xuất hiện của thuật ngữ Phương pháp này dựa trên cách đánh giá TF (Term Frequency) : Một term xuất hiện trong văn bản nhiều hơn một ngưỡng nào đó thì được coi là term đạt tiêu chuẩn TF và danh sách các term TF trong văn bản được dùng để đánh giá các câu thông qua việc gán điểm TF tùy vào độ xuất hiện của term đó. Thông qua kết quả kiểm thử, phương pháp này cho kết quả khá cao, tuy nhiên thời gian xử lý lớn. 4 Tách từ và xác định từ khóa trong văn bản tiếng Việt 2.2. Phương pháp TFxIPF TFxIPF là từ viết tắt của Term Frequency times Inverse Paragraph Frequency. Phương pháp này dựa trên cách đánh giá TFxIPF đã nêu trong chương một, phần biểu diễn văn bản bằng mô hình không gian vector. Theo cách đánh giá này một thuật ngữ là quan trọng và đặc trưng khi nó xuất hiện nhiều trong văn bản này và ít xuất hiện trong các văn bản khác. Ở đây, một thuật ngữ được xét ở trong một đoạn và nó được tính điểm TFxIPF theo công thức : Trong đó tf là số lần xuất hiện term i trong đoạn, N là tổng số đoạn trong văn bản, n i là số đoạn chứa term i Sau đó tất cả các thuật ngữ đều được tính điểm TFxIPF, sắp xếp giảm dần theo điểm này. Một phần trăm nào đó của các thuật ngữ có số điểm TFxIPF cao nhất sẽ được dùng để đánh giá các câu trong văn bản: gán điểm TFxIPF cho mỗi câu dựa trên sự có mặt của các thuật ngữ TFxIPF trong câu. Trước khi áp dụng các phương pháp nêu trên, văn bản cần được loại bỏ từ tầm thường (Stopword) bởi vì các từ dừng này ảnh hưởng rất lớn đến độ chính xác của các tiêu chí gán điểm. Các từ dừng là các từ xuất hiện nhiều trong văn bản nhưng không mang nhiều ý nghĩa về mặt nội dung, thường là các hư từ, mạo từ như và, nên, vì thế, tuy nhiên… 2.3. Danh sách các từ tầm thường ( stopword ) (Tham khảo trong tài liệu của Trịnh Quốc Sơn) ai bạn họ mày tôi nó trên trong dưới ngoài Hay hoặc cần đã vừa cùng 5 Tách từ và xác định từ khóa trong văn bản tiếng Việt anh chị cái cuộc anh ta cô ấy chính anh chính chị chính là của tôi của mày của bạn bạn của chúng chúng tôi chúng tao chúng ta chúng mày chúng nó chính tôi tao mày mầy tớ mi vâng dạ thì là mà bị được nếu khi này nọ đó đây vì thế vì vậy lại phải chăng mà vẫn sau trước trái phải bên bên trái bên phải mặc dù của bởi vài ít sau đằng sau đằng trước bên trên bên dưới nhiều thậm chí ngay khi trong lúc lúc lúc ấy vào lúc trong khi dù mặc dù dù là dù cho dù thế gồm bao gồm cái gì vì bởi vì do vì đồng thời ở cụ thể vẫn là sẽ tuy rằng tuy là tuy vậy nên tám chín mặc kệ nữa riêng rồi thật ra thật là theo chiếc đủ lúc trước trước lúc trước khi tuy nhiên tuy vậy tuy mặc dù trời ơi ôi dù bất chấp không chẳng những các hỡi hầu hết mỗi mọi 6 Tách từ và xác định từ khóa trong văn bản tiếng Việt vậy vậy thì giữa cuối cuối cùng trừ khi khi để thế thế nhưng thế mà vậy mà vậy thế thế thì vậy thì thôi thì vậy thôi vân vân tiếp theo tiếp đến kế tiếp tiếp tục mãi mãi nghĩa là thôi thì vậy là vậy mà thế là thế nhưng nhưng mà mà cũng vậy do đó lại lẫn về phía thuộc khoảng khoảng chừng cỡ chừng ngay cả mà với tại một nhiều do do vậy vậy nên cho cho nên cho là cho rằng rằng là năm sáu bảy nãy hồi nãy nè tức thì ngay tức khắc thì ra thì ấy tuy từ đang bất bằng hãy liên tiếp bất kì mãi mặc dù một hai ba bốn số về mặt tự mọi như nhau hơn sự rất rằng thế mà thế đấy thế nên có mặt khác đều liên tục sẵn sàng bất cứ tại đâu đó đâu 7 Tách từ và xác định từ khóa trong văn bản tiếng Việt chưa nhất qúa chính hiện nay hoàn toàn ví dụ vân vân gì còn bao giờ cái làm lên tức tức là nữa luôn luôn luôn ối trời ối ơ ơ kìa mười 8 Tách từ và xác định từ khóa trong văn bản tiếng Việt 3. Các bước xây dựng chương trình: 1. Sử dụng công cụ tách từ của Lê Hồng Phương để tách từ. 2. Loại bỏ các từ tầm thường (stop word) trong tập các từ đã được tách (từ tầm thường là các từ xuất hiện nhiều nhưng không ma ngữ nghĩa của văn bản) 3. Loại bỏ các từ trùng lặp sau khi tách từ. 4. Tính trọng số TF*IPF của tất cả các từ trên theo công thức sau: Trong đó tf là số lần xuất hiện term i trong đoạn, N là tổng số đoạn trong văn bản, n i là số đoạn chứa term i 5. Sắp xếp các từ theo chiều giảm dần của trọng số TFIPF đã tính ở bước trước. Một số phần trăm nhất định của các từ có trọng số TFIPF cao nhất sẽ được chọn làm từ khóa. 9 Tách từ và xác định từ khóa trong văn bản tiếng Việt 4. Giới thiệu về chương trình Chương trình KeywordDetermining được sử dụng để xác định từ khóa và tính trọng số từ các văn bản tiếng Việt (mã hóa bằng bảng mã Unicode UTF-8) Chương trình có sử dụng công cụ tách từ của Lê Hồng Phương (vnTokenizer) Cách sử dụng: Dữ liệu cần cung cấp cho chương trình gồm 1 tệp văn bản tiếng Việt Kết quả: Một tệp văn bản kết quả được ghi dưới định dạng XML. Tệp kết quả chứa tất cả các từ trong văn bản và được sắp xếp theo chiều giảm dần của trọng số Cú pháp: java -jar KeywordDetermining.jar -i <tệp-input> -o <tệp-output> Hai tùy chọn -i và -o là bắt buộc Ví dụ: java -jar KeywordDetermining.jar -i samples/5.txt -o samples/5.xml Tìm từ khóa tệp samples/5.txt và ghi kết quả vào tệp samples/5.xml  java -jar KeywordDetermining.jar -i samples/3.txt -o samples/3.xml 10 [...]... tfipf="0.005348721772242131">bình thường … 12 Tách từ và xác định từ khóa trong văn bản tiếng Việt Tài liệu tham khảo Chương trình có sử dụng công cụ tách từ của Lê Hồng Phương (vnTokenizer) Công thức tính TF*IPF và các bước thực hiện được tham khảo trong tài liệu: “XLNN-Tom tat van ban tieng Viet1.doc” mà cô gửi Danh sách các từ tầm thường (stop word) được tham khảo trong tài liệu: “phanloai_van_ban_TRINH_QUOC_SON.. .Tách từ và xác định từ khóa trong văn bản tiếng Việt VD về đoạn văn bản đầu vào: Bỏ thuốc lá trước tuổi 35 để sống lâu hơn Hãy cố gắng bỏ thuốc lá trước tuổi 35 Nếu tẩy chay thuốc lá trước 35 tuổi, bạn có thể sống thọ và khỏe mạnh như người chưa bao giờ biết đến khói thuốc, các nhà khoa học Mỹ khẳng định Tuy nhiên, để lấy lại vốn sức khỏe đã bị mất vì thuốc... thuốc, bạn sẽ rất khó bỏ" - Taylor nhấn mạnh - "Và nếu muốn có thêm thời gian để tận hưởng cuộc sống, bạn không nên chờ cho đến khi bị đau tim mới nghĩ đến chuyện từ bỏ thói quen độc hại này" 11 Tách từ và xác định từ khóa trong văn bản tiếng Việt VD về đầu ra: người tuổi... với tuổi thọ và chất lượng cuộc sống", tiến sĩ Donald H Taylor, Jr., đến từ Đại học Duke, Mỹ, khẳng định Taylor và đồng sự là tiến sĩ Truls Ostbye đã lật lại một cuộc điều tra trên 20.000 người từ độ tuổi trung niên trở lên Không mấy người trong đó quan tâm đến tác động của thuốc lá đối với chất lượng cuộc sống và tuổi thọ Sau nhiều năm, số người này được hỏi về những thay đổi về sức khỏe và thói quen... hút tới vài năm Đáng chú ý là ở những trường hợp chia tay với điếu thuốc trên 15 năm - phần lớn là từ độ tuổi 35 - khả năng kéo dài tuổi thọ và sức khỏe tương đương với người không bình thường Tuy nhiên, kết quả trên không chứng tỏ ai đó "nhả khói" thả phanh trước tuổi 35 mà vẫn nhận được hiệu quả tương tự "Vấn đề là ở chỗ một khi đã bắt đầu hút thuốc, bạn sẽ rất khó bỏ" - Taylor nhấn mạnh - "Và nếu... tfipf="0.006986900986606224">khói taylor cuộc sống mỹ khẳng định độ chất lượng đối với tiến sĩ . loại văn bản, tóm tắt văn bản, xác định ngữ nghĩa của văn bản. 3 Tách từ và xác định từ khóa trong văn bản tiếng Việt 2. Cơ sở lí thuyết 2.1. Phương pháp Tần suất xuất hiện của thuật ngữ Phương. 20086096 Phạm Văn Chí SHSV : 20086077 Phạm Trí Dũng SHSV : 20086081 Phạm Tiến Dũng SHSV : 20086080 HÀ NỘI 4 – 2012 Tách từ và xác định từ khóa trong văn bản tiếng Việt Mục lục 2 Tách từ và xác định từ khóa. mười 8 Tách từ và xác định từ khóa trong văn bản tiếng Việt 3. Các bước xây dựng chương trình: 1. Sử dụng công cụ tách từ của Lê Hồng Phương để tách từ. 2. Loại bỏ các từ tầm thường (stop word) trong