Luận văn Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản

- Disjoint decomposition (một sự phân chia mà tất cả các concept của nó thì là lớp con của một concept khác). Sự phân chia này không cần thiết phải là một sự phân chia đầy đủ. Điều này có nghĩa là có thể có một instance mà không phải là instance của một lớp con. Ví dụ: các concept Bàn và Ghế có thể là sự phân chia của concept Đồ gia dụng nhưng vẫn có những instance của Đồ gia dụng mà không thuộc về lớp Bàn hoặc Ghế (ví dụ như Tủ quần áo). - Exhaustive subclass decomposition. là một sự phân chia đầy đủ, có nghĩa là bất kỳ một instance nào của concept cha cũng phải là một instance của một concept con nào đó. Ví dụ: Bộ nhớ máy tính bao gồm hai lớp con là Bộ nhớ trong và bộ nhớ ngoài. - Not subclass. có thể được sử dụng để thể hiện rằng một concept thì không thể phân chia thành các concept nhỏ hơn nữa. Nó được sử dụng để biểu diễn cho các lớp con nguyên thuỷ. b) Relation và function 28 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 Relation là một mối liên kết giữa các concept trong một lĩnh vực nào đó. Trong thực tế các relation có thể được định nghĩa bằng các thuộc tính (như trong XOL, RDF và DAML+OIL). Các relation còn được gọi là các role trong OIL. Function là một loại đặc biệt của relation. Nó khác với relation ở chỗ giá trị của tham số cuối cùng trong số n tham số là duy nhất với mỗi tập n-1 tham số trước đó. Ví dụ: ta có relation Mua(Người mua, Sản phẩm, Số tiền). Và ta có hàm Mua(Người mua, Sản phẩm, Số tiền, Đã trả hết tiền). Tham số cuối cùng là Đã trả hết tiền chỉ nhận hai giá trị là True hoặc False. c) Axiom Axiom là các câu luôn luôn đúng và có thể được sử dụng cho một vài mục đích như là ràng buộc thông tin, kiểm tra tính đúng đắn. Axiom còn được gọi là assertion (như trong OML). Axiom không được sử dụng rộng rãi trong khung cảnh các ứng dụng Semantic Web. Chúng ta có thể hình dung Axiom như là các Axiom trong logic vị từ cấp 1. Ví dụ: ∀p(p ⇒ p) d) Instance Instance biểu diễn các thành phần trong một miền ứng dụng, đóng vai trò như là một sự cụ thể hoá của concept. 1.6. Kết luận chương 1 Sự phát triển của Internet dẫn đến nhu cầu cho sự ra đời của thế hệ tiếp sau của Web hiện tại: Semantic Web. Semantic Web ra đời gắn liền với công 29 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 nghệ XML và Ontology. XML là cơ sở cú pháp và Ontology là cơ sở ngữ nghĩa của Semantic Web. Thành phần cơ bản của Ontology là các lớp (class) hay còn gọi là các khái niệm (concept), các thuộc tính lớp và các mối quan hệ. 30 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 CHƯƠNG 2 - QUAN HỆ NGUYÊN NHÂN-KẾT QUẢ VÀ THUẬT TOÁN PHÁT HIỆN QUAN HỆ NGUYÊN NHÂN-KẾT QUẢ 2.1. Giới thiệu Như đã biết, một trong những thành phần quan trọng nhất của ontology là các concept và các relationship[5,6,18,24]. Các concept là các khái niệm chỉ sự vật, hiện tượng,…và thường tương ứng với các danh từ [5,24]. Các relationship chỉ mối quan hệ giữa các concept. Các thành phần này được xây dựng càng chính xác và đầy đủ thì tri thức của Ontology càng được đánh giá tốt. Việc định nghĩa ra các concept và relationship có thể dựa trên các kinh nghiệm và sự tổng hợp tri thức của con người [20,24]. Tuy nhiên, sễ là tốt hơn rất nhiều nếu như có một công cụ mà có khả năng hỗ trợ tự động tìm ra được các concept cũng như các mối quan hệ giữa các concept này nhằm hỗ trợ xây dựng ontology. Chương này sẽ trình bày một mô hình phân tích cấu trúc thể hiện của các quan hệ nguyên nhân-kết quả trong ngôn ngữ tự nhiên và một thuật toán đề xuất nhằm mục đích tìm ra được các mối quan hệ nguyên nhân- kết quả từ một tập dữ liệu văn bản. Thuật toán này có ý nghĩa hỗ trợ trong việc xây dựng tri thức của các Ontology. 2.2. Khái niệm về các mối quan hệ ngữ nghĩa trong ngôn ngữ tự nhiên Trong lĩnh vực ngôn ngữ tự nhiên, các thể loại thông tin như từ vựng, cú pháp, ngữ nghĩa và tri thức đóng một vai trò quan trọng trong việc hình thành nên các câu [11]. Các nhà nghiên cứu đã chứng tỏ rằng tính mạch lạc của văn 31 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 bản có thể được giải thích bằng các quan hệ ngữ nghĩa. Ví dụ: mệnh đề phụ trong câu sau được liên kết bởi quan hệ nguyên nhân (hay còn gọi là quan hệ nguyên nhân-kết quả) chỉ ra bởi từ nối “so”: “It is raining heavily, so the lane is flooded.” (“Trời mưa to nên đường bị ngập nước.”) Phát hiện ra được các mối quan hệ trong văn bản là một điều hết sức quan trọng cho các mô hình mà muốn hiểu được ngôn ngữ của con người. Hơn thế nữa, các quan hệ về mặt ngữ nghĩa thể hiện các thành phần cốt lõi trong việc tổ chức của cơ sở tri thức ngữ nghĩa từ vựng. Trong cơ sở tri thức ngữ nghĩa từ vựng, thông tin được biểu diễn dưới dạng các khái niệm được tổ chức trong một cấu trúc phân cấp và liên kết với nhau bởi các mối quan hệ ngữ nghĩa [3,13]. Các khái niệm có thể là một đơn vị text đơn giản như là các từ, tới một cấu trúc phức tạp hơn như là một mệnh đề danh từ phức tạp. Một số quan hệ ngữ nghĩa quan trọng nhất trong ngôn ngữ tự nhiên là: quan hệ tổng quát-cụ thể, quan hệ tổng thể-bộ phận, quan hệ nguyên nhân-kết quả, quan hệ đồng nghĩa, quan hệ trái nghĩa [11,13]. Quan hệ tổng quát-cụ thể: là một trong những quan hệ ngữ nghĩa cơ sở. Nó được sử dụng nhằm mục đích phân lớp các thực thể khác nhau để tạo ra một ontology có cấu trúc phân cấp. Một khái niệm được gọi là tổng quát của một khái niệm khác nếu nó tổng quát hơn khái niệm kia. Ví dụ: Màu “đỏ” thì tổng quát hơn màu “đỏ tươi”. 32 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 Mặc dù bao gồm cả các danh từ và động từ, nhưng quan hệ tổng quát-cụ thể thường thích hợp cho các danh từ hơn. Quan hệ tổng thể-bộ phận: là mối quan hệ về mặt ngữ nghĩa mà thể hiện liên kết tổng thể và bộ phận giữa hai khái niệm. Ví dụ: “tay” là một bộ phận của “cơ thể người”. Quan hệ đồng nghĩa: hai từ được coi là đồng nghĩa nếu chúng cùng ám chỉ cùng một khái niệm ngữ nghĩa. Tuy nhiên, một vài từ chỉ được coi là đồng nghĩa trong một khung cảnh cụ thể. Quan hệ trái nghĩa: là quan hệ ngược lại với quan hệ đồng nghĩa. Và cũng như quan hệ đồng nghĩa. Cũng giống như quan hệ đồng nghĩa, một số từ chỉ được coi là trái nghĩa chỉ trong một vài khung cảnh cụ thể. Quan hệ nguyên nhân-kết quả: là quan hệ bao gồm hai thành phần, một thành phần thể hiện nguyên nhân và một thành phần thể hiện kết quả. Ví dụ: “Lacking of calcium brings about rickets” (“Thiếu can xi dẫn dến bệnh còi xương”). 2.3. Quan hệ nguyên nhân-kết quả Quan hệ nguyên nhân-kết quả được xem như là một trong số những quan hệ ngữ nghĩa quan trọng nhất góp phần tạo nên tính mạch lạc của văn bản. Quan hệ nhân quả là một đặc điểm có mặt ở khắp các quá trình tự nhiên, và do vậy nó cũng được biểu diễn bằng ngôn ngữ của con người [16]. 33 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 Nói theo nghĩa rộng, nguyên nhân ám chỉ cái cách để biết liệu một trạng thái của một sự việc có gây ra một trạng thái khác hay không. Mặc dù khái niệm nguyên nhân đã có từ rất cổ (từ thời Aristotle), nhưng trải qua thời gian, các nhà khoa học và các nhà triết học vẫn còn tranh luận với nhau về định nghĩa của nguyên nhân và khi nào thì hai trạng thái của một sự việc được gọi là có liên hệ nguyên nhân-kết quả với nhau. Học thuyết về nguyên nhân rất rộng, và có lẽ đặc điểm thú vị nhất khi làm việc trên quan hệ nguyên nhân trong các thập kỷ qua là tính đa dạng của nó. Một vài học thuyết đã được phát triển và kết quả là rất nhiều công trình nghiên cứu được công bố. Sự bùng nổ của các hướng nghiên cứu này có thể giải thích phần nào là do sự đa dạng của các phối cảnh mà các nhà nghiên cứu đã sử dụng cũng như tính đa dạng của các miền nghiên cứu: triết học, thống kê học, ngôn ngữ học, vật lý học, kinh tế học, sinh học, y học… Ví dụ, trong cuốn ”Knowledge Representation” của Sowa, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligent) là một trong ba môn học kinh điển (trí tuệ nhân tạo, vật lý lý thuyết và triết học). Với môn học này, có rất nhiều câu hỏi thú vị về nguyên nhân đã được đặt ra để phát triển các học thuyết nhằm kích thích những hành vi trí tuệ tương tự với con người. Nhiều nghiên cứu về nguyên nhân trong trí tuệ nhân tạo đã được làm. Chẳng hạn như, Planning trong trí tuệ nhân tạo là vấn đề tìm kiếm một chuỗi các hoạt động nguyên thuỷ nhằm thu được một vài mục đích. Khả năng lý luận về mặt thời gian của các hành động là cơ sở cho bất kỳ một thực thể trí tuệ nào, thực thể mà cần thiết phải đưa ra một chuỗi các quyết định. Tuy nhiên, thật là khó để biểu diễn khái niệm một chuỗi các hành động đang diễn ra và khái niệm kết quả của chuỗi các hành động đó mà không sử dụng tới khái niệm nguyên nhân. Các hành động 34 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 planning cho các robot đòi hỏi việc lập luận về nguyên nhân theo thứ tự hành động và lượng thời gian tiêu tốn để thực hiện hành động đó. Xác định nguyên nhân của các trạng nào đó của các sự việc thì cũng ngụ ý rằng cấn phải xem xét trạng thái trước nó về mặt thời gian. 2.4. Cấu trúc nguyên nhân-kết quả trong ngôn ngữ của con người Cấu trúc nhân quả đóng một vai trò quan trọng trong lịch sử ngôn ngữ trong thời gian gần đây chủ yếu bởi vì các nghiên cứu của nó có liên quan đến việc tương tác giữa các thành phần đa dạng trong việc mô tả ngôn ngữ bao gồm: ngữ nghĩa, cú pháp và hình thái. Phần này tập trung vào các biểu thức ngôn ngữ đa dạng của nguyên nhân được sử dụng trong ngôn ngữ của con người. Bất cứ một cấu trúc nguyên nhân-kết quả nào cũng đều bao gồm hai thành phần: nguyên nhân và kết quả. Ví dụ: “The bus fails to turn up. As the result, I’m late for a meeting” (“Vì xe buýt tới muộn nên tôi đi họp muộn“) Trong ví dụ trên, nguyên nhân được biểu diễn bởi hiện tượng xe buýt đến muộn, và kết quả là bị muộn buổi họp. Có hai loại quan hệ nguyên nhân-kết quả: quan hệ nguyên nhân-kết quả tường minh và quan hệ nguyên nhân-kết quả không tường minh. Quan hệ nguyên nhân-kết quả tường minh thường có cấu trúc nguyên nhân rõ ràng: vì- nên, do-nên,…hoặc kèm theo các động từ gây nguyên nhân: vì vậy, cho nên, gây ra…Quan hệ nguyên nhân-kết quả không tường minh thì có cấu trúc phức 35 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 tạp hơn và khó nhận ra hơn. Để nhận biết được các quan hệ này, cần phải có thêm cả sự phân tích ngữ nghĩa và các tri thức cơ sở. 2.4.1. Cấu trúc nguyên nhân-kết quả tường minh Các mẫu cú pháp-từ vựng của các quan hệ nguyên nhân-kết quả tường minh được chia thành các loại sau: - Từ nối chỉ nguyên nhân. - Động từ chỉ nguyên nhân. - Câu phức với một cặp từ chỉ nguyên nhân. 2.4.1.1. Từ nối chỉ nguyên nhân Từ nối chỉ nguyên nhân được chia thành các loại sau: - Trạng từ chỉ nguyên nhân. - Liên từ chỉ nguyên nhân a) Trạng từ chỉ nguyên nhân Là các cấu trúc liên kết hai câu đơn bằng một trạng từ nhằm mục đích tạo nên một mối quan hệ nguyên nhân. Ví dụ: “The teacher is so prissy. For this reason, Liên doesn’t go to school” (“Cô giáo quá khó tính. Vì lí do này, Liên không đi học”) Một số trạng từ chỉ nguyên nhân thường gặp: “For this reason”, “As a result”, “The result that”… (“vì lý do này”, “kết quả là”, “do vậy”, “nhờ vậy”…) 36 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 b) Liên từ chỉ nguyên nhân Là cấu trúc liên kết giữa hai mệnh đề bằng một liên từ để tạo nên một quan hệ nguyên nhân-kết quả. Ví dụ: “It was cloudy, so the experiment was postponed” (“Trời nhiều mây nên cuộc thí nghiệm đã bị hoãn”) “The boy goes out because of the banking-dog” (“Cậu bé chạy ra ngoài sân vì thấy tiếng chó sủa”) Một số liên từ chỉ nguyên nhân thường gặp: “Because”, “because of”, “so”, “so that”, “for”, “since”, “as”… (“vì”, “do”, “nhờ”, “nhờ có”, “cho nên”…) 2.4.1.2. Động từ chỉ nguyên nhân Nhiều nhà ngôn ngữ học quan tâm nhiều điến cấu trúc động từ chỉ nguyên nhân chủ yếu bởi vì những nghiên cứu này của họ có liên quan tới các cú pháp chuẩn và sự phân tích ngữ nghĩa của ngôn ngữ. Theo Corina Roxana Girju [11], người đầu tiên đưa ra đề xuất phân lớp từ vựng cho các động từ nguyên nhân là nhà ngôn ngữ học người Nga V.P. Nedjalkov. Ở đây ông phân loại động từ nguyên nhân thành các dạng sau: - Động từ nguyên nhân đơn giản. - Động từ nguyên nhân bao hàm kết quả. - Động từ nguyên nhân ám chỉ phương tiện (gây ra) a) Động từ nguyên nhân đơn giản: 37 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 Là các động từ bao hàm ý nghĩa của quan hệ nguyên nhân-kết quả có dạng như “cause” ,“lead to”, “bring about”, “generate”, “make”, “force”, “allow”… (”gây ra”, “dẫn đến“, “sinh ra”, “tạo ra”, “làm cho”…) Ví dụ: “Earthquakes generate tidal waves” (“Động đất gây ra sóng thần”) “Lacking of calcium might bring about rickets” (“Thiếu can xi có thể dẫn đến còi xương”) “Rain lead to flooded lanes” (“Trời mưa làm cho đường lội”) b) Động từ nguyên nhân bao hàm kết quả Là những động từ thể hiện một hành động mà từ động từ đó chúng ta có thể biết được kết quả của hành động đó mà kết quả này không cần phải đề cập đến trong câu [11]. Ví dụ: “The thieft killed the host” (“Tên trộm đã giết người chủ nhà”) (Với động từ “giết” chúng ta có thể biết là người chủ nhà đã chết) “The artist burned his paintings which he drew yesterday” (“Người hoạ sỹ đã đốt những bức tranh mà anh ta đã vẽ ngày hôm qua.”) 38 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 (Với động từ “đốt” chúng ta biết được là những bức tranh mà người hoạ sỹ vẽ ngày hôm qua đã bị cháy hết). Một số động từ nguyên nhân bao hàm kết quả: “kill”, “burn”, “fire”, “poison”, “hit”, “shoot”... (“giết”, “đốt”, “cháy”, “đầu độc”, “đánh”, “bắn”…) c) Động từ nguyên nhân ám chỉ phương tiện (gây ra) Là các động từ thể hiện một hành động mà từ động từ đó chúng ta có thể biết được phương tiện để gây ra hành động đó trong khi phương tiện này không cần phải được đề cập đến trong câu. Ví dụ: “Stepmother commonly poison her husband’s stepchild” ( ̣̣“Gì ghẻ thường hay đầu độc những đứa con riêng của chồng”) (Với động từ “đầu độc” chúng ta có thể biết được các bà dì ghẻ đã dùng thuốc độc để đầu độc con chồng) “He is swimming to the island” (“Anh âý đang bơi ra ngoài đảo”) (Với động từ bơi chúng ta có thể biết được anh ý phải đang bơi trên một hồ nước trong khi trong câu không hề nhắc đến nước). Một số động từ nguyên nhân ám chỉ phương tiện: “poison”, “swim”, “shoot”, “writte”, “read”...(“đầu độc”, “bơi”, “bắn”, “viết”, “đọc”…) 39 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 2.4.1.3. Câu phức với một cặp từ chỉ nguyên nhân Là cấu trúc câu ghép gồm hai mệnh đề được nối với nhau bằng một cặp từ nối để ám chỉ quan hệ nguyên nhân-kết quả giữa hai mệnh đề này. Ví dụ: “It is raining so heavily that the lane is flooded” (“Vì trời mưa to nên đường lội”) “If I have much money then I’ll buy a beautiful house” (“Nếu tôi có nhiều tiền thì tôi sẽ mua một ngôi nhà thật đẹp”) Một số cặp từ nối chỉ nguyên nhân thường gặp [11]: “If…then”, “so… that”…(“vì…nên…”, “do…nên…”, “nếu…thì…”… ) 2.4.2. Cấu trúc nguyên nhân không tường minh Đây là thể loại khó nhất, nó đòi hỏi phải suy luận dựa trên các phân tích ngữ nghĩa và tri thức tổng thể. Bao gồm các cấu trúc sau: - Họ danh từ ghép - Động từ ám chỉ nguyên nhân không tường minh. a) Các họ danh từ ghép biểu diễn nguyên nhân Các họ danh từ ghép là một trong những vấn đề khó nhất của việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chủ yếu bởi vì chúng đòi hỏi việc phân tích ngữ nghĩa khá phức tạp. Các danh từ ghép là các mệnh đề danh từ được hình thành như là một sự mở rộng hay thừa kế của các danh từ gốc. Ví dụ: “giáo viên tiếng Anh”, “tỉ lệ gia tăng dân số”,… Sự nhập nhằng của các danh từ này đã làm cho việc 40 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 phân tích câu trở nên khó khăn hơn. Một từ vựng cơ sở có thể có nhiều hơn một nghĩa, vì vậy, một từ ghép thì lại càng có nhiều nghĩa hơn. Để có thể biên dịch chúng một cách đầy đủ, đòi hỏi phải có những tri thức ngôn ngữ mở rộng liên quan dến nội dung ngữ nghĩa của các thành phần trong câu và trong một ngữ cảnh nhất định. Một trong số những quan hệ có thể liên kết hai danh từ trong một họ danh từ ghép là quan hệ nguyên nhân. Nó có dạng là một cụm danh từ được hình thành bởi hai cụm từ trong đó một cụm từ là nguyên nhân và một cụm từ là kết quả. CT1 CT2 => CT1 là nguyên nhân của CT2 hoặc CT1 bị gây ra bởi CT2 Trong đó CT1 và CT2 là các cụm từ 1 và 2. Ví dụ: “Tetanus virus” (“Vi trùng uốn ván”) (Bệnh uốn ván bị gây ra bởi vi trùng) b) Động từ chỉ nguyên nhân không tường minh Đó là cấu trúc của một dãy các hành động thể hiện bằng các động từ mà hành động sau thì thường là kết quả của hành động trước. Trong cấu trúc này, chưa chắc đã xuất hiện các từ nối chỉ nguyên nhân. Ví dụ: “Feeling sorry for what he did, the burglar confessed to the policeman” (“Cảm thấy hối hận vì những gì mà mình đã làm, tên trộm đi đầu thú với cảnh sát”). 41 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 (Hành động đầu thú là kết quả của hành động hối hận) 2.5. Thuật toán khai phá dữ liệu phát hiện quan hệ nguyên nhân- kết quả từ các văn bản 2.5.1. Giới thiệu Vấn đề học ngôn ngữ tự nhiên là một chủ đề hay và đã được nghiên cứu từ nhiều năm nay. Nhóm nghiên cứu về học ngôn ngữ tự nhiên SIGNLL (Special Interest Group on Natural Language Learning) mỗi năm một lần tổ chức một hội thảo với các chủ đề xoay quanh vấn đề về học ngôn ngữ tự nhiên CoNLL (Conference of Natural Language Learning). Hội thảo lần thứ 8 tổ chức vào ngày 6-7 tháng 5 năm 2004 (CoNLL-2004) có chủ đề là Sematic Role Labeling. Bài toán Sematic Role Labeling là bài toán yêu cầu gán nhãn ngữ nghĩa (sematic role) cho các thành phần cú pháp trong câu. Một Semantic Role là một mối quan hệ giữa các thành phần cú pháp trong câu và một thuộc tính ngữ nghĩa nào đó. Việc nhận ra và gán nhãn ngữ nghĩa cho các thành phần trong câu là một công việc quan trọng để trả lời cho các câu hỏi “Ai”, “Cái gì”, “Khi nào”, “Ở đâu”, “Tại sao”, … (“Who”, “What”, “When”, “Where”, “Why”, …). Ví dụ, ta có câu sau đã được gán nhãn semantic roles: [A0 He ] [AM-MOD would ] [AM-NEG n't ] [V accept ] [A1 anything of value ] from [A2 those he was writing about ] . Ở đây, các nhãn ngữ nghĩa đã được định nghĩa trong tập roleset tương ứng với các ký hiệu được định nghĩa trong PropBank Frames (qui định các ký hiệu cú pháp của ngân hàng dữ liệu PropBank) [19,20,21]: 42 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 V: động từ (verb) A0: chủ ngữ điều khiển động từ accept (acceptor) A1: vị ngữ bị điều khiển bởi động từ (thing accepted) A2: vị ngữ phụ sau giới từ (accepted-from) AM-MOD: động từ tình thái (modal) AM-NEG: phủ định (negative) Đây là một bài toán lớn và đã có nhiều công trình được trình bày tại hội thảo nhằm đưa ra các giải pháp cho vấn đề này như các bài báo: Hierarchical Recognition of Propositional Arguments with Perceptrons của các tác giả Xavier Carreras and Llu´ıs M`arquez (TALP Research Centre,Technical University of Catalonia) và Grzegorz Chrupała (GRIAL Research Group, University of Barcelona); Semantic Role Labeling by Tagging Syntactic Chunks của các tác giả Kadri Hacioglu1, Sameer Pradhan1, WayneWard1, James H. Martin1, Daniel Jurafsky2 (1University of Colorado at Boulder, 2Stanford University); Semantic Role Labeling using Maximum Entropy Model của các tác giả Joon-Ho Lim, Young-Sook Hwang, So-Young Park, Hae-Chang Rim (Department of Computer Science & Engineering Korea University); Semantic Role Labeling Via Generalized Inference Over Classifiers của tác giả Vasin Punyakanok, Dan Roth, Wen-tau Yih, Dav Zimak Yuancheng Tu (Department of Computer Science Department of Linguistics, University of Illinois at Urbana-Champaign). Tuy nhiên, tất cả các thuật toán được đề xuất này có độ chính xác vẫn chưa cao (precision <75% và recall <70%). 43 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 Mặt khác, Corina Roxana Girju [11] đưa ra một thuật toán tìm ra các động từ thể hiện quan hệ nguyên nhân và các động từ thể hiện quan hệ tổng thể-bộ phận. Trong công trình của mình, Corina Roxana Girju đã đi sâu nghiên cứu về cấu trúc ngôn ngữ tự nhiên, thuật toán của tác giả nhằm mục đích tìm kiếm câu có cấu trúc nguyên nhân-kết quả và tổng thể-bộ phận, sau đó đánh giá mức độ quan trọng của các động từ chính trong câu bằng cách thống kê tần suất xuất hiện của chúng trong một số lượng lớn các văn bản. Thuật toán được chúng tôi đưa ra là một cải tiến của thuật toán của Corina Roxana Girju [11]. Chúng tôi cũng tìm kiếm các câu có cấu trúc nguyên nhân-kết quả như cách mà Roxana Girju đã làm, nhưng sau đó không xác định tần suất xuất hiện của động từ mà thống kê tần suất xuất hiện của chính các cặp danh từ chỉ nguyên nhân-kết quả trong câu (còn tác giả Corina Roxana Girju thì lại lấy ra động từ để thống kê tần suất xuất hiện của động từ). Cặp danh từ nào có tần suất xuất hiện càng nhiều thì xác suất mang quan hệ ngữ nghĩa nguyên nhân-kết quả của chúng càng cao. Bài toán này là một phần nhỏ của bài toán Semantic Role. Cụ thể là chúng tôi chỉ tập trung giải quyết việc gán nhãn những động từ chỉ nguyên nhân đơn giản (động từ chỉ nguyên nhân tường minh). 2.5.2. Thuật toán phát hiện quan hệ nguyên nhân-kết quả Như chúng tôi đã giới thiệu và phân tích ở trên, quan hệ nguyên nhân-kết quả thể hiện trong ngôn ngữ tự nhiên vô cùng phong phú, đa dạng và phức tạp. Chỉ riêng việc phân tích câu để xác định ngữ nghĩa của câu thuộc cấu trúc nhân quả nào cũng đã là một trong những dạng bài toán khó nhất của xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Vì vậy, trong thuật toán này, không bao trùm toàn bộ mọi 44 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 cấu trúc phức tạp của quan hệ nguyên nhân mà chỉ quan tâm đến cấu trúc nguyên nhân tường minh thể hiện ở động từ chỉ nguyên nhân. Các trường hợp khác của quan hệ nguyên nhân thì không được xét đến ở đây. Quan hệ nguyên nhân tường minh với một động từ chỉ nguyên nhân có thể biểu diễn dưới dạng: Trong đó: DT1 và DT2 là các danh từ (hoặc ngữ danh từ). Chúng có thể tương ứng với các concept của ontology. Ngữ danh từ là một nhóm các từ mà kết thúc bằng một danh từ. Nó có thể chứa quán từ (the, a, this, …) ở đầu, chứa các tính từ, trạng từ, và danh từ. Ngữ danh từ không được bắt đầu bằng một giới từ. Thủ tục phát hiện quan hệ nhân quả. Khái quát thuật toán: Đầu vào: danh sách các động từ chỉ nguyên nhân. Đầu ra: danh sách các cặp quan hệ nguyên nhân- kết quả có dạng (DT1, DT2) Bước 1: Với mỗi văn bản trong tập dữ liệu. Chọn ra các câu có cấu trúc từ các văn bản. Trong đó, DT1 và DT2 là các danh từ (hoặc ngữ danh từ). Bước 2: So sánh động từ trong câu đã chọn với các động từ chỉ nguyên nhân trong bảng động từ chỉ nguyên nhân. Nếu động từ này trùng với một trong các động từ chỉ nguyên nhân trong bảng thì xét cặp (DT1, DT2): 45 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 - Nếu cặp danh từ này đã có trong cơ sở dữ liệu thì tăng giá trị tần suất xuất hiện của chúng lên 1. - Nếu cặp danh từ này chưa tồn tại trong cơ sở dữ liệu thì thêm mới nó vào cơ sở dữ liệu. Bước 3: lặp lại bước hai với tất cả các câu có dạng <DT1- động từ- DT2> trong văn bản đó. Bước 4 : Quay trở lại thực hiện bước 1 với mỗi văn bản trong tập dữ liệu. Bước 5: Sắp xếp các cặp (DT1, DT2) thu đuợc theo thứ tự giảm dần của tần xuất xuất hiện. Bước 6: Chọn ra m cặp đầu tiên trong cơ sở dữ liệu. Đó là những cặp quan hệ nhân quả cần tìm. Chi tiết thuật toán: In put: V là tập chứa các động từ chỉ nguyên nhân. Out put: O là một tập gồm các cặp có dạng (DT1, DT2) là các cặp thể hiện quan hệ nguyên nhân-kết quả. 1. C := Φ là tập hợp sẽ chứa các cặp (DT1, DT2, i) với DT1, DT2 là các danh từ chỉ nguyên nhân và kết quả và i là tần xuất xuất hiện của cặp danh từ đó. 2. For mỗi văn bản Di trong CSDL 2.1 For mỗi câu Sj trong văn bản Di 2.1.1 Nếu Sj là câu có dạng 46 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 2.1.1.1 Tách ra cặp (DT1, DT2) với DT1= danh từ 1 và DT2= danh từ 2. 2.1.1.2 Gán v:= động từ. 2.1.1.3 Nếu v đã có trong trong V 2.1.1.3.1 Nếu (DT1, DT2) đã có trong C thì tăng tần suất xuất hiện của nó lên 1. 2.1.1.3.1 Nếu (DT1, DT2) chưa có trong C thì gán C:= C U (DT1, DT2, 1). 3. Sắp xếp tập C theo thứ tự giảm dần của tần suất xuất hiện. 4. Chọn ra m cặp quan hệ đầu tiên trong C làm kết quả trả về trong tập O. Chú ý: Một điều quan trọng cần chú ý với thủ tục trên là với câu có dạng thì DT1 có thể là nguyên nhân của DT2 hoặc DT2 là nguyên nhân của DT1. Nhưng cặp quan hệ nguyên nhân-kết quả thu được (DT1, DT2) thì phải có một dạng thống nhất là DT1 là nguyên nhân và DT2 là kết quả. Vì vậy chúng ta cần xác định rõ loại động từ gây nguyên nhân là loại động từ nào: hay <kết quả - động từ- nguyên nhân>, để từ đó gán cặp (DT1, DT2) cho thích hợp. Để giải quyết vấn đề này có thể thêm cho mỗi động từ nguyên nhân một thuộc tính thể hiện tính chất trên. 47 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 2.6. Kết luận chương 2 Chương này trình bày khái niệm, ý nghĩa và phân tích chi tiết cấu trúc của quan hệ nguyên nhân-kết quả được thể hiện trong ngôn ngữ của con người. Từ đó đưa ra một thuật toán nhằm phát hiện ra các cặp nguyên nhân-kết quả từ một tập hợp các văn bản text. Chương trình cài đặt thử nghiệm cho thuật toán và việc đánh giá kết quả thuật toán sẽ được trình bày ở chương tiếp theo. 48 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 CHƯƠNG 3 - KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THUẬT TOÁN 3.1. Giới thiệu Chương trình thử nghiệm cài đặt cho thuật toán khai phá dữ liệu phát hiện quan hệ nhân quả trong văn bản được viết bằng ngôn ngữ Java và kết nối với cơ sở dữ liệu Oracle. Chương trình bao gồm 1100 dòng lệnh trong năm file: - File chương trình chính: Phối hợp các lớp và chạy chương trình. - Lớp ConnectDBClass: chứa các thủ tục tiện ích để kết nối vào CSDL. - Lớp ConvertFileClass: chứa các thủ tục để chuyển từ định dạng dữ liệu gốc của Pern Tree Bank [7,8] thành định dạng có thể xử lý được. - Lớp ReadFileClass: chứa các thủ tục đọc file phân tích câu tách động từ, danh từ để cho vào CSDL. Chương trình viết theo mục đích riêng và phải phân tích file theo định dạng dữ liệu của Pern Tree Bank nên không sử dụng mã nguồn có sẵn. Dữ liệu sử dụng để thử nghiệm cho thuật toán là một corpus được trích ra từ ngân hàng dữ liệu Penn TreeBank II ( Ngân hàng dữ liệu này bao gồm khoảng 1 triệu câu, được lấy từ tạp chí Wall Street Journal xuất bản năm 1989. 49 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 3.2. Định dạng file dữ liệu Dữ liệu Penn Tree Bank nằm trong 2300 file. Mỗi file chứa một tập hợp các câu đã được đánh dấu cú pháp sẵn theo định dạng của Penn TreeBank [7,8]. Ví dụ, câu sau đã được đánh dấu cú pháp đầy đủ: The DT B-NP (S* O $ $ I-NP * O 1.4 CD I-NP * O billion CD I-NP * O robot NN I-NP * O spacecraft NN I-NP * O faces VBZ B-VP * O a DT B-NP * O six-year JJ I-NP * O journey NN I-NP * O to TO B-VP (S* O explore VB I-VP * O Jupiter NNP B-NP * B-LOC and CC O * O its PRP$ B-NP * O 16 CD I-NP * O known JJ I-NP * O moons NNS I-NP *S) O . . O *S) O Các ký hiệu của một câu được đưa ra bằng cách sử dụng phương pháp biểu diễn theo cột phân cách nhau bằng các dấu cách. Mỗi cột mã hoá một ký hiệu bằng các thẻ đánh dấu tương ứng với ký hiệu đó. Với mỗi câu, bao gồm những cột sau: 1. Words. 50 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 2. Part of speech tags. 3. Chunks in IOB2 format. 4. Clauses in Start-End format. 5. Named Entities in IOB2 format. Words chứa danh sách các từ đơn của câu. Part of speech tags biểu diễn từ loại của từng từ đơn tương ứng trong cột Word. Một số định dạng từ loại: JJ: tính từ. JJR: tính từ so sánh hơn. JJS: tính từ so sánh bậc nhất. RB: trạng từ. RBR: trạng từ so sánh hơn. RBS: trạng từ so sánh bậc nhất. CC: từ nối. CD: từ chỉ số lượng. DT: quán từ. NN: danh từ đơn. NNS: danh từ số nhiều. NNP: danh từ riêng số ít. NNPS: danh từ riêng số nhiều. 51 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 VB: động từ, dạng nguyên thể. VBD: động từ, dạng quá khứ. VBG: động từ, dạng tiếp diễn hoặc danh động từ. Định dạng IOB2 biểu diễn các đoạn nối tiếp nhau. Các từ mà không thuộc đoạn nào thì nhận giá trị thẻ O. Các từ bên trong một đoạn loại $k, thì từ đầu tiên ứng với thẻ có dạng là “B-$k” (Begin), và các từ tiếp ứng với thẻ có dạng là “I-$k” (Inside). Một số ký hiệu hay sử dụng của định dạng IOB2: ADJ tính từ (adjective). ADJP ngữ giới từ (adjective phrase) ADV trạng từ (adverb) ART quán từ (article) N danh từ (noun) NP ngữ danh từ (noun phrase) S câu (sentence) V động từ (verb) VP ngữ động từ (verb phrase) Định dạng Start-End biểu diễn các cụm từ (phrases) lồng vào nhau. Mỗi thẻ biểu diễn mở đầu và kết thúc của một cụm từ, nó có dạng STARTS*ENDS. Thẻ START có dạng “($k”, nó biểu diễn vị trí bắt đầu của một cụm từ của thể loại $k. Thẻ END có dạng “$k)”, biểu diễn vị trí kết thúc của cụm từ thể loại $k. Sự kết nối của các cấu trúc thẻ thì tạo nên một cấu trúc ngoặc. Ví dụ, thẻ 52 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 “*” biểu diễn một từ mà không phải là từ bắt đầu hay kết thúc của một cụm từ; thẻ “(A0*A0)” biểu diễn một từ mà tạo thành đối số A0; thẻ “(S (S*S)” biểu diễn một từ mà cấu thành một mệnh đề cơ sở (nhãn S) và bắt đầu một mệnh đề mức cao hơn. 3.3. Chương trình thử nghiệm Chương trình thử nghiệm cài đặt thử nghiệm cho thuật toán phát hiện quan hệ nguyên nhân-kết quả chạy trên tập dữ liệu đã được phân tích cú pháp sẵn của Penn TreeBank như đã mô tả ở trên. Chương trình chạy trên máy tính IBM Pentium 4, CPU 2.4 GHz, 500 Mb RAM. Tổng số thời gian mỗi lần chạy chương trình với tập dữ liệu được mô tả ở trên là 8h24’. Các động từ chỉ nguyên nhân sử dụng cho chương trình là các động từ chỉ nguyên nhân được lấy ra từ WordNet 2.1 ( STT Động từ 1 Induce 2 Cause 3 Make 4 Result (in/from) 5 Lead (to) 6 Produce 7 Generate 8 Create 9 Bring (about) Bảng 1: Các động từ nguyên nhân lấy ra từ WordNet WordNet là một hệ thống tham khảo từ vựng trực tuyến được thiết kế bởi một nhóm nghiên cứu trường đại học Princeton University 53 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 ( Hệ thống này đã và đang được sử dụng bởi nhiều nhóm nghiên cứu có liên quan. 3.4. Kết quả thực nghiệm Kết quả tìm được tổng cộng 34 033 cặp danh từ (hay ngữ danh từ). Trong đó, + Có 2 cặp danh từ (hay ngữ danh từ) có tần suất xuất hiện nhiều nhất là 9 lần. Đó là các cặp: company-sale (công ty kinh doanh- việc buôn bán), smoking-lung cancer (hút thuốc- bệnh ung thư phổi). + Có 4 cặp có tần suất xuất hiện 8 lần. Đó là các cặp: smoking- pulmonary problem (hút thuốc- các bệnh về phổi), traffic-noise (giao thông- tiếng ồn), Standard & Poor-underwriter (cặp này không có nghĩa), environmental change-erosion (thay đổi của môi trường- sự xói mòn). Ta có bảng kết quả như sau: Tần suất xuất hiện Số cặp danh từ/ngữ danh từ Tỉ lệ % trên tổng số các cặp tìm thấy 9 2 0.005 % 8 4 0.012 % 7 8 0.024 % 6 23 0.068 % 5 30 0.081% 4 99 0.29 % 3 263 0.77 % 54 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 Tần suất xuất hiện Số cặp danh từ/ngữ danh từ Tỉ lệ % trên tổng số các cặp tìm thấy 2 502 1.48 % 1 33077 97.2 % Bảng 2: Tỉ lệ phần trăm của các cặp danh từ tìm thấy theo tần suất xuất hiện. Tính tỉ lệ phần trăm của số cặp danh từ (hay ngữ danh từ) có ý nghĩa nguyên nhân-kết quả theo từng tần suất xuất hiện ta có bảng sau: Tần suất xuất hiện Số cặp danh từ/ngữ danh từ Số cặp danh từ/ngữ danh từ mang ý nghĩa nguyên nhân- kết quả Tỉ lệ % số cặp mang ý nghĩa nguyên nhân-kết quả 9 2 1 50 % 8 4 3 75 % 7 8 4 50 % 6 23 14 61 % 5 30 15 50 % 4 99 17 17.2 % Bảng 3: tỉ lệ phần trăm các cặp mang nghĩa nguyên nhân-kết quả theo tần suất xuất hiện. Bảng trên được biểu diễn dưới dạng đồ thị như sau: 55 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 0 20 40 60 80 100 120 4 5 6 7 8 9 Tần suất xuất hiện Số c ặp d an h từ Cặp không mang nghĩa nguyên nhân-kết quả Cặp mang nghĩa nguyên nhân-kết quả Hình 3: đồ thị tỉ lệ các cặp danh từ mang nghĩa nguyên nhân-kết quả theo tần suất xuất hiện. Tính tỉ lệ phần trăm số cặp danh từ (hay ngữ danh từ) mang ý nghĩa nguyên nhân-kết quả theo tần suất xuất hiện lớn hơn một ngưỡng nào đó ta có bảng kết quả sau: Tần suất xuất hiện Số cặp danh từ/ngữ danh từ Số cặp danh từ/ngữ danh từ mang ý nghĩa nguyên nhân- kết quả Tỉ lệ % số cặp mang ý nghĩa nguyên nhân-kết quả ≥ 9 2 1 50 % 56 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 Tần suất xuất hiện Số cặp danh từ/ngữ danh từ Số cặp danh từ/ngữ danh từ mang ý nghĩa nguyên nhân- kết quả Tỉ lệ % số cặp mang ý nghĩa nguyên nhân-kết quả ≥ 8 6 4 66.7 % ≥ 7 14 8 57.1 % ≥ 6 37 22 59.4 % ≥ 5 67 37 55.2 % ≥ 4 166 54 32.5 % Bảng 4: tỉ lệ các cặp danh từ mang nghĩa nguyên nhân-kết quả có tần suất lớn hơn một giá trị ngưỡng. Bảng trên được biểu diễn dưới dạng đồ thị: 57 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 ≥ 4 ≥ 5 ≥ 6 ≥ 7 ≥ 8 ≥ 9 Tần suất xuất hiện Số c ặp d an h từ Cặp không mang nghĩa nguyên nhân-kết quả Cặp mang nghĩa nguyên nhân-kết quả Hình 4: đồ thị thể hiện tỉ lệ các cặp danh từ có nghĩa nguyên nhân-kết quả có tần xuất lớn hơn một giá trị ngưỡng. 3.5. Nhận xét Bảng kết quả cho thấy với những cặp có tần suất xuất hiện lớn thì tỉ lệ phần trăm các cặp mang ý nghĩa nguyên nhân-kết quả càng cao. Với những cặp có tần suất xuất hiện lớn hơn 5 lần thì tỉ lệ này đều > 50 %. Tỉ lệ chính xác vẫn chưa cao (< 70 %) nhưng kết quả đạt được đã cho thấy có thể dựa vào thuật toán đề xuất để tìm ra những cặp danh từ (hoặc ngữ 58 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 danh từ) có quan hệ ngữ nghĩa nguyên nhân-kết quả. Đây chính là mục đích của luận văn này. 3.6. Kết luận chương 3 Chương này là kết quả cài đặt thử nghiệm của thuật toán được trình bày ở chương 2. Chương trình cài đặt viết bằng ngôn ngữ Java, chạy trên ngân hàng dữ liệu đã được phân tích cú pháp sẵn Penn Tree Bank. Sử dụng các động từ chỉ nguyên nhân được lấy ra từ WordNet 2.1, chương trình đã tìm thấy 34 033 cặp danh từ (hay ngữ danh từ). Trong số các cặp có tần suất xuất hiện >= 4 có 32.5 % là các cặp mang ý nghĩa nguyên nhân-kết quả. 59 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 KẾT LUẬN Như vậy, kết quả thực nghiệm của thuật toán đã tìm được 54 cặp danh từ (hay ngữ danh từ) mang ý nghĩa nguyên nhân-kết quả trong số 166 cặp kết quả tìm thấy mà có tần suất xuất hiện ≥ 4. Những thông tin tìm được của thuật toán sẽ là các thông tin rất hữu ích trong việc xây dựng ontology hay việc xây dựng các ứng dụng khác của Semantic Web. Luận văn mới chỉ giới hạn việc tìm quan hệ ngữ nghĩa ở cấu trúc quan hệ nguyên nhân-kết quả. Để phát triển, có thể áp dụng tương tự thuật toán vào các loại quan hệ ngữ nghĩa khác như tổng thể-bộ phận, khái quát-cụ thể bằng cách phân tích cấu trúc của các quan hệ này trong câu. Ngoài việc ứng dụng kết quả của thuật toán tìm quan hệ ngữ nghĩa vào việc xây dựng Ontology cho Semantic Web. Kết quả của thuật toán còn có thể được ứng dụng trong các lĩnh vực khác. Ví dụ như trong việc xây dựng máy tìm kiếm để thực hiện trả lời câu hỏi Who, What, When, Where… Việc đánh giá mức độ thể hiện ý nghĩa nguyên nhân, kết quả của cặp danh từ (hay ngữ danh từ) của thuật toán mới chỉ dựa vào tần suất xuất hiện trong các văn bản. Việc đánh giá này có thể mở rộng lên bằng cách gán cho mỗi cặp một trọng số. Trọng số này sẽ được tính thông qua các thông số như: tần suất xuất hiện, mức độ quan trọng của động từ chỉ nguyên nhân mà nó liên kết… Kết quả thực nghiệm của thuật toán chưa cho độ chính xác cao (< 70 %), do chạy trên một tập dữ liệu chưa lớn lắm, nhưng đã cho thấy kết quả của thuật toán có thể được sử dụng để tham khảo và xây dựng các mối quan hệ và tìm ra các concept trong quá trình xây dựng Ontology. 60 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 TÀI LIỆU THAM KHÁO Tiếng Việt [1]. Đặng Tiểu Hùng (2004), Phương pháp biểu diễn ngữ nghĩa lân cận siêu liên kết cho máy tìm kiếm VietSeek, Luận văn thạc sỹ, Khoa Công Nghệ-Đại học Quốc gia Hà nội, tr 6-42. [2]. Đoàn Sơn (2001), Các phương pháp biểu diễn và ứng dụng trong khai phá dữ liệu văn bản, Luận văn thạc sỹ, Khoa Công Nghệ-Đại học Quốc gia Hà nội, tr 16-32. [3]. Phạm Thanh Nam, Bùi Quang Minh, Hà Quang Thụy (2004). Giải pháp tìm kiếm trang Web tương tự trong máy tìm kiếm VietSeek. Tạp chí Tin học và Điều khiển học (nhận đăng 1-2004) [4]. Phan Xuân Hiếu (2003), Khai phá song song luật kết hợp mờ, Luận văn thạc sỹ, Khoa Công Nghệ- Đại học Quốc gia Hà nội, tr 9-16, tr 42-58. Tiếng Anh [5]. Asuncion Gomez-Perez and Oscar Corcho (January / February 2002), Ontology Languages for the Semantic Web, IEEE intelligent systems, [6]. Aubrey E.Hill (1998), Automated knowledge acquisition of case-based semantic networks for interative enhancement of the dataming proccess, Doctor of Philosophy, University of Alabama at Birmingham, pp 14-32. [7]. Beatrice Santorini (1990), Part-of-Speech Tagging Guidelines for the Penn TreeBank Project, Penn Treebank II Project, [8]. Beatrice Santorini (1991), Bracking Guidelines for Penn TreeBank Project, Penn Treebank II Project, [9]. Chiristopher D. Manning, Hinrich Schuze (1999), Foundations of Statistical Natural Language Processing, The MIT Press, Cambridge, Massachusets London, England. [10]. Choochart Haruechaiyasak (2003), A dataming and Semantic Web frameworks for building a web based recomender system, Doctor of Philosophy, the University of Miami, pp 31-44, pp 50-59. 61 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 [11]. Corina Roxana Girju (2002), Text mining for semantic relations, Doctor of Philosophi in computer science, University of texas at Dallas, pp 25-63, pp 86-106. [12]. Dieter Fensel and Frank van Harmelen (March/April 2001), OIL: an ontology infrastructure for the Semantic Web, IEEE intelligent systems, [13]. Đoàn Thiện Thuật (2001), A concise Vietnamese grammar for non- native speakers. Nhà xuất bản thế giới 2001, pp 6-15, pp 20-29. [14]. Ha Quang Thuy, Nguyen Tri Thanh (2003). A web site representation method using concept vectors and web site classifications. Gửi đăng Tạp chí Tin học và Điều khiển học tháng 10-2003. [15]. I.Horrocks and F.van Harmelen (draft report, 2001), Reference Description of the DAML+OIL Ontology Markup Language, www.daml.org/2000/12/reference.html [16]. J. Han and M. Kamber (2000), Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, ch 1, pp 3-31. [17]. Jeff Heflin, James Hender (2000), Semantic Interoperablity on the Web, University of Mary Land, [18]. Jeffrey Douglas Heflin (2001), Toward the Semantic Web: a knowledge representation in a dynamic, distributated environment, Doctor of Philosophy, University of Maryland, pp 40-83. [19]. Jingkun Hu (2004), Visual Modeling of XML constraints based on a new extensible constraint Markup Language, Doctor of Philosophy, Pace University, pp 9-44 . [20]. Jonh Davies, Dieter Fensel, Frank van Harmelen (2003), Towards the Semantic Web Ontology-driven Knoledge Management, John Wiley & Sons Ltd, pp 1-9, pp 16,17,18 [21]. Lan Eric Gibson (2001), Data mining Analysis of digital library database usage partern as a tool facilitating efficient user navigation, Doctor of Philosophy, the University of Alabama, pp 23-42. [22]. Maedche, Alexander D (2002), Ontology learning for the Semantic Web, Kluwer Academic Publisher, pp 10-34. 62 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 [23]. Marie Meteer, et al (1995), Dysfluency Annotation Stylebook for the Switchboard Corpus, Penn Treebank II Project, [24]. Michael C.Dacota, Leo J. Obrst, Kevin T. Smith (2003), The Semantic Web, Wiley Publisher, ch 1,2, 7. [25]. Paul Kingsbury, Martha Palmer, and Mitch Marcus (2002), Adding Sematic Annotation to Penn TreeBank, In Proceedings of the Human Language Technology Conference, San Diego, California. [26]. Scott Owen Farrar (2003), An ontology for linguistics on the Semantic Web, Doctor of Philosophy, Arizona State University, pp 12-14. [27]. Sean Luke, Lee Spector, David Rager , Ontology-Based Knowled Discovery on the World Wide Web, [28]. Sean Luke, Lee Spector, David Rager, James Hendler, Ontology-based Web Agents, ARPA/ Rome Laboratory Planning Initiative. [29]. Stefan Decker1, Frank van Harmelen3,4, Jeen Broekstra4, , Michael Erdmann5, Dieter Fensel3, Ian Horrocks 2, Michel Klein3, Sergey Melnik1 (2003), The Semantic Web - on the respective Roles of XML and RDF, IEEE intelligent systems, [30]. Syed Ahmed (2003), Ontologies of electronic devicesn in DAML+OIL for automated product design services in the Semantic Web, Master of engineering in Telecommunication Technology Management, Caleton University, Ottawa Canada, pp 4-89. [31]. Youngchoon Park (2002), A frame work for discription, sharing and retrievel of semantic visual information, Doctor of Philosophy, Arizona State University, pp 1-94. [32]. CoNLL Share Task: 63 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 PHỤ LỤC: Kết quả thực nghiệm với các cặp danh từ có tần suất xuất hiện lớn hơn 4 lần. Chương trình chạy trên tập dữ liệu Penn Tree Bank tìm ra các cặp danh từ có tần suất xuất hiện ≥ 4 sau: STT Danh từ Danh từ Tần suất xuất hiện 1 Company Sale 9 2 Smoking lung cancer ٧ 9 3 Smoking pulmonary problem ٧ 8 4 Traffic Noise ٧ 8 5 Standard & Poor underwriter 8 6 environmental change erosion ٧ 8 7 daylight-saving time Extra hour ٧ 7 8 over age retirement ٧ 7 9 Jewel robbery ٧ 7 10 net income Share 7 11 Group Share 7 12 Investors Service Inc. underwriter 7 13 Bank provision ٧ 7 14 Investor Stock 7 15 Bad road traffic jam ٧ 6 16 War Death ٧ 6 17 Poverty malaria ٧ 6 18 open-market investment ٧ 6 19 poor rain slower agriculture ٧ 6 20 each index 100 6 21 Chicago Board Trade 6 22 program trading market 6 23 Trader market 6 24 HIV positive sickness ٧ 6 25 good command victory ٧ 6 26 dramatic environmental change warmer climate ٧ 6 27 environmental change ecosystem change ٧ 6 64 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 STT Danh từ Danh từ Tần suất xuất hiện 28 Soil good crop ٧ 6 29 Fight wounded people ٧ 6 30 Recklessness Failure ٧ 6 31 Company Stock 6 32 Billion Dollar 6 33 bank paid-up capital ٧ 6 34 underwriter Merrill Lynch Capital Markets 6 35 investor recession 6 36 Congress hard decision ٧ 6 37 Remic issuance program 6 38 market Price 5 39 arms race poverty ٧ 5 40 environmental stress Breast cancer ٧ 5 41 high blood pressure heart disease ٧ 5 42 each index the close 5 43 problem problem ٧ 5 44 company Cent 5 45 Cow Caft ٧ 5 46 Merc Trade 5 47 company Debt 5 48 president chief executive officer ٧ 5 49 virus infection ٧ 5 50 Fog delayed flight ٧ 5 51 damage Bay Area 5 52 temperature increase ice-melting ٧ 5 53 loan Bank ٧ 5 54 index equaling 5 55 major technological breakthrough annual cost concession ٧ 5 56 volcanic effect warming ٧ 5 57 undersea earthquake tsunamis ٧ 5 58 president company 5 59 Warner producer 5 60 IBM equipment ٧ 5 61 charge Share 5 65 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 STT Danh từ Danh từ Tần suất xuất hiện 62 charge Cent 5 63 spokesman company 5 64 Fannie Mae program 5 65 money bank 5 66 sale company ٧ 5 67 issue Merrill Lynch Capital Markets 5 68 the head coach a national championship 4 69 chip image 4 70 provision bank ٧ 4 71 bank bank 4 72 company cost 4 73 report smoking 4 74 Buy-out buy-out 4 75 great disservice scotch and water 4 76 public scotch and water 4 77 dollar U.S. 4 78 group investor 4 79 company ton 4 80 sale share 4 81 Clean Water Act scotch and water 4 82 president Congress 4 83 Congress president 4 84 scotch and water hairyknuckled knock 4 85 scotch and water Sierra Club ٧ 4 86 scotch and water door 4 87 Trader money ٧ 4 88 president power ٧ 4 89 future investor 4 90 announcement market 4 91 time time 4 92 carelessful driver accident ٧ 4 93 Fed interest rate 4 94 sleeping pill sleep ٧ 4 95 individual stock average 4 66 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 STT Danh từ Danh từ Tần suất xuất hiện 96 magnitude hazard 4 97 K mart number one job 4 98 poverty sickness ٧ 4 99 company market 4 100 K mart market-share loss 4 101 K mart discount store 4 102 motor vehicle accident spinal cord injury ٧ 4 103 chief executive officer company 4 104 price average 4 105 Buy-out group bid 4 106 company plant 4 107 close trading 4 108 sale asset 4 109 planner business 4 110 Early intervention problem 4 111 money retirement 4 112 money first home 4 113 retirement purchase 4 114 money purchase ٧ 4 115 Way computer 4 116 earthquake market 4 117 market volatility 4 118 Different tactic money ٧ 4 119 California state official 4 120 computer phone line 4 121 Way quake 4 122 Californians computer 4 123 nation troubled thrift 4 124 Earthquake Damage ٧ 4 125 quake computer 4 126 announcement close 4 127 portfolio investor 4 128 Two-third investor 4 129 company announcement 4 67 Phát hiện quan hệ ngữ nghĩa Nguyên nhân-Kết quả từ các văn bản. Vũ Bội Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2005 STT Danh từ Danh từ Tần suất xuất hiện 130 shock wave market 4 131 market investor ٧ 4 132 department bill 4 133 course firm 4 134 market firm ٧ 4 135 Firm profit ٧ 4 136 hard decision right 4 137 percentage basis share 4 138 Fear market 4 139 loss third quarter 4 140 inflation recession ٧ 4 141 right appropriate material and advice 4 142 right decision 4 143 Germany Fund Inc. share 4 144 Plan company 4 145 gainer share 4 146 right life 4 147 right way 4 148 right rest 4 149 Congress right ٧ 4 150 offering program 4 151 responsibilitie guardian 4 152 hard decision complaint ٧ 4 153 hard decision fact 4 154 group alleged earlier violation 4 155 total volume program 4 156 group so-called prior-notice requirement 4 157 guardian stability 4 158 guardian price level 4 159 guardian measure 4 160 provision paid-up capital 4 Ghi chú: những cặp được đánh dấu “v” là những cặp mang ý nghĩa quan hệ nguyên nhân-kết quả.