Luận văn Xây dựng mục lục cho văn bản

t b t bt t w w b b w w= = ∑∑ ∑ Trong đó khái niệm t được tính trên tập tất cả các token thu được trong quá trình tokenization và , it bw là trọng số được gán cho khái niệm t trong khối ib . Ở đây, trong số được tính đơn giản bằng tần suất của khái niệm tương ứng trong khối (TF). Ngoài ra trọng số còn có thể được tính theo công thức TF IDF∗ , tuy nhiên trong các thử nghiệm cho thấy việc chỉ dùng độ đo TF thường cho kết quả tốt hơn. Theo công thức này thì nếu độ tương tự giữa hai khối là cao thì chứng tỏ hai khối có nhiều khái niệm chung. Giá trị của độ đo này nằm trong đoạn [ ]0;1 . Ví dụ ta có 2 khối với nội dung như sau: 11 Khối 1: I like apples. Khối 2: Apples are good for you Khi biểu diễn dưới dạng vectơ, hai khối này có nội dung như sau: Bảng 1. Ví dụ về độ tương tự giữa 2 khối văn bản Từ Apples Are For Good I Like You Khối 1 1 0 0 0 1 1 0 Khối 2 1 1 1 1 0 0 1 Khi đó độ đo tương tự giữa 2 khối này có giá trị: ( ) ( )( )1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1sim , 0.26 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 K K ∗ + ∗ + ∗ + ∗ + ∗ + ∗ + ∗= = + + + + + + + + + + + + Độ đo tương tự này có thể được đồ thị hoá để có cái nhìn trực quan hơn về sự biến đổi trong đó trục x là số thứ tự của token và trục y là giá trị độ đo tương tự. Tuy nhiên, do độ đo tương tự được tính giữa hai khối 1b và 2b , trong đó 1b bao gồm các chuỗi token từ i k− đến i và 2b bao gồm các chuỗi token từ 1i + đến 1i k+ + nên độ đo sẽ rơi vào vị trí giữa chuỗi token i và 1i + . Và trong thuật toán này, chúng ta sẽ sử dụng đồ thị khác đi với trục x là số thứ tự của điểm giữa của các chuỗi token. Đồ thị được làm trơn bằng kĩ thuật làm trơn trung bình. Trong thực nghiệm cho thấy, việc sử dụng kĩ thuật làm trơn trung bình với kích thước cửa sổ là 3 thích hợp với hầu hết các văn bản và chỉ cần sử dụng một vòng làm trơn. Các vị trí biên được xác định thông qua sự thay đổi trong chuỗi các độ đo tương tự thu được ở bước trước. Số thứ tự của các điểm giữa của các chuỗi token không được sắp xếp theo giá trị độ đo tương tự ở đó mà lại được sắp xếp phụ thuộc vào mức độ dốc của đồ thị tại điểm đó so với các điểm xung quanh. Với một điểm giữa của chuỗi token i, thuật toán sẽ xem xét độ đo tương tự tại điểm giữa của chuỗi token bên trái của i miễn là giá trị của nó đang tăng. Khi giá trị so với bên trái đạt cực đại, sự sai khác về độ đo tương tự giữa độ đo tại điểm đạt cực đại và độ đo tại i được ghi lại. Công việc này được áp dụng tiếp tục với các điểm giữa của các chuỗi token phía bên phải của i, độ tương tự của các điểm đó sẽ được kiểm tra, miễn là chúng vẫn tiếp tục tăng. Độ cao tương đối của điểm cực đại so với bên phải của i được cộng với độ cao tương đối của điểm cực đại so với điểm bên trái (Một điểm giữa xuất hiện tại điểm cực đại sẽ có độ đo bằng 0 vì cả hai điểm bên cạnh đều không cao hơn nó). Độ đo mới này được gọi là độ 12 sâu, tương ứng với mức độ thay đổi xuất hiện ở hai phía của một điểm giữa của chuỗi token. Đường biên của các phân đoạn sẽ được ấn định cho các điểm giữa của các chuỗi token có độ đo tương ứng lớn nhất và sẽ được điều chỉnh để lấy được điểm ngăn cách thực sự giữa các đoạn. Một thủ tục kiểm tra sẽ được thực hiện để đảm bảo các phân đoạn không quá gần nhau. Theo thực nghiệm, nên có ít nhất 3 chuỗi token giữa 2 đường biên. Điều này sẽ giúp ngăn những văn bản có thông tin tiêu đề giả và các đoạn chỉ có một câu. Một ví dụ cho trường hợp này chính là trong văn bản có sẵn câu tiêu đề cho mỗi đoạn và thông thường câu đó được ngăn với đoạn văn bản tương ứng cũng bằng một dấu ngắt đoạn. Thuật toán phải xác định có bao nhiêu phân đoạn (segment) sẽ được ấn định cho một văn bản vì mỗi đoạn (paragraph) cũng có thể là một đường biên tiềm năng. Không thể có một ngưỡng cố định cho trường hợp này vì nó phụ thuộc theo kiểu văn bản và độ dài văn bản. Hearst đã đưa ra một phương pháp tham ăn cho phép xác định số lượng đường biên được ấn định phụ thuộc theo chiều dài văn bản và phụ thuộc theo các độ đo tương tự trong văn bản đó: giá trị ngưỡng là một hàm của giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của độ sâu của văn bản sau khi được phân tích. Theo đó, một đường biên được ấn định chỉ khi độ sâu của nó vượt qua 2s σ− , trong đó s là giá trị trung bình còn σ là độ lệch chuẩn. Thuật toán của Hearst đã được triển khai thành công cụ TextTiling. Trong bài báo của mình, Hearst đã trình bày độ đo đánh giá giải thuật thông qua độ chính xác và độ hồi tưởng mà sau này, trong [Pevzner, Hearst], bà đã trình bày một độ đo khác WindowDiff là mở rộng của độ đo kP do Beeferman đưa ra vào năm 1997 [Beeferman, Berger, Lafferty]. Trong phần cuối của chương này sẽ trình bày các độ đo phổ dụng cho bài toán phân đoạn văn bản. Một thuật toán tương tự thuật toán của Hearst là thuật toán của Reynar [Reynar, 1994]. Thuật toán này cũng thực hiện bước phân tích hình thái để loại bỏ các từ dừng và từ phổ biến. Tuy nhiên ở bước sau, thuật toán này sử dụng các câu thay vì các câu giả với độ dài cố định như trong thuật toán của Hearst và sau đó tiến hành tính toán độ tương tự trên tất cả các cặp câu trong văn bản. Do đó thuật toán này còn được gọi là thuật toán tính độ tương tự toàn cục so với thuật toán của Hearst tính toán độ tương tự cục bộ. Tiếp đó sẽ dựng một đồ thị theo kĩ thuật dotplotting được trình bày trong [Church, 1993]. Hình 1 là ví dụ của đồ thị dotplotting, như ta thấy trên đồ thị, các vùng văn bản có độ tương tự cao sẽ đậm hơn (mật độ cao) và tập trung quanh đường chéo chính. Các đường kẻ dọc là vị trí phân đoạn thực tế trong văn bản. Và như quan sát thấy trên đồ thị, các điểm 13 phân các giữa các vùng có mật độ cao trên đường chéo chính hầu như trùng với điểm phân đoạn thực tế của văn bản. Hình 1. Đồ thị dotplotting cho một văn bản Như vậy có thể nói thuật toán này tương tự như thuật toán của Hearst, chỉ khác là thuật toán này sử dụng câu cú pháp thay vì câu giả và sử dụng kĩ thuật dotplotting để xác định điểm biên thay vì dùng các phương pháp giải tích như của Hearst. Theo [Regina, 2006], việc sử dụng chuỗi token có độ dài cố định hay thay đổi có tác dụng gần như nhau, sự khác biệt không đáng kể. Ngoài ra, trong [Choi 2000], các tác giả đã trình bày một phương pháp tổng hợp dựa trên kĩ thuật của Hearst và kĩ thuật dotplotting cải tiến với việc áp dụng các phép toán xử lí ảnh (nhân chập với một ma trận vuông kích thước 3 3× ) để làm rõ nét hơn vị trí của các đường biên và qua đó tìm được chính xác hơn vị trí phân tách. Thuật toán này đã được triển khai thành công cụ C99 được sử dụng khá phổ biến. Trong phần thực nghiệm, luận văn sẽ sử dụng công cụ C99 là một trong hai công cụ để phân đoạn văn bản. 2.2.2. Sử dụng mô hình nhát cắt cực tiểu Ngoài việc sử dụng các mối liên kết từ vựng, chúng ta còn có thể ứng dụng lí thuyết đồ thị để giải quyết bài toán phân đoạn văn bản. Tiêu biểu cho phương pháp này là mô hình nhát cắt cực tiểu được trình bày trong [Malioutov, Regina 2006]. Mô hình này sử dụng phép phân hoạch đồ thị thoả mãn điều kiện nhát cắt chuẩn hoá (normalized-cut criterion) [Shi, Malik 2000]. 14 Trong khi các các tiếp cận trước đây sử dụng độ đo tương tự để phân đoạn thì trong mô hình này, các tác giả mô hình hoá đối tượng của bài toán thông qua các nhát cắt trên đồ thị. Mô hình này sẽ tìm cách cực đại độ tương tự trong mỗi phân đoạn và cực tiểu độ tương tự giữa các phân đoạn khác nhau. Mô hình nhát cắt cực tiểu Cho đồ thị { },G V E= là một đồ thị vô hướng có trọng số trong đó V là tập hợp các đỉnh tương ứng với các câu trong văn bản và E là tập hợp các cạnh có trọng số. Trọng số ( ),w u v định nghĩa độ tương tự giữa hai đỉnh u và v, trong đó trọng số cao hơn chỉ ra rằng độ tương tự cao hơn. Chi tiết về cách thức xây dựng đồ thị sẽ được trình bày ở phần xây dựng đồ thị. Trước hết ta sẽ xem xét bài toán phân hoạch đồ thị thành hai tập hợp đỉnh A và B. Chúng ta sẽ phải làm cực tiểu giá trị của nhát cắt mà giá trị này được định nghĩa là tổng trọng số của các cạnh nối giữa hai tập hợp đỉnh. Hay nói cách khác, ta muốn chia các câu thành hai tập hợp có độ phân biệt đạt cực đại bằng cách chọn A và B để cực tiểu hoá giá trị nhát cắt: ( ) ( ) , , , u A v B cut A B w u v ∈ ∈ = ∑ Tuy nhiên, cần đảm bảo rằng không chỉ làm cực đại hoá sự khác nhau giữa hai tập hợp mà tự bản thân mỗi tập hợp phải cực đại hoá độ đo tương tự. Điều này được thực hiện thông qua nhát cắt chuẩn hoá, trong đó giá trị nhát cắt được chuẩn hoá thông qua giá trị của mỗi tập hợp tương ứng. Giá trị của mỗi tập hợp được tính bằng tổng trọng số của các cạnh nối từ bên trong tập hợp ra toàn đồ thị: ( ) ( ) , , u A v V vol A w u v ∈ ∈ = ∑ Điều kiện nhát cắt chuẩn hoá ( Ncut ) được định nghĩa như sau: ( ) ( )( ) ( ) ( ) , , , cut A B cut A B Ncut A B vol A vol B = + Thông qua việc cực tiểu hoá giá trị này, chúng ta sẽ vừa cực tiểu hoá được độ tương tự giữa các tập hợp lại vừa cực đại hoá độ tương tự bên trong mỗi tập hợp. Công thức này cũng cho phép chúng ta phân chia giá trị mục tiêu thành tổng của các số hạng riêng lẻ, và cho phép một giải pháp quy hoạch động cho bài toán nhát cắt nhiều đường (nhiều nhắt cắt tại một thời điểm). 15 Điều kiện này có thể dễ dàng được mở rộng cho trường hợp nhát cắt chuẩn hoá k-đường: ( ) ( )( ) ( ) ( )1 11 ,, k k k k cut A V Acut A V A Ncut V vol A vol A −−= + +L trong đó 1, , kA AK là một phân hoạch của đồ thị. Trong [Shi, Malik] đã chỉ ra rằng bài toán cực tiểu nhát cắt chuẩn hoá trên đồ thị là bài toán NP đầy đủ. Tuy nhiên, trong bài toán này, nhát cắt đa đường bị ràng buộc duy trì tính tuyến tính của phép phân đoạn. Ràng buộc này có nghĩa là tất cả các đỉnh nằm giữa các đỉnh trái nhất và các đỉnh phải nhất của một phân hoạch cụ thể phải thuộc phân hoạch đó. Với ràng buộc này, các tác giả đã trình bày một thuật toán quy hoạch động để tìm chính xác nhát cắt chuẩn hoá đa đường cực tiểu trong thời gian đa thức: [ ] [ ] [ ] [ ] , , , , , , , , min 1, , , arg min 1, j k j k j k j k j k j k j k j k cut A V A C i k C i j vol A cut A V A B i k C i j vol A < < ⎡ ⎤⎡ ⎤−⎣ ⎦= − +⎢ ⎥⎡ ⎤⎢ ⎥⎣ ⎦⎣ ⎦ ⎡ ⎤⎡ ⎤−⎣ ⎦= − +⎢ ⎥⎡ ⎤⎢ ⎥⎣ ⎦⎣ ⎦ [ ] [ ] [ ] 0,1 0, 0, , 1 0, 1, 1 C C k k N B k k N = = ∞ < ≤ = ≤ ≤ [ ],C i k là giá trị nhát cắt chuẩn hoá của phân đoạn tối ưu của k câu đầu tiên vào phân đoạn i. Phân đoạn thứ i, ,j kA bắt đầu từ đỉnh ju và kết thức ở đỉnh ku . [ ],B i k là bảng truy vết, theo đó ta sẽ tìm ra chuỗi đường biên phân đoạn tối ưu. Độ phức tạp tính toán của thuật toán quy hoạch động ở trên là ( )2O KN , trong đó K là số lượng tập phân đoạn còn N là số lượng đỉnh trong đồ thị (số lượng câu trong văn bản). Xây dựng đồ thị Rõ ràng hiệu năng của thuật toán trên sẽ phụ thuộc rất nhiều vào cách thức biểu diễn của đồ thị, hàm đo độ tương tự giữa các cặp đỉnh và các tham số mô hình khác. 16 Trước tiên, ở giai đoạn tiền xử lí, các kĩ thuật xử lí văn bản được áp dụng. Các từ được rút gọn về dạng gốc (stemming) và các từ dừng (stop-word) bị loại bỏ. Trong quá trình xây dựng đồ thị, do thuật toán thực hiện việc tính độ tương tự toàn cục tức là trên tất cả các cặp câu nên sẽ đưa ra một đồ thị đầy đủ. Điều này gây bất lợi lớn cho quá trình tính toán, đồng thời cũng sẽ làm giảm độ chính xác của việc phân đoạn, do đó một tham số ngưỡng sẽ được đưa vào để loại bỏ bớt các cạnh có trọng số quá thấp. Trong quá trình tính toán độ tương tự, các câu sẽ được biểu diễn dưới dạng vectơ tần suất của các từ. Độ đo tương tự thường dùng là độ đo cosin của Hearst đã được giới thiệu ở phần trước. Trong phần này, để tránh vấn đề độ chính xác số học khi tính tổng một chuỗi các trọng số rất nhỏ, chúng ta sử dụng độ tương tự làm mũ giữa các vectơ của các câu: ( ), i ji j s s s s i jw s s e ×= Ngoài ra, thuật toán còn sử dụng phép làm mịn độ đo tương tự. Khi so sánh hai câu, thuật toán xem xét độ tương tự giữa các láng giềng trực tiếp. Việc làm mịn đạt được bằng cách cộng số lượng từ xuất hiện trong các câu liền kề vào vectơ đặc trưng của câu hiện tại. Số lượng này được tính toán phù hợp với khoảng cách của chúng từ câu hiện tại: ( )i k j i i j j i s e sα + − − = =∑% trong đó is là vectơ tần suất các từ và α là một tham số điều khiển độ mịn. Trong các công thức ở trên, các câu chính là các đỉnh. Tuy nhiên, chúng ta có thể biểu diễn các đỉnh của đồ thị là các chuỗi từ cố độ dài cố định và không giao nhau do trong một số trường hợp việc xác định ranh giới của câu là rất khó khăn (văn bản nói). Khi đó kích thước của chuỗi có thể chọn như trong thuật toán của Hearst ở phần trước. Ngoài các yếu tố trên, việc chọn trọng số cho các từ cũng có ảnh hưởng rất lớn tới chất lượng của việc phân đoạn [Ji, Sha 2003; Choi 2001]. Thuật toán của Hearst ở trên sử dụng tần suất của từ (TF) làm trọng số. Tuy nhiên thực tế cho thấy có khá nhiều từ phổ biến trong văn bản mà không có ý nghĩa mấy đến việc phân tách chủ đề. Ví dụ trong tài liệu nói về “Support Vector Machines” thì cụm từ SVM sẽ xuất hiện rất nhiều trong văn bản và nó không có ý nghĩa trong 17 việc phân đoạn văn bản. Do đó để giải quyết vấn đề này, trong thuật toán này, các tác giả sử dụng độ đo TF IDF∗ để loại bỏ những từ quá phổ biến. 2.3. Sinh tiêu đề cho văn bản So với toàn bộ văn bản, tiêu đề sẽ biểu diễn ngắn gọn thông tin trong văn bản và do đó giúp người đọc nhanh chóng nắm bắt được đại ý của toàn văn bản. Tự động sinh tiêu đề cho văn bản là một bài toán phức tạp, nó không chỉ đòi hỏi lựa chọn những từ có khả năng xuất hiện trong tiêu đề mà còn phải được sắp xếp theo một thứ tự phù hợp, đúng thứ tự và dễ hiểu. Bài toán này có nhiều khác biệt so với bài toán tóm tắt văn bản thông thường. Ở bài toán tóm tắt văn bản thông thường, độ dài của đoạn tóm tắt thường là 50, 100, 200 hay 400 từ (theo chuẩn của DUC), nhưng với bài toán sinh tiêu đề thì độ dài đó chỉ là từ 1 đến 12 từ [Banko] (Hình 2). Cũng vì lí do độ dài ngắn như vậy cho nên trong bài toán này, người ta thường dùng các phương pháp trích chọn ra các từ hoặc cụm từ mang ý nghĩa chính trong văn bản mà cụ thể là các danh từ/cụm danh từ hoặc động từ/cụm động từ [Roxana 2002]. Hình 2. Phân bố độ dài tiêu đề văn bản theo Reuters-1997 Hiện nay, phương pháp sinh tiêu đề cho văn bản được chia ra làm hai hướng chính: - Sinh tiêu đề cho văn bản dựa trên việc trích chọn ra một từ/cụm từ “đặc trưng” nhất cho văn bản. Với phương pháp này thì độ dài của tiêu đề thường rất ngắn (chỉ từ 1 đến 3 từ) nhưng về mặt cú pháp thì luôn đảm bảo. Hơn nữa phương pháp này thường là học không giám sát cho 18 nên rất thích hợp với các trường hợp không có dữ liệu huấn luyện. [Roxana]. - Sinh tiêu đề cho văn bản được chia làm hai bước, bước thứ nhất sẽ là chọn ra các từ/cụm từ mang ý nghĩa chính trong văn bản. Bước thứ hai sẽ là sắp xếp các cụm từ để mang đúng cú pháp và dễ hiểu nhất. [Witbrock, Branavan]. Trong phần tiếp theo, luận văn sẽ lần lượt giới thiệu hai thuật toán điển hình đại diện cho hai phương pháp trên. 2.4. Các phương pháp sinh tiêu đề cho văn bản 2.4.1. Phương pháp trích chọn cụm từ Phương pháp trích chọn cụm từ sẽ tiến hành phân tích các câu trong văn bản để tìm ra từ/cụm từ mang ý nghĩa tiêu biểu cho văn bản. Phương pháp này thường dựa vào các đặc trưng như: vị trí của cụm từ và sự phổ biến của cụm từ đó trong văn bản. Trong [Roxana, 2002], các tác giả đã phân tích và sử dụng cụm danh từ để làm tiêu đề cho từng đoạn văn bản. Theo đó, phương pháp này bao gồm các bước sau: - Phân đoạn văn bản thành các câu rời rạc. - Gán nhãn từ loại cho các từ trong câu (POS Tagging). - Tìm các danh từ/cụm danh từ trong câu. - Tìm ra câu quan trọng nhất trong văn bản. - Tìm ra chủ đề của câu quan trọng nhất ở bước trên và coi đó là tiêu đề của đoạn văn bản. Trong phương pháp này, các tác giả có đưa ra khái niệm chủ đề của một câu. Chủ đề của một câu được định nghĩa là cụm danh từ mang ý nghĩa quan trọng nhất trong câu đó, thông thường được xác định theo “kinh nghiệm” (heuristic) đối với các ngôn ngữ tuân theo thứ tục SVO. Nếu câu không có cụm danh từ thì câu đó không được coi là câu quan trọng nhất trong văn bản. Cách tiếp cận để tìm ra câu quan trọng nhất trong văn bản là sử dụng độ đo cosin giữa các câu làm trọng số cho một đồ thị mà các đỉnh chính là các câu. Câu quan trọng nhất sẽ là câu tương ứng với đỉnh có tổng trọng số của các cạnh nối với đỉnh đó là cao nhất. 19 Phương pháp này tỏ ra khá hiệu quả và đã thực sự đạt được kết quả cao trong DUC 2002 và đây cũng là phương pháp luận văn lựa chọn để làm thực nghiệm do nó còn có thể áp dụng để phân đoạn văn bản. Ngoài ra phương pháp này không đòi hỏi dữ liệu có sẵn để huấn luyện nên sẽ đặc biệt thích hợp với sự khó khăn trong việc tìm kiếm và chuẩn bị dữ liệu trong nước. 2.4.2. Phương pháp hai pha Trong phương pháp này, việc sinh tiêu đề cho văn bản được chia làm hai pha [Witbrock 1999, Hauptmann 2000-2001]: - Pha 1: Chọn ra các từ có trọng số cao nhất trong văn bản và coi đó là các từ có ý nghĩa nhất trong văn bản. Các trọng số này thông thường được tính theo TF * IDF mà trong trường hợp này thì là TF do chỉ có một văn bản/đoạn văn bản. - Pha 2: Các từ được chọn sẽ được sắp xếp lại theo các thức hợp lí nhất. Có 2 cách sắp xếp: cách thứ nhất dựa trên thứ tự nội tại trong văn bản; cách thứ hai là dựa trên thống kê sử dụng mô hình n-gram. Tuy nhiên phương pháp này tồn tại 2 vấn đề cơ bản liên quan đến cả 2 pha ở trên: - Pha 1: Các từ loại như giới từ, tính từ, mạo từ thường không mang mấy ý nghĩa trong việc chỉ ra ý chính của văn bản. Do đó các từ này thường phải bị loại đi. Để giải quyết vấn đề này thì ta có thể loại bỏ từ dừng, sử dụng nhãn từ loại để chỉ giữ lại danh từ, động từ hoặc cụm danh từ, cụm động từ. - Pha 2: Nếu sử dụng cách sắp xếp dựa trên thứ tự nội tại trong văn bản thì một vấn đề rất dễ nhận ra là cú pháp của tiêu đề được sinh ra sẽ không được đảm bảo và tất nhiên là sẽ gây hiểu sai nghĩa của văn bản. Còn nếu sử dụng mô hình thống kê để tính xác suất xuất hiện của từ/cụm từ theo mô hình n-gram thì sẽ chỉ chọn được các từ tương đối phổ biến trong các tiêu đề có sẵn để làm tiêu đề mới, còn đối với các tiêu đề hiếm như văn bản nói về một căn bệnh mới với những thuật ngữ mới thì xác suất xuất hiện cho các từ đó sẽ bằng 0 và do đó sẽ không bao giờ được chọn vào tiêu đề của văn bản. Phương pháp hai pha tỏ ra có hiệu quả hơn trong việc sinh tiêu đề cho văn bản, tuy nhiên vấn đề gặp phải trong pha thứ hai hiện vẫn chưa có một phương pháp để giải quyết triệt để. 20 2.5. Tóm tắt chương hai Trong chương này, luận văn đã trình bày hai bước cơ bản để xây dựng mục lục cho một văn bản bao gồm phân đoạn văn bản và sinh tiêu đề cho các đoạn văn bản. Với mỗi bước, luận văn đã đi vào phân tích một số phương pháp và thuật toán tiêu biểu đồng thời chỉ ra điểm mạnh và điểm yếu của từng phương pháp. Các đề xuất cải tiến và cơ sở của các cải tiến sẽ được trình bày ở trong chương cuối. Trong chương tiếp theo, luận văn sẽ tiến hành phân tích cơ sở để tích hợp hai bước này để tạo ra một mục lục có tính hợp lí cao và các phương pháp đánh giá đối với từng bước. 21 Chương 3 XÂY DỰNG MỤC LỤC CHO VĂN BẢN 3.1. Mô hình tích hợp thuật toán Như đã phân tích ở chương 1, bài toán xây dựng mục lục cho văn bản là một bài toán tóm tắt văn bản loại chỉ dẫn, theo đó trong “tóm tắt” sẽ có thông tin ngắn gọn cho từng đoạn văn bản và vị trí của đoạn văn bản tương ứng. Để có thể giải quyết bài toán này thì luận văn chọn hướng tiếp cận chia bài toán ra làm hai bài toán con là bài toán phân đoạn văn bản và bài toán sinh tiêu đề cho đoạn văn bản. Các bài toán này đã lần lượt được trình bày trong chương 2. Về mặt nguyên tắc thì hai bài toán này có thể được giải quyết một cách độc lập, theo đó, sau khi văn bản được phân thành các đoạn độc lập với nhau thì ta sẽ áp dụng thuật toán sinh tiêu đề cho từng đoạn một. Tuy nhiên điều này sẽ gây lãng phí những thông tin đã thu thập được ở bước phân đoạn văn bản đồng thời có thể sẽ tạo ra những tiêu đề giống nhau. Để giải quyết vấn đề trên, luận văn đề xuất một phương pháp để có thể sử dụng lại các đặc trưng đã thu thập được ở bước phân đoạn văn bản và sử dụng cho bước tiếp theo. Cơ sở của đề xuất này dựa trên nhận xét là khi ta phân đoạn văn bản thì đã dựa trên sự thay đổi chủ đề của các đoạn văn bản, điều đó có nghĩa là tiêu đề của văn bản đã ít nhiều được xác định tuy còn ở dạng “ẩn”. Các đặc trưng được sử dụng ở đây là các đặc trưng về từ vựng. Cụ thể như sau: - Tại bước phân đoạn văn bản, thay vì sử dụng tất cả các từ có trong mỗi câu, ta chỉ sử dụng các cụm danh từ, cụm động từ và do đó chuỗi từ vựng cho từng câu sẽ là các từ trong cụm danh từ và cụm động từ của câu đó. - Với các chuỗi từ vựng (các vectơ biều diễn câu) như trên, ta sẽ xác định được câu quan trọng nhất trong văn bản dựa trên đồ thị được xây dựng như mô tả như sau: ƒ Mỗi đỉnh tương ứng với một chuỗi từ vựng. ƒ Trọng số của các cạnh nối giữa các đỉnh là độ đo tương tự (cosin) giữa các chuỗi từ vựng tương ứng. ƒ Trọng số của một đỉnh là tổng trọng số các cạnh liên kết với đỉnh đó. 22 Câu chủ đề là câu có chuỗi từ vựng tương ứng với đỉnh có trọng số cao nhất trong đồ thị. - Đến đây, thuật toán được chia làm các hướng: ƒ Sử dụng một thuật toán tinh giản câu (sentence compression) đối với câu chủ đề để thu được tiêu đề của văn bản. Phương pháp này được sử dụng trong công cụ thương mại của hãng BBN được nêu trong [Dorr 2003]. Thuật toán tinh giản câu sẽ thu được một câu chỉ còn cụm danh từ và cụm động từ. ƒ Tìm chủ đề của câu chủ đề để làm tiêu đề của văn bản [Roxana 2002]. Chủ đề của câu được xác định là cụm danh từ chính trong câu. Cách xác định cụm danh từ chính được nêu trong [Givón 2001] và sử dụng trong bộ công cụ SUMMA của Roxana. Trong luận văn này, tôi sử dụng phương pháp phân đoạn văn bản dựa trên chuỗi từ vựng [Hearst 1994] kết hợp với phương pháp sinh tiêu đề dựa trên chủ đề của câu chủ đề [Roxana 2002]. 3.2. Đảm bảo tính hợp lí của mục lục Như đã trình bày ở phần trước, trong mục lục chúng ta sẽ đưa ra tiêu đề và vị trí của các đoạn văn bản tương ứng. Tiêu đề này sẽ là cụm từ ngắn gọn mô tả mục đích chính của toàn đoạn văn. Tuy nhiên có rất nhiều trường hợp mà mục lục sinh ra sẽ có sự trùng lặp giữa các phân đoạn khác nhau, nghĩa là tiêu đề giống nhau cho hai đoạn văn bản khác nhau [Branavan 2007]. Hơn nữa, suy luận một cách “kinh nghiệm” cho thấy rằng, đối với các mục lục đa cấp thì tiêu đề của các mục con phải có sự liên hệ nào đó với mục cha và liên hệ đó có thể là một quan hệ toàn thể - bộ phận trên một ontology cho lĩnh vực tương ứng với văn bản. Để giải quyết vấn đề này, luận văn đề xuất một thuật toán trung gian để sinh mục lục dựa trên thuật toán được nêu trong [Branavan 2007]. Cụ thể như sau: - Mỗi đoạn văn bản thay vì đưa ra chỉ một tiêu đề thì sẽ đưa ra một danh sách k tiêu đề và được sắp xếp có thứ tự theo mức độ quan trọng của nó trong đoạn văn bản. - Đối với phân đoạn tuyến tính, ta tính trọng số của mục lục bằng tổng trọng số của các tiêu đề thành viên. Sử dụng thuật toán đệ quy có nhánh cận duyệt qua tất cả các phương án xây dựng mục lục để tìm ra 23 phương án có tổng trọng số cao nhất mà không có sự trùng lặp tiêu đề giữa hai phân đoạn bất kì. - Đối với phân đoạn đa cấp, cần đảm bảo hơn ½ số tiêu đề trong cấp con sẽ có ít nhất một từ có quan hệ toàn thể - bộ phận với ít nhất một từ trong tiêu đề của cấp cha. Trên đây là một số đề xuất để đảm bảo tính hợp lí của mục lục được hình thành trong quá trình tìm hiểu dữ liệu của luận văn. Trên thực tế, luận văn mới dừng lại ở việc triển khai tránh sự trùng lặp giữa hai tiêu đề trong phân đoạn tuyến tính. Còn việc xử lí đối với phân đoạn đa cấp sẽ là hướng phát triển tiếp theo của luận văn. 3.3. Các phương pháp đánh giá Hiện nay, vẫn chưa có một phương pháp đánh giá cụ thể cho bài toán xây dựng mục lục cho văn bản do đây là một bài toán mới. Trong luận văn này, tôi áp dụng các phương pháp đánh giá có sẵn cho từng bước của thuật toán. Đó là đánh giá cho bước phân đoạn văn bản và đánh giá cho việc sinh tiêu đề. Tuy nhiên, đối với bài toán tóm tắt văn bản nói chung và bài toán sinh tiêu đề nói riêng, người ta vẫn áp dụng một phương pháp phổ biến là dựa vào sự đánh giá của các chuyên gia ngôn ngữ. Vì thực tế cho thấy với mỗi một văn bản, tuỳ văn phong của từng người mà sẽ có cách tóm tắt khác nhau. Hơn nữa, hiện nay không tồn tại một phương pháp hiểu văn bản đủ hiệu quả để đánh giá xem một đoạn tóm tắt có phải là thực sự tốt hay không. Do vậy, trong luận văn này, ngoài việc trình bày các kết quả thực nghiệm và đánh giá thông qua các độ đo, tôi còn phân tích dựa trên ý kiến chuyên gia về sự phù hợp của tiêu đề đối với đoạn văn bản. 3.3.1. Đánh giá thuật toán phân đoạn Trong bài báo năm 1994, Hearst sử dụng hai độ đo phổ biến trong học máy để đánh giá thuật toán là độ chính xác (precision) và độ hồi tưởng (recall) được định nghĩa như sau: - Độ chính xác là tỉ lệ số đường biên mà mô hình chọn chính xác trên tổng số các đường biên được mô hình xác định trong văn bản. - Độ hồi tưởng là tỉ lệ số đường biên mà mô hình chọn chính xác trên tổng số đường biên thực của văn bản. Hai độ đo này cũng được sử dụng khá nhiều trong các công trình khác, tuy nhiên hai độ đo này gặp phải hai vấn đề lớn: 24 - Sự tác động qua lại vốn có của hai độ đo này, nghĩa là khi một độ đo tăng lên sẽ có khuynh hướng làm giảm độ đo còn lại. Ví dụ, khi ta đặt thêm nhiều đường biên hơn thì sẽ làm tăng độ hồi tưởng trong khi độ chính xác lại giảm đi. Một số công trình khác sử dụng độ đo F [Baeza, 1999] hoặc sử dụng đồ thị biểu diễn độ chính xác tương ứng với các mức khác nhau của độ hồi tưởng. - Một vấn đề khác là hai độ đo này không “nhạy” với các trường hợp phân đoạn gần chính xác. Ví dụ, Hình 3 biểu diễn kết quả của 2 thuật toán phân đoạn khác nhau so với phân đoạn gốc của văn bản. Trong cả hai trường hợp, các thuật toán đều đoán sai vị trí đường biên, và do đó độ chính xác và độ hồi tưởng đều cho giá trị 0. Tuy nhiên, thuật toán A-0 cho kết quả gần chính xác (các đường biên dự đoán chỉ sai khác 1 đoạn so với thực tế), trong khi đó thuật toán A-1 cho kết quả sai hoàn toàn (thêm một phân đoạn, vị trí các đường biên cũng cách khá xa so với thực tế). Do đó trong trường hợp này, độ chính xác và độ hồi tưởng không thể chỉ ra được thuật toán A-0 tốt hơn thuật toán A-1 và do đó ta cần một phép đánh giá “nhạy” hơn để có thể giải quyết được vấn đề này. Hình 3. Ví dụ đánh giá thuật toán phân đoạn Độ đo Pk Độ đo kP được đề xuất lần đầu trong [Beeferman 97] và được áp dụng vào bài toán phân đoạn văn bản trong [Beeferman 99]. Độ đo này xem xét cả khoảng cách giữa đường biên do thuật toán xác định và đường biên thực tế. Mục đích của độ đo này là đo tỉ lệ lỗi của thuật toán. Do đó độ đo này càng nhỏ thì thuật toán càng chính xác. Độ đo kP xuất phát từ độ đo DP được định nghĩa như sau: ( ) ( ) ( ) ( ) 1 , , , ,D ref hyp i j N P ref hyp D i j i j i jδ δ ≤ ≤ ≤ ⎡ ⎤= ⊕⎣ ⎦∑ 25 trong đó: - ref và hyp là các phân đoạn thực tế và phân đoạn do thuật toán sinh ra; - N là số lượng câu; - ⊕ là phép toán logic XNOR (cho giá trị 1 khi 2 số hạng giống nhau); - ( ),X i jδ là hàm cho giá trị 1 nếu câu i và câu j nằm trong cùng phân đoạn và cho giá trị 0 nếu khác phân đoạn; - ( ),D i j là phân phối xác suất khoảng cách trên một tập các khoảng cách có thể giữa các cặp câu chọn ngẫu nhiên. Khi áp dụng thực tế vào bài toán này, khoảng cách ( ),D i j được cố định là k, thường được lấy là độ dài trung bình của các phân đoạn trong văn bản gốc tính theo câu. Khi đó độ đo được gọi là kP được định nghĩa theo hình thức khác, là sự kết hợp của 2 xác suất có điều kiện gọi là xác suất miss và false alarm được xác định như trong Hình 4: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) | ref ,hyp, | ref ,hyp, ref , ref | ref , | ref ,hyp, ref , e ref | ref , p error k p miss different segments k p different segments k p false alarm same segment k p sam segment k = × + × Hình 4. Cách xác định tham số cho độ đo Pk Tuy nhiên độ đo kP có một số nhược điểm sau: - miss bị tính nhiều hơn false alarm. - Khi một đường biên được thêm vào và tạo ra một phân đoạn có kích thước nhỏ hơn k thì nó không bị tính và độ đo. - Khi kích thước của các phân đoạn có sự biến đổi mạnh thì thuật toán không bị “phạt” nhiều. - Các lỗi xác định biên gần chính xác vẫn bị tính quá nhiều. - Độ đo thực sự không mang tính độ đo theo phần trăm mà chỉ là một độ đo có giá trị trong khoảng 0 đến 1. 26 Độ đo WindowDiff Trong [Hearst 2002] đề xuất một độ đo mới cho bài toán phân đoạn văn bản gọi là WindowDiff, đây là một sự mở rộng của độ đo kP . Trong độ đo này, phép toán ⊕ được thay thế bằng sự khác nhau giữa số lượng đường biên giữa 2 vị trí i và i k+ trong cả ref và hyp. Nếu không có sự sai khác thì các vị trí i và i k+ nằm trong cùng phân đoạn của ref và hyp. Ý nghĩa của nó là giải quyết vấn đề khi có một phân đoạn nhỏ được thêm vào trong hyp mà kP không giải quyết được. ( ) ( ) ( )( )1, , ,i i k i i kWindowDiff ref hyp b ref ref b hyp hypN k + += −− ∑ trong đó ( ),i jb x x biểu diễn số lượng đường biên giữa 2 vị trí i và j trong văn bản x và N là số lượng câu trong văn bản. Các kết quả thực nghiệm trong [Hearst 2002] cho thấy độ đo này tương đối ổn định khi kích thước của phân đoạn biến đổi và tạo ra được sự cân bằng giữa miss và false alarm. Tuy nhiên, độ đo này có thể cho kết quả lớn hơn 1 nên không còn là độ đo theo phần trăm nữa. Do đó, độ đo này chỉ dùng để so sánh giữa các thuật toán mà không thể dùng để đánh giá trực tiếp chất lượng của thuật toán. 3.3.2. Đánh giá thuật toán sinh tiêu đề Hiện nay, cách đánh giá thuật toán sinh tiêu đề phổ biến là so sánh tiêu đề sinh ra tự động với tiêu đề có sẵn của văn bản mẫu. Việc so sánh được thực hiện sau khi cả hai tiêu đề đã trải qua các bước tiền xử lý bao gồm: - Loại bỏ từ dừng. - Đưa từ về từ gốc (stemming). Sau đó, việc đánh giá thuật toán sinh tiêu đề sẽ được tính dựa trên ba độ đo phổ biến trong lĩnh vực học máy là độ chính xác P (precision), độ hồi tưởng R (recall) và độ đo 1F ( Fβ với 1β = ). Nếu gọi tập hợp các từ trong tiêu đề do thuật toán sinh ra là genT và tập hợp các từ trong tiêu đề gốc do con tác giả đặt là orgT thì các độ đo được tính lần lượt như sau: 27 1 2; ;gen org gen org gen org T T T T P RP R F P RT T ∩ ∩ × ×= = = + Trong đó T kí hiệu lực lượng của tập hợp T hay số phần tử của tập hợp T. 3.4. Tóm tắt chương ba Trong chương này, luận văn đã trình bày các đề xuất để tích hợp hai bước phân đoạn văn bản và sinh tiêu đề cho văn bản trong quá trình xây dựng mục lục cho văn bản nhằm tránh dư thừa tài nguyên. Tiếp đó luận văn cũng đưa ra các đề xuất cụ thể về việc đảm bảo tính hợp lí của một mục lục được sinh ra dựa trên các yếu tố “kinh nghiệm” thông qua việc tham khảo mục lục của các tài liệu sẵn có. Cuối cùng, luận văn trình bày các phương pháp đánh giá thông dụng sử dụng cho hai quá trình phân đoạn văn bản và sinh tiêu đề cho văn bản. Trong chương tiếp theo, luận văn sẽ trình bày các thử nghiệm trên một văn bản khoa học cụ thể để chứng minh tính khả thi và triển vọng của bài toán xây dựng mục lục cho văn bản. 28 Chương 4 THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 4.1. Môi trường thử nghiệm Quá trình thử nghiệm của luận văn được thực hiện trên hệ thống máy chủ IBM x3800 Series được cài đặt hệ điều hành Debian 4.0 (Etch) với các phiên bản phần mềm Java 1.6.0_01, GCC 4.1.2. Các công cụ phần mềm được sử dụng trong quá trình thử nghiệm được liệt kê và mô tả trong Bảng 2. Bảng 2. Danh sách các công cụ phần mềm sử dụng để thử nghiệm STT Tên phần mềm Mô tả 1 LT CHUNK Tác giả: Edinburgh Language Technology Group Site: Công dụng: Thực hiện gán nhãn từ loại cho các từ trong một văn bản, đồng thời nhận diện ra các cụm danh từ và cụm động từ. 2 TextTiling Tác giả: Marti Hearst Site: Công dụng: Thực hiện phân đoạn văn bản sử dụng mối liên kết từ vựng. Kết quả là một văn bản được phân đoạn tuyến tính. 3 C99 Tác giả: Freddy Choi Site: Công dụng: Phân đoạn văn bản sử dụng mối liên kết từ vựng kết hợp với đồ thị dotplotting. Kết quả là một văn bản được phân đoạn tuyến tính. 4 SUMMA Tác giả: Marie-Francine Moens Site: Công dụng: Sinh tiêu đề cho một đoạn văn bản dựa trên khái niệm chủ đề của câu. Trong quá trình thực hiện thử nghiệm, tôi có tiến hành chỉnh sửa công cụ SUMMA để phù hợp hơn với bài toán xây dựng mục lục cho văn bản và thử nghiệm các đề xuất đã nêu trong chương 3 về đảm bảo tính hợp lí của mục lục. 29 4.2. Dữ liệu thử nghiệm Văn bản được sử dụng để thử nghiệm là bài báo “Generic Topic Segmentation of Document Texts” [Moens 2001]. Bài báo này bao gồm 1353 từ với 63 câu được chia làm 5 mục lớn (không tính các phần tiêu đề, tóm tắt, lời cảm ơn và tài liệu tham khảo). Chi tiết về các phần được trình bày trong Bảng 3. Bảng 3. Cấu trúc văn bản thử nghiệm Mục Tiêu đề Câu bắt đầu Câu kết thúc Mô tả 1 Introduction 1 6 Giới thiệu về bài toán phân đoạn văn bản. 2 Research problem 7 16 Giới thiệu vấn đề cần nghiên cứu và nhiệm vụ của bài báo. 3 Methods 17 52 Trình bày các phương pháp sử dụng trong quá trình phân đoạn văn bản. 3.1 Content terms and their distribution 17 22 Trình bày vấn đề về các khái niệm và sự phân bố của nó ảnh hưởng tới phân đoạn văn bản. 3.2 Lexical chains 23 29 Mô tả về phương pháp sử dụng chuỗi từ vựng để phân đoạn văn bản. 3.3 Topic segmentation 30 45 Trình bày các bước trong thuật toán phân đoạn văn bản mà bài báo trình bày, sử dụng sự phân bố của các khái niệm và chuỗi từ vựng. 3.4 Test corpora 46 52 Trình bày về tập dữ liệu thử nghiệm và sự khó khăn trong việc đánh giá mô hình. 4 Related research 53 60 Giới thiệu một số thuật toán phân đoạn văn bản khác và khiếm khuyết của các thuật toán đó. 5 Conclusions 61 63 Kết luận về bài báo: đóng góp và hướng phát triển. Văn bản này được chia thành 5 mục lớn với mục số 3 được chia làm 4 mục con, do đó, với cách phân đoạn tuyến tính ta có thể coi văn bản được chia làm 8 mục. Trong phần này, luận văn sẽ chỉ giới hạn thử nghiệm bằng phương pháp phân đoạn tuyến tính. 30 Trong quá trình loại bỏ từ dừng, luận văn sử dụng tập từ dừng trong công cụ TextTiling của MartiHearst có sửa đổi để thêm nhiều từ dừng hơn. Danh sách các từ dừng được sử dụng được liệt kê trong Bảng 4. Bảng 4. Danh sách từ dừng said n't 'm a about above across after afterwards again against all almost alone along already also although always am among amongst amoungst amount an and another any anyhow anyone anything anyway anywhere are around as at back be became because become becomes becoming been before beforehand behind being below beside besides between beyond bill both bottom but by call can cannot cant co computer con could couldnt cry de describe detail do done down due during each eg eight either eleven else elsewhere empty enough etc even ever every everyone everything everywhere except few fifteen fify fill find fire first five for former formerly forty found four from front full further get give go had has hasnt have he hence her here hereafter hereby herein hereupon hers herself him himself his how however hundred i ie if in inc indeed interest into is it its itself keep last latter latterly least less ltd made many may me meanwhile might mill mine more moreover most mostly move much must my myself name namely neither never nevertheless next nine no nobody none noone nor not nothing now nowhere of off often on once one only onto or other others otherwise our ours ourselves out over own part per perhaps please put rather re same see seem seemed seeming seems serious several she should show side since sincere six sixty so some somehow someone something sometime sometimes somewhere still such system take ten than that the their them themselves then thence there thereafter thereby therefore therein thereupon these they thick thin third this those though three through throughout thru thus to together too top toward towards twelve twenty two un under until up upon us very via was we well were what whatever when whence whenever where whereafter whereas whereby wherein whereupon wherever whether which while whither who whoever whole whom whose why will with within without would yet you your yours yourself yourselves Trong quá trình gán nhãn từ loại sử dụng công cụ LT CHUNK, tập các nhãn từ loại được sử dụng là tập nhãn thu gọn được kế thừa từ tập nhãn Penn Treebank ( Danh sách các nhãn cùng mô tả được trình bày trong Bảng 5 và Bảng 6. Bảng 5. Tập nhãn từ loại (tập mở) Nhãn từ loại Mô tả Ví dụ JJ adjective green JJR adjective, comparative greener 31 JJS adjective, superlative greenest RB adverb however, usually, naturally, here, good RBR adverb, comparative better RBS adverb, superlative best NN common noun table NNS noun plural tables NNP proper noun John NNPS plural proper noun Vikings VB verb base form take VBD verb past took VBG gerund taking VBN past participle taken VBP verb, present, non-3d take VBZ verb present, 3d person takes FW foreign word d'hoevre Bảng 6. Tập nhãn từ loại (tập đóng) Nhãn từ loại Mô tả Ví dụ CD cardinal number 1, third CC coordinating conjunction and DT determiner the EX existential there there is IN preposition in, of, like LS list marker 1) MD modal could, will PDT predeterminer both the boys POS possessive ending friend's PRP personal pronoun I, he, it PRP$ possessive pronoun my, his RP particle give up 32 TO to (both "to go" and "to him") to go, to him UH interjection uhhuhhuhh WDT wh-determiner which WP wh-pronoun who, what WP$ possessive wh-pronoun whose WRB wh-adverb where, when 4.3. Quá trình thử nghiệm Quá trình thử nghiệm được chia làm hai giai đoạn: - Giai đoạn 1: Phân đoạn văn bản sử dụng các công cụ TextTiling và C99 để thu được các đoạn văn bản. - Giai đoạn 2: Sinh tiêu đề cho từng đoạn văn bản bằng công cụ SUMMA. Việc sinh tiêu đề cho văn bản được thực hiện cho cả các đoạn văn bản được phân đoạn tự động và các đoạn văn bản được phân sẵn của văn bản gốc. 4.4. Kết quả thử nghiệm 4.4.1. Kết quả phân đoạn văn bản Kết quả phân đoạn văn bản được trình bày trong Bảng 7 và được biểu diễn trực quan hơn trong Hình 5. Trong Bảng 7 có 3 cột chính, mỗi cột tương ứng với từng cách phân đoạn, trong mỗi cột có 3 cột con gồm số thứ tự của đoạn văn bản, số thứ tự của câu đầu tiên và số thứ tự của câu cuối cùng của văn bản đó. Bảng 7. Kết quả phân đoạn văn bản Văn bản gốc C99 TextTiling STT Đầu Cuối STT Đầu Cuối STT Đầu Cuối 1 1 6 1 1 6 1 1 7 2 7 16 2 7 17 2 8 13 3 17 22 3 18 19 3 14 20 4 23 29 4 20 28 4 21 28 5 30 45 5 29 35 5 29 34 6 36 45 6 35 45 33 6 46 52 7 46 51 7 46 52 7 53 60 8 52 58 8 61 63 9 59 63 8 53 63 Trong Hình 5, dòng đầu tiên là mô hình phân đoạn có sẵn, dòng thứ 2 là mô hình phân đoạn do công cụ C99 sinh ra và dòng thứ 3 là mô hình phân đoạn do công cụ TextTiling sinh ra. Các dấu “-“ thể hiện cho các câu, các dấu “.” thể hiện vị trí giữa các câu trong cùng một đoạn, còn các dấu “|” thể hiện đường biên phân tách giữa các đoạn. |-.-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-.-.-|-.-.-| |-.-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-|-.-|-.-.-.-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-| |-.-.-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-.-|-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-| Hình 5. Kết quả phân đoạn văn bản 4.4.2. Kết quả sinh tiêu đề Các kết quả sinh tiêu đề cho văn bản lần lượt được trình bày trong Bảng 8, Bảng 9 và Bảng 10. Bảng 8. Sinh tiêu đề cho phân đoạn gốc Phần Tiêu đề thực Tiêu đề sinh 1 Introduction Segmentation text 2 Research problem Representation text 3.1 Content terms and their distribution Terms 3.2 Lexical chains Chains terms 3.3 Topic segmentation Aim topics 3.4 Test corpora Techniques corpora texts evaluation 4 Related research Segmentation terms 5 Conclusions Paper texts Bảng 9. Sinh tiêu đề cho phân đoạn của C99 Phần Tiêu đề Câu bắt đầu Câu kết thúc 1 Segmentation text 1 6 2 Representation subtopics texts 7 17 34 3 Synonyms 18 19 4 Terms 20 28 5 Information segmentation 29 35 6 Step topic 36 45 7 Techniques corpora texts evaluation 46 51 8 Addition topics 52 58 9 Referents 59 63 Bảng 10. Sinh tiêu đề cho phân đoạn của TextTiling Phần Tiêu đề Câu bắt đầu Câu kết thúc 1 Segmentation topics 1 7 2 Structure text 8 13 3 Cues texts 14 20 4 Terms 21 28 5 Information segmentation 29 34 6 Algorithms chains topic 35 45 7 Techniques corpora texts evaluation 46 52 8 Segmentation terms 53 63 4.5. Đánh giá thử nghiệm Kết quả phân đoạn cho thấy chất lượng phân đoạn tương đối khả quan. Xét một cách trực quan khi quan sát Hình 5, ta thấy các điểm biên thứ 1, 4, 5, 6 hầu như không chệch so với văn bản gốc. Điều này được thể hiện qua độ đo kP . Tuy nhiên cả hai thuật toán phân đoạn đều thống nhất chia đoạn văn bản thứ 5 “Topic Segmentation” ra làm hai đoạn tách rời với một bên là “segmentation” và một bên là “topic”. Kết quả sinh tiêu đề của luận văn đã được một số giáo viên tiếng Anh thuộc Trường Đại học Ngoại ngữ, ĐHQG Hà Nội thẩm định và cho rằng các kết quả đó là chấp nhận được tuy đôi chỗ còn mang ý nghĩa rất chung chung. Ví dụ như trường hợp sinh tiêu đề cho đoạn thứ 8 của văn bản gốc là “Paper Text” rất vô nghĩa so với “Conclusions”. Tuy nhiên điều này cũng không khó hiểu do cách đặt tiêu đề của văn bản tuân theo cách đặt tiêu đề của các bài báo. Đây là vấn đề thuộc yếu tố văn phong. Với các thuật toán sinh tiêu đề không phụ thuộc miền ứng dụng thì vấn đề này là dễ hiểu. 35 4.5. Phương hướng cải tiến Các kết quả thử nghiệm đã chứng mình bài toán xây dựng mục lục văn bản là khả thi và có triển vọng phát triển. Các thuật toán được trình bày trong luận văn tuy còn tương đối đơn giản và hầu hết là dựa trên luật nhưng đã tỏ ra rất hiệu quả trong thử nghiệm. Tuy nhiên ta vẫn có thể tăng cường chất lượng của thuật toán thông qua một số cải tiến sau: - Đưa thêm các dấu hiệu nhận biết phân đoạn đặc trưng theo từng ngôn ngữ, ví dụ như trong tiếng Anh ta thường có “In this section”, “As already discussed”,… Các yếu tố này mang tính thống kê và do đó có thể thực hiện một mô hình thống kê trên một tập văn bản có sẵn để tìm ra tập các dấu hiệu chuyển chủ đề thông qua ngay câu đầu tiên của mỗi đoạn văn. - Trong quá trình xây dựng các chuỗi token, nếu sử dụng từ gốc của các token thì khi đó sẽ làm giảm được nhiễu và tăng cường độ chính xác khi đo độ tương tự giữa các chuỗi token do chúng ta có thể xem xét được danh từ và tính từ với cùng một gốc thì tương đương nhau. - Sử dụng các mô hình học có giám sát hoặc bán giám sát để học từ những dữ liệu có sẵn với các đặc trưng như: danh từ/cụm danh từ ở câu nào, vị trí như thế nào trong câu thì sẽ xuất hiện ở trong tiêu đề. Việc lựa chọn danh sách các từ cho tiêu đề dựa theo một mô hình học với các đặc trưng không liên quan đến bản thân từ sẽ giúp cho việc lựa chọn được những từ quan trọng và từ hiếm, chưa từng xuất hiện trong dữ liệu học. - Để đảm bảo cú pháp của tiêu đề, cần thiết phải áp dụng một mô hình xác suất sinh để tạo ra một tiêu đề dễ hiểu và quen thuộc. Tuy nhiên, để đảm bảo được sự chính xác thì cần áp dụng mô hình cho các lĩnh vực khác nhau. Việc áp dụng cho từng loại văn bản cụ thể sẽ giúp tăng độ chính xác và chất lượng của mô hình. 4.6. Tóm tắt chương bốn Trong chương này, luận văn đã trình bày quá trình thử nghiệm xây dựng mục lục cho một văn bản cụ thể nhằm chứng minh tính khả thi và triển vọng của bài toán xây dựng mục lục cho văn bản. Luận văn cũng đã trình bày mô hình trực quan để so sánh sự phân đoạn của các thuật toán. Đồng thời, luận văn cũng đưa ra một số đánh giá của cá nhân và của các chuyên gia về kết quả thử nghiệm và đưa ra một số phương hướng cải tiến giúp tăng cường chất lượng của mô 36 hình. Trong thời gian tiếp theo, tác giả sẽ tiếp tục thử nghiệm và cải tiến các thuật toán trên để đạt được kết quả cao hơn và hướng tới giải quyết triệt để bài toán phân đoạn đa cấp và sinh mục lục cho văn bản được phân đoạn đa cấp. 37 KẾT LUẬN Luận văn đã tiến hành nghiên cứu và tìm hiểu bài toán xây dựng mục lục cho văn bản. Đây là một bài toán mới trong lĩnh vực xử lí ngôn ngữ tự nhiên và có liên hệ mật thiết với bài toán tóm tắt văn bản. Phương pháp giải quyết của luận văn là chia quá trình xây dựng mục lục thành hai quá trình nhỏ hơn là phân đoạn văn bản và sinh tiêu đề cho đoạn văn bản. Với mỗi quá trình này, luận văn đã tiến hành nghiên cứu, tìm hiểu và giới thiệu các phương pháp chính để giải quyết vấn đề đồng thời đánh giá ưu điểm cũng như khuyết điểm của các phương pháp. Luận văn đã tiến hành thử nghiệm trên một văn bản khoa học cụ thể để chứng minh tính khả thi của bài toán. Các kết quả thu được tương đối khả quan cho thấy triển vọng phát triển của bài toán. Luận văn cũng đã đưa ra một số đề xuất về phương án tích hợp hai quá trình để giảm thiểu dư thừa dữ liệu cũng như thời gian tính toán. Thêm vào đó, luận văn cũng đã đề xuất một số cải tiến và hướng phát triển trong thời gian sắp tới để có thể đạt được những kết quả tốt hơn. Một số hướng phát triển tiếp theo của luận văn: - Triển khai phân đoạn văn bản dựa trên chuỗi từ vựng với sự hỗ trợ từ WordNet. - Cải tiến và đưa ra mô hình thuật toán mới cho phép phân đoạn văn bản đa cấp. - Thử nghiệm các mô hình học có giám sát và bán giám sát trong việc sinh tiêu đề cho một văn bản. - Triển khai thuật toán cải tiến dựa trên [Branavan 2007] để đảm bảo tính hợp lí và chất lượng của mục lục. Đây là những hướng phát triển đã được nêu ra trong các chương của luận văn và có tính khả thi cao. Việc phát triển bài toán xây dựng mục lục cho văn bản có ý nghĩa lớn đối với các văn bản không có cấu trúc sẵn, trong đó đặc biệt là các văn bản dạng âm thanh. 38 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Angheluta R., De Busser R.D., Moens M.F. (2002), “The Use of Topic Segmentation for Automatic Summarization”, In Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics, Philadelphia, USA. 2. Banko M., Mittal V.O., Witbrock M.J. (2000), “Headline Generation Based on Statistical Translation”, In Proceedings of the 38th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics, Hong Kong. 3. Beeferman D., Berger A., Lafferty J. (1999), “Statistical Models for Text Segmentation”, Machine Learning, 34(1-3), pp. 177-210. 4. Branavan S.R.K., Deshpande P., Barzilay R. (2007), “Generating a Table- of-Contents”, In Proceedings of the 45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics: 544-551, Prague, Czech Republic. 5. Choi F. (2000), “Advances in domain independent linear text segmentation”, In Proceedings of NAACL '00, pp. 26-33, Seattle, USA. 6. Church K.W. (1993), “Char align: A Program for Aligning Parallel Texts at the Character Level”, In Proceedings of the 31st Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics, pp. 1-8, Ohio, USA. 7. Collins M., Roark B. (2004), “Incremental Parsing with the Perceptron Algorithm”, In Proceedings of the 42nd Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics, pp. 111-118, Barcelona, Spain. 8. Dorr B., Zajic D., Schwartz R. (2003), “Hedge Trimmer: A parse-and-trim approach to headline generation”, In Proceedings of the HLT-NAACL 2003 Workshop on Text Summarization: 1-8, Edmonton, Canada. 9. Elhada N., McKeown K.R. (2001), “Towards generating patient specific summaries of medical articles”, In Proceedings of NAACL Workshop on Automatic Summarization, Pittsburgh, PA, USA. 10. Hearst M.A. (1994), “Multi-paragraph segmentation of expository text”, In Proceedings of the 32nd Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics, pp. 9-16, New Mexico, USA. 11. Hearst M.A. (1997), “TextTiling: Segmenting Text into Multi-Paragraph Subtopic Passages”, Computational Linguistics, 23(1), pp. 33-64. 39 12. Jin R., Hauptmann A.G. (2002), “A New Probability Model for Title Generation”, The 19th International Conference on Computational Linguistics, Taiwan. 13. Jones K.S. (2007), “Automatic summarising: The state of the art”, Information Processing and Management, doi:10.1016/j.ipm.2007.03.009. 14. Malioutov I., Barzilay R. (2006), “Minimum Cut Model for Spoken Lecture Segmentation”, In Proceedings of the 21st International Conference on Computational Linguistics and 44th Annual Meeting of the ACL, pp. 25-32, Sydney, Australia. 15. Pevzner L., Hearst M.A. (2002), “A Critique and Improvement of an Evaluation Metric for Text Segmentation”, Computational Linguistics, 28 (1), pp. 19-36. 16. Teufel S., Moens M. (2002), “Summarizing Scientific Articles: Experiments with Relevance and Rhetorical Status”, Computational Linguistics, 28(4), pp. 409-445. 17. Witbrock M.J., Mittal V.O. (1999), “Ultra-Summarization: A statistical Approach to Generating Highly Condensed Non-Extractive Summaries”, In Proceedings of the 22nd International Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '99), Poster Session, 315-316, USA.