Áp Dụng Mạng Chú Ý Đồ Thị Cho Bài Toán Nhận Dạng Văn Bản Tiếng Việt

• Tác giả: Tran Doan Thuyen
• Người hướng dẫn: ThS. Ho Chi Minh
• Trường học: Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Áp Dụng Mạng Chú Ý Đồ Thị Trong Nhận Dạng Văn Bản Tiếng Việt
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Phạm vi và mục tiêu
• 1.3. Đóng góp của khóa luận
• 1.4. Cấu trúc khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: BÀI TOÁN NHẬN DIỆN VĂN BẢN TRONG HÌNH ẢNH VÀ CÁC KIẾN THỨC LIÊN QUAN
• 2.1. Mở đầu
• 2.2. Giới thiệu bài toán nhận diện văn bản trong hình ảnh
• 2.3. Một số khái niệm cơ bản
• 2.4. Bài toán nhận văn bản Tiếng Việt
• 2.5. Một số phương pháp tiếp cận phổ biến
• 2.5.1. Giai đoạn phát hiện chữ (Text Detection)
• 2.5.2. Hướng tiếp cận bottom-up
• 2.5.3. Nhận xét một số phương pháp tiếp cận
• 2.5.4. Giai đoạn nhận diện chữ (Text Recognition)
• 2.5.5. Nhận xét một số phương pháp tiếp cận
• 3. CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG GRAPH ATTENTION TRONG BÀI TOÁN NHẬN DIỆN VĂN BẢN
• 3.1. Tổng quan về Deep Learning
• 3.1.1. Các khái niệm cơ bản
• 3.1.2. Khái niệm Deep Learning
• 3.1.3. Các kiến trúc mạng học sâu nổi tiếng
• 3.1.3.1. FCN: Fully Convolutional Network
• 3.1.3.2. FPN: Feature Pyramid Network
• 3.2. Các khái niệm cơ bản về graph
• 3.2.1. Thế nào là một đồ thị
• 3.2.2. Các bài toán trên dữ liệu graph
• 3.2.2.1. Dự đoán trên cấp độ đỉnh
• 3.2.2.2. Dự đoán trên cấp độ cạnh
• 3.2.2.3. Dự đoán trên cấp độ đồ thị
• 3.2.3. Các thuật toán học sâu trên graph
• 3.3. Áp dụng Deep Learning vào bài toán nhận diện chữ viết tiếng Việt
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Mở đầu
• 4.2. So sánh với các bộ dữ liệu liên quan
• 4.3. Xây dựng tập dữ liệu SignboardText
• 4.3.1. Giai đoạn thu thập dữ liệu
• 4.3.2. Giai đoạn gán nhãn dữ liệu
• 4.3.3. Một số độ đo đánh giá
• 4.4. Một số khái niệm cơ bản
• 4.4.1. Giai đoạn phát hiện chữ (Text Detection)
• 4.4.2. Giai đoạn nhận diện chữ (Text Recognition)
• 5. CHƯƠNG 5: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG MINH HỌA THỰC NGHIỆM
• 5.1. Mở đầu
• 5.2. Ứng dụng trực quan hóa kết quả dự đoán của mô hình
• 5.2.1. Định dạng để visual lên trên web demo
• 5.2.2. Các giao diện chính của web trực quan hóa kết quả trả về
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Kết luận
• 6.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Áp Dụng Mạng Chú Ý Đồ Thị Trong Nhận Dạng Văn Bản Tiếng Việt

Mạng chú ý đồ thị (Graph Attention Network - GAT) đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực nhận diện văn bản tiếng Việt. Công nghệ này cho phép xử lý và phân tích dữ liệu văn bản một cách hiệu quả hơn. Việc áp dụng GAT trong nhận diện văn bản không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn tăng cường khả năng hiểu ngữ nghĩa của văn bản. Nghiên cứu này sẽ đi sâu vào các khía cạnh của GAT và ứng dụng của nó trong nhận diện văn bản tiếng Việt.

1.1. Khái Niệm Về Mạng Chú Ý Đồ Thị

Mạng chú ý đồ thị là một kiến trúc học sâu cho phép mô hình hóa mối quan hệ giữa các nút trong đồ thị. Nó sử dụng cơ chế chú ý để xác định tầm quan trọng của các nút lân cận trong quá trình học. Điều này giúp cải thiện khả năng nhận diện văn bản trong các bối cảnh phức tạp.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Nhận Dạng Văn Bản Tiếng Việt

Nhận diện văn bản tiếng Việt là một thách thức lớn do sự đa dạng về ngữ pháp và từ vựng. Việc áp dụng GAT giúp giải quyết các vấn đề này bằng cách tối ưu hóa quá trình phân tích ngữ nghĩa và cấu trúc của văn bản.

II. Vấn Đề Trong Nhận Dạng Văn Bản Tiếng Việt

Nhận diện văn bản tiếng Việt gặp nhiều khó khăn do sự phong phú và đa dạng của ngôn ngữ. Các vấn đề như độ chính xác thấp trong việc nhận diện các ký tự đặc biệt và sự biến đổi của font chữ là những thách thức lớn. Hơn nữa, việc thiếu hụt dữ liệu huấn luyện chất lượng cao cũng là một yếu tố cản trở sự phát triển của các mô hình nhận diện văn bản.

2.1. Thách Thức Về Dữ Liệu Huấn Luyện

Dữ liệu huấn luyện cho nhận diện văn bản tiếng Việt còn hạn chế, đặc biệt là trong các tình huống thực tế. Việc xây dựng bộ dữ liệu phong phú và đa dạng là cần thiết để cải thiện độ chính xác của các mô hình.

2.2. Khó Khăn Trong Việc Nhận Diện Ký Tự Đặc Biệt

Các ký tự đặc biệt trong tiếng Việt thường bị nhận diện sai do sự tương đồng với các ký tự khác. Điều này đòi hỏi các mô hình phải được tối ưu hóa để xử lý các trường hợp này một cách hiệu quả.

III. Phương Pháp Áp Dụng Mạng Chú Ý Đồ Thị Trong Nhận Dạng Văn Bản

Phương pháp áp dụng mạng chú ý đồ thị trong nhận diện văn bản tiếng Việt bao gồm việc sử dụng các mô hình học sâu để tối ưu hóa quá trình nhận diện. Các bước chính bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý, và huấn luyện mô hình. Việc áp dụng GAT giúp cải thiện khả năng nhận diện và phân tích ngữ nghĩa của văn bản.

3.1. Quy Trình Huấn Luyện Mô Hình

Quy trình huấn luyện mô hình bao gồm các bước như thu thập dữ liệu, tiền xử lý và tối ưu hóa mô hình. Việc sử dụng GAT trong quy trình này giúp cải thiện độ chính xác và khả năng nhận diện văn bản.

3.2. Tối Ưu Hóa Mô Hình Nhận Dạng

Tối ưu hóa mô hình nhận diện văn bản là một bước quan trọng để nâng cao hiệu suất. Việc điều chỉnh các tham số và cấu trúc của mô hình GAT có thể giúp cải thiện đáng kể kết quả nhận diện.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mạng Chú Ý Đồ Thị Trong Nhận Dạng Văn Bản

Mạng chú ý đồ thị đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ nhận diện văn bản trong hình ảnh đến phân tích ngữ nghĩa. Các ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn mở ra nhiều cơ hội mới trong việc phát triển các công nghệ nhận diện văn bản tiếng Việt.

4.1. Ứng Dụng Trong Thương Mại Điện Tử

Trong thương mại điện tử, việc nhận diện văn bản trên các biển quảng cáo và sản phẩm giúp cải thiện trải nghiệm người dùng. GAT có thể giúp nhận diện và phân tích thông tin một cách nhanh chóng và chính xác.

4.2. Ứng Dụng Trong Giáo Dục

Trong giáo dục, việc nhận diện văn bản từ tài liệu học tập giúp hỗ trợ việc học tập và nghiên cứu. GAT có thể giúp tự động hóa quá trình này, tiết kiệm thời gian và công sức cho người học.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Mạng chú ý đồ thị đã chứng minh được tiềm năng trong việc nhận diện văn bản tiếng Việt. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Hướng phát triển tương lai bao gồm việc cải thiện chất lượng dữ liệu, tối ưu hóa mô hình và mở rộng ứng dụng của GAT trong các lĩnh vực khác nhau.

5.1. Cải Thiện Chất Lượng Dữ Liệu

Cải thiện chất lượng dữ liệu huấn luyện là một yếu tố quan trọng để nâng cao độ chính xác của mô hình. Việc xây dựng các bộ dữ liệu phong phú và đa dạng sẽ giúp cải thiện hiệu suất nhận diện.

5.2. Mở Rộng Ứng Dụng Của GAT

Mở rộng ứng dụng của GAT trong các lĩnh vực khác nhau sẽ giúp khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này. Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc áp dụng GAT trong các lĩnh vực như y tế, giao thông và truyền thông.