Xây Dựng Hệ Thống Phân Loại Văn Bản Tiếng Việt

Khám phá phương pháp xây dựng hệ thống phân loại văn bản tiếng Việt hiệu quả, ứng dụng công nghệ hiện đại trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Trường đại học

Đại học Bách khoa Hà Nội

Chuyên ngành

Phân loại văn bản

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

đồ án tốt nghiệp

2021

73
3
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

TÓM TẮT NỘI DUNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1. Mục tiêu và phạm vi của đề tài

1.2. Giới thiệu bài toán

1.3. Hướng giải quyết

1.4. Dữ liệu văn bản Tiếng Việt

1.5. Đặc trưng văn bản tiếng Việt

1.6. Các đơn vị của tiếng Việt

1.6.1. Tiếng và đặc điểm của tiếng

1.6.2. Từ và các đặc điểm của từ

1.6.3. Câu và các đặc điểm của câu

1.7. Ngữ pháp của tiếng Việt

1.7.1. Trong phạm vi cấu tạo từ

1.7.2. Trong phạm vi cấu tạo câu

1.8. Từ tiếng Việt

1.8.1. Từ đơn - từ ghép

1.9. Các đặc điểm chính tả và văn bản tiếng Việt

1.10. Dữ liệu huấn luyện cho phương pháp sử dụng các mô hình học sâu

1.11. Mô hình mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks)

1.11.1. Giới thiệu về tích chập

1.11.2. Mô hình CNN

1.11.3. Một số ứng dụng của mô hình CNN

1.11.4. Áp dụng mô hình CNN vào trong NLP

1.12. Mô hình mạng trí nhớ ngắn hạng định hướng dài hạn (LSTM)

1.13. Mạng nơ ron hồi quy (RNN)

1.14. Một số ứng dụng mạng RNN

2. CHƯƠNG 2: DỮ LIỆU VĂN BẢN TIẾNG VIỆT

2.1. Văn bản là một loại hình phương tiện

2.2. Đặc trưng văn bản tiếng Việt

2.3. Các đơn vị của tiếng Việt

3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

3.1. Mô hình mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks)

4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT

5. CHƯƠNG 5: ĐÁNH GIÁ VÀ CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

DANH SÁCH HÌNH VẼ

DANH SÁCH BẢNG

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT VÀ CÁC THUẬT NGỮ

Tóm tắt

I. Tổng quan về Hệ Thống Phân Loại Văn Bản Tiếng Việt

Hệ thống phân loại văn bản tiếng Việt là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mục tiêu chính là tự động phân loại văn bản vào các danh mục đã được xác định trước. Việc này không chỉ giúp tổ chức thông tin mà còn nâng cao hiệu quả tìm kiếm và truy vấn tài liệu. Các phương pháp hiện nay chủ yếu dựa vào học máy và học sâu.

1.1. Định nghĩa và vai trò của phân loại văn bản

Phân loại văn bản là quá trình gán nhãn cho các đoạn văn bản dựa trên nội dung của chúng. Điều này giúp cho việc quản lý và tìm kiếm thông tin trở nên dễ dàng hơn.

1.2. Lịch sử phát triển của hệ thống phân loại văn bản

Hệ thống phân loại văn bản đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển, từ các phương pháp truyền thống đến các mô hình học sâu hiện đại như BERT và PhoBERT.

II. Vấn đề và Thách thức trong Phân Loại Văn Bản Tiếng Việt

Mặc dù có nhiều tiến bộ, nhưng việc phân loại văn bản tiếng Việt vẫn gặp phải nhiều thách thức. Đặc điểm ngôn ngữ, sự đa dạng về ngữ nghĩa và cấu trúc câu là những yếu tố gây khó khăn trong quá trình phân loại.

2.1. Đặc điểm ngôn ngữ tiếng Việt

Tiếng Việt là ngôn ngữ đơn lập, điều này tạo ra nhiều thách thức trong việc phân tích ngữ nghĩa và ngữ pháp.

2.2. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu

Việc thu thập và gán nhãn dữ liệu cho các mô hình học máy là một thách thức lớn, đặc biệt là với các văn bản tiếng Việt.

III. Phương Pháp Phân Loại Văn Bản Tiếng Việt Hiện Nay

Có nhiều phương pháp được áp dụng trong phân loại văn bản tiếng Việt, từ các thuật toán học máy đơn giản đến các mô hình học sâu phức tạp. Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng.

3.1. Thuật toán học máy truyền thống

Các thuật toán như Naive Bayes và SVM thường được sử dụng cho phân loại văn bản. Chúng có ưu điểm là đơn giản và dễ triển khai.

3.2. Mô hình học sâu

Mô hình học sâu như CNN và LSTM đã cho thấy hiệu quả cao trong việc phân loại văn bản, đặc biệt là khi kết hợp với các mô hình học sẵn như Word2Vec và BERT.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Hệ Thống Phân Loại Văn Bản

Hệ thống phân loại văn bản tiếng Việt có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực như truyền thông, giáo dục và thương mại điện tử. Việc tự động phân loại giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc.

4.1. Ứng dụng trong truyền thông

Các hệ thống phân loại văn bản giúp các nhà báo và biên tập viên nhanh chóng tìm kiếm và phân loại thông tin.

4.2. Ứng dụng trong giáo dục

Trong giáo dục, hệ thống phân loại văn bản có thể hỗ trợ việc phân loại tài liệu học tập và nghiên cứu.

V. Kết Luận và Tương Lai của Hệ Thống Phân Loại Văn Bản Tiếng Việt

Hệ thống phân loại văn bản tiếng Việt đang trên đà phát triển mạnh mẽ. Với sự tiến bộ của công nghệ AI và học máy, tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến và ứng dụng mới.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ

Công nghệ AI và học sâu sẽ tiếp tục phát triển, mở ra nhiều cơ hội mới cho phân loại văn bản tiếng Việt.

5.2. Thách thức trong tương lai

Mặc dù có nhiều tiến bộ, nhưng việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết.

10/07/2025
Xây dựng hệ thống phân loại văn bản tiếng việt

Trích đoạn nội dung tài liệu

đặt vấn đề, mục tiêu phạm vi đề tài, định hướng giải pháp và bố bục đồ án • Chương 2 - Dữ liệu văn bản Việt Nam: đặc điểm phân cấp hành chính, đặc điểm địa chỉ Việt Nam, các dữ liệu địa chỉ sử dụng trong đồ án. • Chương 3 - Cơ sở lý thuyết: cơ sở lý thuyết về các phương pháp, công nghệ sử dụng trong đồ án. • Chương 4 - Phương pháp giải quyết: trình bày về việc áp dụng các phương pháp với bài toán chuẩn hóa địa chỉ. • Chương 5 - Đánh giá và cài đặt thử nghiệm: trình bày về dữ liệu thử nghiệm, các kịch bản thử nghiệm, đánh giá độ chính xác của các phương pháp theo các kịch bản này.com/duyvuleo/VNTC Sinh viên thực hiện - 14 • Chương 6 - Kết luận và hướng phát triển: Nhận xét tổng quan về đề tài, những khó khăn, thiếu sót trong đề tài cũng như phương hướng phát triển trong tương lai.

Sinh viên thực hiện - 15 Chương 2 Dữ liệu văn bản Tiếng Việt Văn bản là một loại hình phương tiện để ghi nhận, lưu giữ và truyền đạt các thông tin từ chủ thể này sang chủ thể khác bằng ký hiệu gọi là chữ viết. Nó gồm tập hợp các câu có tính trọn vẹn về nội dung, hoàn chỉnh về hình thức, có tính liên kết chặt chẽ và hướng tới một mục tiêu giao tiếp nhất định. Hay nói khác đi, văn bản là một dạng sản phẩm của hoạt động giao tiếp bằng ngôn ngữ được thể hiện ở dạng viết trên một chất liệu nào đó (giấy, bia đá,. Các văn bản tiếng Việt có các đặc trưng riêng, và có sự khác biệt về mặt kí pháp, cú pháp và ngữ pháp của tiếng Việt trong văn bản so với các ngôn ngữ phổ biến trên thế giới như tiếng Anh, tiếng Pháp 2.

Đặc trưng văn bản tiếng Việt Tiếng Việt là một ngôn ngữ đơn lập, đặc điểm này bao quát toàn bộ đặc trưng tiếng Việt về mặt ngữ âm, ngữ nghĩa và ngữ pháp. Do đó, chúng ta phải tiến hành nghiên cứu đặc điểm này của tiếng Việt để có thể có được hướng nghiên cứu phù hợp cho bài toán xử lý phân loại văn bản tiếng Việt 2. Các đơn vị của tiếng Việt 2. Tiếng và đặc điểm của tiếng Trong tiếng Việt, cũng như trong các văn bản tiếng Việt, tiếng là một thành phần khá quan trọng.

Trong ký pháp, mỗi tiếng đứng độc lập, và có thể phát hiện được ngay các tiếng trong tiếng nói cũng như trong văn bản. • Tiếng và giá trị ngữ âm: Ngữ âm chính là mặt âm của ngôn ngữ. Trên thực tế, các ứng dụng liên quan đến tiếng Việt như dịch thuật, lưu trữ người ta vẫn ghi lại âm thành dạng văn bản, sau đó mới tiến hành các thao tác xử lý. Mỗi tiếng chính là một âm tiết và được ghi lại thành một cụm trong văn bản • Tiếng và giá trị ngữ pháp: Nếu xét về mặt ngữ nghĩa thì tiếng là đơn vị nhỏ nhất có thể có nghĩa.

Thực ra ta có thể thấy rằng đơn vị ngữ âm thấp nhất là âm vị thì hoàn toàn không có nghĩa (ví dụ như các chữ cái đứng riêng rẽ). Tuy nhiên Sinh viên thực hiện - 16 cũng có những tiếng có nghĩa (ví dụ như ạ, ừ). Các tiếng bao gồm: các tiếng tự nó có nghĩa (ví dụ như chuông, bút, gió), các tiếng bản thân không hề có nghĩa mà chỉ dùng để kết hợp tạo thành nghĩa cho đơn vị trực tiếp cao hơn, đó là từ (ví dụ: lãng,dãng không có nghĩa nhưng lãng đãng có nghĩa). • Tiếng và giá trị ngữ pháp: Khía cạnh ngữ pháp bao gồm những quy tắc cấu tạo từ, cấu tạo câu.

Và ta có thể thấy rằng tiếng là đơn vị ngữ pháp dùng để cấu tạo từ. Các tiếng cấu tạo nên từ bao gồm 2 trường hợp sau: từ một tiếng(ví dụ: cây, đá, hoa) và từ nhiều tiếng. Từ và các đặc điểm của từ • Từ là đơn vị nhỏ nhất để đặt câu: từ có thể gồm có một tiếng nhưng cũng có thể gồm hai hay nhiều tiếng, tuy nhiên từ là đơn vị nhỏ nhất để đặt câu • Từ có nghĩa hoàn chỉnh và cấu tạo ổn định: Điều này thể hiện rõ ở các từ 1 tiếng còn đối với những từ nhiều tiếng thì đó là những đặc điểm xác định lẫn nhau, cấu tạo ổn định dẫn đến nghĩa hoàn chỉnh và ngược lại 2. Câu và các đặc điểm của câu Trong nghữ pháp tiếng Việt, từ và câu là những đơn vị ngữ pháp rất quan trọng.

Đối với con người, từ được coi như sẵn có trong kho từ vựng được tích luỹ trong quá trình sống. Còn để có thể hiểu, giao tiếp thì con người phải dùng đến câu. Trong ngôn ngữ, câu là đơn vị ở bậc cao hơn cả. Nói gì, viết gì cũng phải thành câu • Câu có ý nghĩa hoàn chỉnh: Tính hoàn chỉnh về nghĩa của câu là tính hoàn chỉnh của cả một quá trình tư duy, quá trình thông báo diễn ra trong một hoàn cảnh nhất định • Câu có cấu tạo đa dạng: Câu có dạng đơn giản như là câu đơn, và còn có những cấu trúc phức tạp hơn gọi là câu ghép.

Xét về mặt ngữ nghĩa, câu đơn có nhiều dạng khác nhau, biểu lộ những ý nghĩa, trạng thái, nội dung cần thông báo khác nhau. Ngữ pháp của tiếng Việt 2. Trong phạm vi cấu tạo từ Trong phạm vi cấu tạo từ, phương tiện ngữ pháp chủ yếu là sự kết hợp các tiếng. Trật tự sắp xếp các tiếng rất quan trọng trong cấu tạo từ.

Kết hợp hai phương tiện này, có hai phương thức cấu tạo từ chủ yếu là láy và ghép. Láy là việc sắp đặt các tiếng thành đôi, kề cận nhau, có sự phối hợp về ngữ âm tạo nên nghĩa. Ghép là việc sắp đặt các tiếng thành nhóm, kề cận nhau, có sự phối hợp về ngữ nghĩa tạo nên nghĩa của từ ghép. Sinh viên thực hiện - 17 2.

Trong phạm vi cấu tạo câu Bao gồm các phương diện như sau: • Trật tự sắp đặt các từ là phương tiện chính để biểu thị quan hệ ngữ pháp • Hư từ là những từ dùng để biểu thị một số những quan hệ cú pháp nhất định. Ví dụ trong câu Anh, chị đã đi chơi rồi, có thể dùng từ và để nối hai từ anh, chị để làm rõ hơn mối quan hệ liên hợp, bình đẳng giữa hai từ 2. Từ tiếng Việt 2. Từ đơn - từ ghép Từ trong tiếng Việt có thể có một tiếng hay gồm nhiều tiếng.

Những từ nhiều tiếng lại có thể được ghép bởi những tiếng hay từ khác có nghĩa. Ví dụ hai từ đất, nước ghép với nhau thành một từ có ý nghĩa trừu tượng hơn là đất nước. Những từ này được gọi là các từ ghép. Do tồn tại cả hai dạng từ đơn (một tiếng) và từ ghép, do đó việc tách các từ trong một câu là vấn đề quan trong.

Ví dụ: Học sinh học sinh học. Ở đây ta có thể tách ra các từ như sau:học sinh|học|sinh học 2. Từ loại Có thể phân loại các từ theo cách thức cấu tạo như đã xét ở phần trên, cũng có thể phân loại theo các chữ cái đầu như khi ta làm từ điển. Tuy nhiên, có một cách phân loại đặc biệt quan trọng về mặt cấu tạo câu, đó là xác định từloại cho mỗi từ tiếng Việt.

tiếng Việt có thể có những từ loại sau: • Danh từ (Việt Nam, Hà Nội) • Động từ (đi, đứng, soạn bài) • Tính từ (xấu, đẹp, trắng, đỏ) • Phó từ (sẽ, đã, rồi, rất) • Liên từ (của, thì) • Đại từ (tôi, nó, anh, em, hắn) • Trợ từ (nhỉ, hả, nhé) • Cảm từ (ái chà, chao ôi, vâng, dạ) • Loại từ (con, cái) • Giới từ (cùng, với, bằng, để) • Số từ (một, hai) • Trạng từ (hôm qua) Sinh viên thực hiện - 18 2. Các đặc điểm chính tả và văn bản tiếng Việt Một số vấn đề về chính tả tiếng Việt mà ta cần quan tâm như sau: • Các từ đồng âm thường sử dụng tùy tiện như “Mĩ”/“Mỹ”, “kĩ”/“kỹ”. • Từ địa phương: Người ta vẫn hay sử dụng một số từ địa phương thay cho các từ phổ thông trong văn bản. Ví dụ “cây kiểng” thay cho “cây cảnh” • Vị trí dấu: Theo quy định đánh dấu tiếng Việt, dấu được đặt trên nguyên âm có ưu tiên cao nhất.

Tuy nhiên khi soạn văn bản, do có nhiều bộ gõ tiếng Việt khác nhau nên nhiều khi dấu được đặt không theo chuẩn. Ví dụ hai chữ: “hỏa” hay “hoả”. • Cách viết hoa: Theo quy định, đầu câu và đầu tên riêng phải viết hoa. Tuy nhiên vẫn tồn tại một số cách viết như sau: “Công ty Xi măng Hà nội”.

• Phiên âm tiếng nước ngoài: Các cách viết như ví dụ sau vẫn mặc định được chấp nhận trong văn bản tiếng Việt: “Singapore”/ “Xinh-ga-po”. • Từ gạch nối: Do cách viết dấu gạch nối tuỳ tiện nên không thể phân biệt giữa nối tên riêng hay chú thích. Dữ liệu huấn luyện cho phương pháp sử dụng các mô hình học sâu Trong phạm vi của đồ án lần này, tôi sử dụng mô hình các mô hình học sâu trong bài toán phân loại văn bản. Về dữ liệu huấn luyện, được thu thập từ các nguồn: • Dữ liệu từ website kenh14.com 2 : chứa các văn bản theo chủ đề của từng bài báo vì vậy đã được gán nhãn cụ thể.

Trong bộ dữ liệu này tôi đã thu thâp được theo 8 chủ đề sau: 1 https://kenh14.vn 2 https://baomoi.com Sinh viên thực hiện - 19 – Điện ảnh: 4866 văn bản – Du lịch: 5367 văn bản – Giáo dục: 5330 văn bản – Kinh doanh: 5750 văn bản – Ngân hàng: 5408 văn bản – Sức khỏe: 2984 văn bản – Thể thao: 3967 văn bản – Thời sự pháp luật: 5718 văn bản • Dữ liệu có sẵn từ trang Github 3 : Dữ liệu này đã được phân chia các chủ để thành các thư mục, mỗi thư mục bao gồm nhiều đoạn văn bản trong đó.com/duyvuleo/VNTC Sinh viên thực hiện - 20 Chương 3 Cơ sở lý thuyết Ở chương này, tôi tập trung vào việc giới thiệu các thuật toán, mô hình, các công nghệ mà tôi sử dụng trong đồ án và đi sâu về mặt lý thuyết. Mô hình mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks) CNN (Convolutional Neural Networks) - Mô hình mạng neural tích chập là một trong những mô hình deep learning (mô hình học sâu) phổ biến nhất và có ảnh hưởng nhiều nhất trong cộng đồng Computer Vision. CNN được dùng trong trong nhiều bài toán như nhân dạng ảnh, phân tích video, ảnh MRI, hoặc cho bài các bài của lĩnh vự xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hầu hết đều giải quyết tốt các bài toán này.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu "Hệ Thống Phân Loại Văn Bản Tiếng Việt: Nghiên Cứu và Ứng Dụng" cung cấp cái nhìn sâu sắc về các phương pháp phân loại văn bản trong ngôn ngữ tiếng Việt, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc áp dụng công nghệ trong việc xử lý và phân tích dữ liệu văn bản. Tài liệu này không chỉ trình bày các kỹ thuật hiện có mà còn đề xuất các ứng dụng thực tiễn, giúp người đọc hiểu rõ hơn về cách thức mà các hệ thống này có thể cải thiện hiệu suất trong việc phân loại và tìm kiếm thông tin.

Để mở rộng kiến thức của bạn về chủ đề này, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính nghiên cứu thử nghiệm mô hình rút trích thông tin và phân đa lớp văn bản bằng các chiến lược hah và ddag cải tiến, nơi bạn sẽ tìm thấy các nghiên cứu sâu hơn về mô hình rút trích thông tin. Ngoài ra, tài liệu Phân loại văn bản dùng mô hình bert sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về ứng dụng của mô hình BERT trong phân loại văn bản. Cuối cùng, tài liệu Ìm hiểu phương pháp phân loại naive bayes và nghiên cứu xây dựng ứng dụng tóm tắt văn bản tiếng việt sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan về phương pháp Naive Bayes trong việc tóm tắt văn bản tiếng Việt. Những tài liệu này sẽ là cơ hội tuyệt vời để bạn khám phá sâu hơn về lĩnh vực phân loại văn bản và ứng dụng của nó.