HCMUTE Xây Dựng Hệ Thống Tìm Kiếm Văn Bản Dựa Trên Khái Niệm

Các hệ thống tìm kiếm truyền thống, dựa trên phương pháp tìm kiếm dựa trên từ khóa, thường gặp phải hai vấn đề chính: đồng nghĩa (synonymy) và đa nghĩa (polysemy). Nhiều tài liệu có nội dung phù hợp nhưng không chứa các từ khóa trong truy vấn sẽ bị bỏ sót. Ngược lại, tài liệu không liên quan nhưng chứa các từ khóa cũng có thể được trả về. Điều này làm giảm cả độ bao phủ và độ chính xác của kết quả. Các kỹ thuật như mở rộng truy vấn (query expansion) và khử nhập nhằng (word sense disambiguation) được sử dụng để giải quyết các vấn đề này, nhưng hiệu quả vẫn còn hạn chế. Phát triển hệ thống tìm kiếm cần khắc phục những điểm yếu này để nâng cao trải nghiệm người dùng. Nghiên cứu hệ thống tìm kiếm cho thấy việc sử dụng từ khóa đơn thuần không đủ để nắm bắt được ngữ nghĩa phong phú của văn bản. Do đó, một hệ thống tìm kiếm văn bản thông minh cần có khả năng hiểu và xử lý ngữ nghĩa.

Để vượt qua các hạn chế của phương pháp dựa trên từ khóa, tìm kiếm dựa trên khái niệm được đề xuất như một giải pháp hiệu quả. Phương pháp này tập trung vào việc biểu diễn và tìm kiếm tài liệu dựa trên khái niệm thay vì chỉ dựa trên từ khóa. Mỗi từ hoặc cụm từ được ánh xạ vào các khái niệm mà chúng thể hiện. Nội dung tài liệu được biểu diễn bởi tập hợp các khái niệm này. Tìm kiếm semantic và tìm kiếm dựa trên ngữ nghĩa trở nên quan trọng trong cách tiếp cận này. Hệ thống gởi ý tìm kiếm có thể hỗ trợ người dùng tìm kiếm thông tin hiệu quả hơn bằng cách gợi ý các khái niệm liên quan. Việc sử dụng các cơ sở tri thức lớn như Wikipedia giúp tăng cường khả năng biểu diễn ngữ nghĩa của tài liệu và truy vấn. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các kỹ thuật học máy như machine learning và deep learning đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng hệ thống tìm kiếm dựa trên khái niệm.

Xây dựng cơ sở khái niệm là bước quan trọng trong việc phát triển hệ thống tìm kiếm văn bản dựa trên khái niệm. Tài liệu sử dụng Wikipedia làm nguồn tri thức chính để xây dựng cơ sở khái niệm. Mỗi bài viết Wikipedia đại diện cho một khái niệm. Việc rút trích và xác định trọng số cho các khái niệm được thực hiện để phản ánh tầm quan trọng của chúng trong tài liệu. Biểu diễn tài liệu và truy vấn dựa trên các khái niệm này giúp hệ thống hiểu được ngữ nghĩa của văn bản. Ma trận term-concept và ma trận document-concept được sử dụng để biểu diễn mối quan hệ giữa các từ, khái niệm và tài liệu. Hệ thống tìm kiếm dựa trên văn bản tiếng Việt cũng có thể được phát triển dựa trên nguyên tắc tương tự, tuy nhiên cần có cơ sở dữ liệu khái niệm phù hợp với tiếng Việt.

Sau khi xây dựng hệ thống tìm kiếm, cần tiến hành đánh giá hệ thống tìm kiếm để xác định hiệu quả của hệ thống. Đánh giá hệ thống tìm kiếm bao gồm việc đo lường độ chính xác, độ bao phủ và hiệu suất của hệ thống. Các chỉ số đánh giá như độ chính xác trung bình (mean average precision) được sử dụng để đánh giá chất lượng kết quả tìm kiếm. Cải tiến hệ thống tìm kiếm là một quá trình liên tục để tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác. An ninh hệ thống tìm kiếm cũng cần được xem xét để bảo vệ dữ liệu và hệ thống khỏi các mối đe dọa. Bảo vệ hệ thống tìm kiếm cần được ưu tiên để đảm bảo tính toàn vẹn và an toàn của dữ liệu. Luyện văn về hệ thống tìm kiếm có thể được thực hiện để nghiên cứu sâu hơn về các khía cạnh của hệ thống.