I. Tổng quan về hệ thống trả lời tự động tiếng Việt cho tuyển sinh đại học
Hệ thống trả lời tự động tiếng Việt được thiết kế để giải quyết các vấn đề liên quan đến tuyển sinh đại học. Mục tiêu chính của hệ thống là cung cấp thông tin chính xác và nhanh chóng cho người dùng thông qua các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Hệ thống này không chỉ giúp giảm tải công việc cho bộ phận tuyển sinh mà còn hỗ trợ học sinh và phụ huynh trong việc tìm kiếm thông tin về các ngành học, điểm chuẩn, và các yêu cầu khác. Giải pháp hiệu quả này dựa trên việc phân tích cú pháp và truy vấn cơ sở dữ liệu để đưa ra câu trả lời phù hợp.
1.1 Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu
Mục tiêu của đề tài là xây dựng một hệ thống tự động có khả năng trả lời các câu hỏi liên quan đến tuyển sinh đại học bằng tiếng Việt. Hệ thống tập trung vào việc xử lý các câu hỏi đơn giản, không đa nghĩa, và có cấu trúc rõ ràng. Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong các thông tin về trường, ngành học, điểm chuẩn, và các yêu cầu tuyển sinh khác. Hệ thống không xử lý các câu hỏi phức tạp hoặc có nhiều điều kiện lọc kết hợp.
1.2 Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu bao gồm việc khảo sát các câu hỏi liên quan đến tuyển sinh, xây dựng cơ sở dữ liệu, và phát triển bộ văn phạm dựa trên DCG (Definite Clause Grammar). Hệ thống sử dụng ngôn ngữ Prolog để phân tích cú pháp và truy vấn cơ sở dữ liệu. Quy trình xử lý câu hỏi bao gồm các bước tiền xử lý, phân tích cú pháp, tổng hợp dữ liệu, và hiển thị kết quả.
II. Kiến trúc và thành phần của hệ thống
Hệ thống được thiết kế với ba thành phần chính: thành phần dữ liệu, thành phần xử lý, và thành phần giao tiếp người dùng. Thành phần dữ liệu lưu trữ các thông tin về trường, ngành học, điểm chuẩn, và các yêu cầu tuyển sinh. Thành phần xử lý bao gồm các công cụ phân tích cú pháp và truy vấn cơ sở dữ liệu. Thành phần giao tiếp người dùng được xây dựng trên nền tảng web, cho phép người dùng tương tác với hệ thống thông qua giao diện trực quan.
2.1 Thành phần dữ liệu
Thành phần dữ liệu bao gồm các bảng thông tin về trường, khoa, ngành học, khối thi, điểm chuẩn, và các yêu cầu tuyển sinh khác. Các bảng dữ liệu được thiết kế để đảm bảo tính nhất quán và dễ dàng truy vấn. Ví dụ, bảng 'tblTruong' lưu trữ thông tin về các trường đại học, trong khi bảng 'tblNganh' lưu trữ thông tin về các ngành học.
2.2 Thành phần xử lý
Thành phần xử lý là trung tâm của hệ thống, bao gồm các công cụ phân tích cú pháp dựa trên DCG và truy vấn cơ sở dữ liệu. Hệ thống sử dụng ngôn ngữ Prolog để phân tích cú pháp và tạo cây truy vấn. Các câu hỏi được tiền xử lý để loại bỏ các ký tự thừa và chuyển đổi mã tiếng Việt trước khi được phân tích.
2.3 Thành phần giao tiếp người dùng
Thành phần giao tiếp người dùng được xây dựng trên nền tảng web, sử dụng công nghệ AJAX và JQuery để tạo giao diện mượt mà và tương tác tốt. Người dùng có thể đặt câu hỏi thông qua giao diện web và nhận được câu trả lời từ hệ thống một cách nhanh chóng.
III. Phân tích cú pháp câu hỏi dựa trên DCG
Phân tích cú pháp câu hỏi là một phần quan trọng trong hệ thống. Hệ thống sử dụng DCG (Definite Clause Grammar) để xây dựng bộ văn phạm phân tích cú pháp. DCG cho phép hệ thống phân tích các câu hỏi bằng tiếng Việt và tạo ra cây truy vấn để truy vấn cơ sở dữ liệu. Quá trình phân tích cú pháp bao gồm việc tách câu hỏi thành các thành phần, so sánh với bộ văn phạm, và tạo cây truy vấn.
3.1 Cơ bản về CFG và DCG
CFG (Context-Free Grammar) là một hệ thống văn phạm dùng để phân tích cú pháp của các câu hỏi. DCG là một phiên bản mở rộng của CFG, cho phép định nghĩa các quy tắc cú pháp phức tạp hơn. Hệ thống sử dụng DCG để phân tích các câu hỏi liên quan đến tuyển sinh đại học và tạo ra cây truy vấn.
3.2 Xây dựng cú pháp câu hỏi
Hệ thống xây dựng bộ cú pháp cho các câu hỏi liên quan đến tuyển sinh dựa trên DCG. Các câu hỏi được phân tích thành các thành phần như 'tên', 'giá trị', và 'điều kiện'. Các thành phần này được sử dụng để tạo cây truy vấn và truy vấn cơ sở dữ liệu.
IV. Xây dựng chương trình và thử nghiệm
Hệ thống được xây dựng và thử nghiệm với các câu hỏi mẫu liên quan đến tuyển sinh đại học. Quá trình thử nghiệm bao gồm việc đánh giá khả năng phân tích cú pháp, truy vấn cơ sở dữ liệu, và hiển thị kết quả. Hệ thống đã chứng minh được tính hiệu quả trong việc trả lời các câu hỏi đơn giản và cung cấp thông tin chính xác cho người dùng.
4.1 Thử nghiệm hệ thống
Hệ thống được thử nghiệm với các câu hỏi mẫu như 'Trường đại học Lạc Hồng có bao nhiêu ngành?' và 'Điểm chuẩn của ngành công nghệ thông tin là bao nhiêu?'. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng phân tích cú pháp chính xác và trả lời các câu hỏi một cách hiệu quả.
4.2 Đánh giá hệ thống
Hệ thống được đánh giá dựa trên khả năng xử lý các câu hỏi, tốc độ truy vấn, và độ chính xác của câu trả lời. Kết quả đánh giá cho thấy hệ thống đáp ứng được các yêu cầu cơ bản và có tiềm năng phát triển thêm trong tương lai.
V. Kết luận và hướng phát triển
Hệ thống trả lời tự động tiếng Việt cho tuyển sinh đại học đã đạt được những kết quả ban đầu đáng khích lệ. Hệ thống có khả năng phân tích cú pháp và trả lời các câu hỏi liên quan đến tuyển sinh một cách chính xác. Tuy nhiên, hệ thống vẫn còn một số hạn chế, đặc biệt là trong việc xử lý các câu hỏi phức tạp. Trong tương lai, hệ thống có thể được cải thiện bằng cách mở rộng bộ văn phạm và tích hợp thêm các công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến.
5.1 Kết quả đạt được
Hệ thống đã xây dựng thành công cơ sở dữ liệu và bộ văn phạm dựa trên DCG. Hệ thống có khả năng trả lời các câu hỏi đơn giản liên quan đến tuyển sinh đại học một cách chính xác và nhanh chóng.
5.2 Hướng phát triển
Trong tương lai, hệ thống có thể được cải thiện bằng cách mở rộng bộ văn phạm, tích hợp các công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến, và hỗ trợ thêm các loại câu hỏi phức tạp hơn.
