I. Tổng quan về khóa luận tốt nghiệp khoa học dữ liệu trích xuất thông tin
Khóa luận tốt nghiệp về khoa học dữ liệu trích xuất thông tin từ bìa sách tiếng Việt là một nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực trích xuất thông tin. Mục tiêu chính của khóa luận là xây dựng một hệ thống có khả năng nhận diện và trích xuất thông tin từ bìa sách, bao gồm tên sách, tên tác giả và nhà xuất bản. Nghiên cứu này không chỉ giúp nâng cao khả năng quản lý sách mà còn góp phần vào việc số hóa tài liệu văn hóa Việt Nam.
1.1. Mục tiêu và ý nghĩa của nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu là xây dựng bộ dữ liệu cho bài toán trích xuất thông tin từ bìa sách tiếng Việt. Ý nghĩa của nghiên cứu nằm ở việc cải thiện khả năng truy cập thông tin sách và hỗ trợ quản lý thư viện hiệu quả hơn.
1.2. Phạm vi nghiên cứu và đối tượng
Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các bìa sách tiếng Việt, với nguồn dữ liệu thu thập từ các nhà sách và thư viện. Đối tượng nghiên cứu bao gồm các thông tin như tên sách, tên tác giả và nhà xuất bản.
II. Thách thức trong việc trích xuất thông tin từ bìa sách tiếng Việt
Việc trích xuất thông tin từ bìa sách tiếng Việt gặp nhiều thách thức do sự đa dạng về kiểu dáng và chất lượng hình ảnh. Các yếu tố như độ phân giải thấp, ánh sáng không đồng đều và phông chữ khác nhau có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của quá trình nhận diện. Điều này đòi hỏi các phương pháp xử lý hình ảnh và nhận diện văn bản phải được tối ưu hóa.
2.1. Các vấn đề về chất lượng hình ảnh
Chất lượng hình ảnh là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng nhận diện văn bản. Hình ảnh mờ, thiếu sáng hoặc bị méo có thể dẫn đến sai sót trong quá trình trích xuất thông tin.
2.2. Độ phức tạp của ngôn ngữ tiếng Việt
Ngôn ngữ tiếng Việt có nhiều đặc điểm riêng biệt như dấu câu và các ký tự đặc biệt, điều này làm cho việc nhận diện văn bản trở nên phức tạp hơn so với các ngôn ngữ khác.
III. Phương pháp trích xuất thông tin hiệu quả từ bìa sách
Để giải quyết các thách thức trong việc trích xuất thông tin, nghiên cứu áp dụng nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình như EasyOCR, PaddleOCR và Tesseract được sử dụng để nhận diện văn bản trên bìa sách.
3.1. Xây dựng bộ dữ liệu cho mô hình
Bộ dữ liệu được xây dựng từ khoảng 10.000 ảnh bìa sách tiếng Việt, được gán nhãn rõ ràng để phục vụ cho việc huấn luyện các mô hình nhận diện văn bản.
3.2. Các mô hình học máy được áp dụng
Nghiên cứu sử dụng các mô hình học máy tiên tiến như EAST và CRAFT cho việc phát hiện văn bản, cùng với các mô hình như CRNN và SVTR cho việc nhận diện văn bản.
IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn
Kết quả nghiên cứu cho thấy các mô hình được áp dụng đạt được độ chính xác cao trong việc trích xuất thông tin từ bìa sách. Hệ thống không chỉ giúp số hóa thông tin sách mà còn hỗ trợ quản lý thư viện hiệu quả hơn. Các ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu bao gồm việc phát triển các ứng dụng quản lý sách và thư viện điện tử.
4.1. Đánh giá hiệu suất của mô hình
Các mô hình được đánh giá dựa trên các chỉ số như Precision, Recall và F1-score, với kết quả đạt được trên 75% cho độ chính xác.
4.2. Ứng dụng trong quản lý thư viện
Hệ thống trích xuất thông tin từ bìa sách có thể được ứng dụng trong việc quản lý thư viện, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc.
V. Kết luận và hướng phát triển tương lai
Khóa luận đã đạt được những kết quả khả quan trong việc trích xuất thông tin từ bìa sách tiếng Việt. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hướng phát triển trong tương lai, bao gồm việc cải thiện độ chính xác của các mô hình và mở rộng phạm vi nghiên cứu sang các loại tài liệu khác.
5.1. Hướng phát triển công nghệ OCR
Công nghệ OCR sẽ tiếp tục được cải tiến để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao trong việc số hóa tài liệu và quản lý thông tin.
5.2. Nghiên cứu mở rộng sang các ngôn ngữ khác
Nghiên cứu có thể mở rộng sang các ngôn ngữ khác, từ đó tạo ra các bộ dữ liệu phong phú hơn và nâng cao khả năng ứng dụng của hệ thống.
