Luận văn ThS: Chuyển ngữ tự động từ tiếng Việt sang tiếng Nhật (ĐHCN - ĐHQG Hà Nội)

Luận văn Thạc sĩ Chuyển ngữ tự động Việt - Nhật ngành Máy tính (604801). Nghiên cứu chuyên sâu về dịch máy, tài liệu tham khảo hữu ích.

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sỹ

2017

52
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

Danh mục hình vẽ

Danh mục bảng

1. CHƢƠNG I. GIỚI THIỆU

1.1. Đặc điểm ngôn ngữ tiếng Việt và tiếng Nhật

1.1.1. Đặc điểm ngôn ngữ tiếng Việt

1.1.2. Đặc điểm ngôn ngữ tiếng Nhật

1.2. Bài toán dịch máy và tiếp cận dịch dựa trên cụm từ phân cấp

1.2.1. Khái niệm về hệ dịch máy

1.2.2. Mô hình dịch máy thống kê

1.2.3. Tiếp cận dịch máy dựa trên cụm từ phân cấp

1.2.4. Mô hình ngôn ngữ

1.2.5. Giới thiệu dịch máy mạng nơ-ron

1.3. Vấn đề tên riêng và từ mƣợn trong dịch máy

1.3.1. Vấn đề tên riêng

1.4. Bài toán luận văn giải quyết

1.5. Kết cấu luận văn

2. DỊCH MÁY THỐNG KÊ DỰA TRÊN CỤM TỪ PHÂN CẤP

2.1. Văn phạm phi ngữ cảnh đồng bộ

2.2. Quy tắc trích xuất

2.3. Các quy tắc khác

2.4. Các đặc trƣng

3. DỊCH TÊN RIÊNG VÀ CHUYỂN NGỮ

3.1. Dịch tên riêng

3.2. Một số nguyên tắc cần lƣu ý khi chuyển tên tiếng Việt sang Katakana

3.3. Phƣơng pháp của Kevin Night (1997)

3.4. Các mô hình xác suất

3.5. Mô hình chuyển ngữ không giám sát

3.6. Khai phá chuyển ngữ

3.7. Mô hình chuyển ngữ

3.8. Tích hợp với dịch máy

3.9. Đánh giá chất lƣợng dịch

4. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

4.1. Chuẩn bị dữ liệu đầu vào cho hệ dịch

4.2. Công cụ tiền xử lý

4.3. Môi trƣờng triển khai phần cứng:

4.4. Bộ công cụ mã nguồn mở Moses

4.5. Tiến hành thực nghiệm

4.5.1. Dữ liệu đầu vào

4.5.2. Dữ liệu đầu vào thu thập từ Ted và Wiki:

4.5.3. Quá trình chuẩn bị dữ liệu và huấn luyện

4.5.4. Đánh giá và phân tích kết quả theo cỡ dữ liệu huấn luyện

4.5.5. Kết quả khi chƣa áp dụng mô hình chuyển ngữ

4.5.6. Kết quả sau khi áp dụng mô hình chuyển ngữ không giám sát

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Luận Văn Thạc Sĩ Chuyển Ngữ Tự Động Việt Nhật

Luận văn thạc sĩ về chuyển ngữ tự động từ tiếng Việt sang tiếng Nhật, đặc biệt trong lĩnh vực máy tính (mã ngành 604801), là một nghiên cứu quan trọng và đầy tiềm năng. Hiện nay, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, nhu cầu dịch máy ngày càng tăng cao. Luận văn này tập trung vào việc xây dựng và cải thiện hệ thống dịch máy cho cặp ngôn ngữ Việt-Nhật, vốn có nhiều khác biệt về cấu trúc ngữ pháp và hệ thống chữ viết. Một trong những thách thức lớn là việc xử lý các từ không xác định, đặc biệt là tên riêng, đòi hỏi phải có phương pháp chuyển ngữ hiệu quả. Luận văn này hứa hẹn đóng góp vào việc nâng cao chất lượng dịch máy, giúp cho việc giao tiếp và trao đổi thông tin giữa hai quốc gia trở nên dễ dàng hơn. Nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn cao, có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như thương mại, du lịch, giáo dục, và nghiên cứu khoa học.

1.1. Tầm Quan Trọng của Chuyển Ngữ Tự Động Việt Nhật

Việc chuyển ngữ tự động từ tiếng Việt sang tiếng Nhật đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy hợp tác và giao lưu giữa hai nước. Sự khác biệt lớn về ngôn ngữ tạo ra rào cản đáng kể, đòi hỏi phải có công cụ hỗ trợ dịch thuật hiệu quả. Dịch máy giúp phá vỡ rào cản này, cho phép mọi người tiếp cận thông tin và kiến thức một cách dễ dàng hơn. Ứng dụng trong thương mại, dịch máy giúp các doanh nghiệp Việt Nam và Nhật Bản giao tiếp, đàm phán, và ký kết hợp đồng một cách nhanh chóng và chính xác. Trong lĩnh vực du lịch, nó cho phép du khách dễ dàng tìm hiểu thông tin, đặt phòng khách sạn, và giao tiếp với người dân địa phương. Trong giáo dục và nghiên cứu khoa học, dịch máy giúp sinh viên và nhà nghiên cứu tiếp cận tài liệu và công trình nghiên cứu của đối phương một cách thuận tiện. Do đó, việc phát triển hệ thống dịch máy chất lượng cao cho cặp ngôn ngữ Việt-Nhật là một nhiệm vụ quan trọng và cấp thiết.

1.2. Tổng Quan về Luận Văn Thạc Sĩ Máy Tính 604801

Luận văn thạc sĩ máy tính với mã ngành 604801 tập trung vào nghiên cứu và phát triển các phương pháp chuyển ngữ tự động từ tiếng Việt sang tiếng Nhật. Nghiên cứu này sử dụng các kỹ thuật hiện đại trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học máy, và học sâu. Luận văn không chỉ tập trung vào việc xây dựng mô hình dịch máy mà còn chú trọng đến việc cải thiện chất lượng bản dịch, đặc biệt là xử lý các từ không xác định như tên riêng và thuật ngữ chuyên ngành. Các phương pháp đánh giá chất lượng dịch như BLEU score, METEOR score, và TER score được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các mô hình khác nhau. Nghiên cứu cũng xem xét việc sử dụng từ điển song ngữ Việt - Nhật và các nguồn dữ liệu huấn luyện khác để nâng cao độ chính xác của bản dịch. Kết quả nghiên cứu hứa hẹn đóng góp vào sự phát triển của công cụ dịch thuật tự động, phục vụ nhu cầu ngày càng tăng của xã hội.

II. Thách Thức Trong Chuyển Ngữ Tự Động Tiếng Việt Nhật

Việc chuyển ngữ tự động từ tiếng Việt sang tiếng Nhật đối mặt với nhiều thách thức do sự khác biệt sâu sắc giữa hai ngôn ngữ. Ngữ pháp tiếng Việt thuộc loại ngôn ngữ đơn lập, trong khi tiếng Nhật là ngôn ngữ chắp dính. Sự khác biệt này gây khó khăn trong việc xây dựng mô hình dịch máy có thể xử lý cấu trúc câu phức tạp. Thêm vào đó, hệ thống chữ viết của hai ngôn ngữ cũng rất khác nhau. Tiếng Việt sử dụng bảng chữ cái Latinh, trong khi tiếng Nhật sử dụng ba loại chữ viết: Hiragana, Katakana, và Kanji. Việc chuyển ngữ tên riêng và các từ mượn từ tiếng Việt sang Katakana đòi hỏi phải có phương pháp xử lý đặc biệt. Một thách thức khác là sự thiếu hụt tài liệu song ngữ chất lượng cao. Để xây dựng mô hình dịch máy hiệu quả, cần có lượng lớn dữ liệu huấn luyện song ngữ, nhưng nguồn tài liệu này hiện còn hạn chế. Việc cải thiện chất lượng dịch đòi hỏi phải có sự kết hợp giữa các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học máy, và nguồn dữ liệu phong phú.

2.1. Khác Biệt Ngữ Pháp và Hệ Thống Chữ Viết

Sự khác biệt về ngữ pháp và hệ thống chữ viết giữa tiếng Việttiếng Nhật là một trong những rào cản lớn nhất trong chuyển ngữ tự động. Ngữ pháp tiếng Việt mang tính phân tích cao, trật tự từ có vai trò quan trọng trong việc biểu thị ý nghĩa. Trong khi đó, ngữ pháp tiếng Nhật mang tính tổng hợp, sử dụng các trợ từ và hậu tố để biểu thị quan hệ ngữ pháp. Điều này đòi hỏi mô hình dịch máy phải có khả năng phân tích cấu trúc câu của cả hai ngôn ngữ một cách chính xác. Hệ thống chữ viết của tiếng Nhật, với ba loại chữ khác nhau, cũng gây khó khăn trong việc chuyển ngữ và xử lý văn bản. Việc xử lý tên riêngtừ mượn từ tiếng Việt sang Katakana đòi hỏi phải có quy tắc chuyển đổi âm vị học và chữ viết chính xác.

2.2. Thiếu Hụt Dữ Liệu Huấn Luyện Song Ngữ Việt Nhật

Việc xây dựng mô hình dịch máy hiệu quả đòi hỏi lượng lớn dữ liệu huấn luyện song ngữ Việt-Nhật. Tuy nhiên, nguồn tài liệu song ngữ này hiện còn hạn chế so với các cặp ngôn ngữ phổ biến khác như Anh-Pháp hay Anh-Trung. Sự thiếu hụt dữ liệu gây khó khăn trong việc huấn luyện mô hình có khả năng khái quát hóa tốt và xử lý các trường hợp khác nhau. Để giải quyết vấn đề này, cần có các phương pháp thu thập và tạo dữ liệu hiệu quả, chẳng hạn như sử dụng các kỹ thuật gán nhãn bán tự động, khai thác dữ liệu từ Internet, và sử dụng các phương pháp tăng cường dữ liệu. Việc chia sẻ dữ liệu và hợp tác giữa các nhà nghiên cứu cũng đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng mô hình dịch máy.

III. Giải Pháp Chuyển Ngữ Tự Động Dịch Máy Thống Kê và Nơ ron

Luận văn đề xuất sử dụng kết hợp dịch máy thống kêdịch máy nơ-ron để chuyển ngữ tự động từ tiếng Việt sang tiếng Nhật. Dịch máy thống kê, đặc biệt là mô hình dựa trên cụm từ phân cấp, cho phép học các quy tắc dịch từ dữ liệu huấn luyện một cách tự động. Phương pháp này có ưu điểm là dễ triển khai và có khả năng xử lý các cấu trúc câu phức tạp. Dịch máy nơ-ron, đặc biệt là các mô hình seq2seq với attention mechanismTransformer, có khả năng học các biểu diễn ngữ nghĩa của câu và tạo ra bản dịch mượt mà và tự nhiên hơn. Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi lượng lớn dữ liệu huấn luyện và tài nguyên tính toán. Luận văn cũng đề xuất sử dụng các kỹ thuật chuyển ngữ không giám sát để xử lý các từ không xác định như tên riêng. Việc kết hợp các phương pháp này hứa hẹn mang lại kết quả dịch máy tốt hơn.

3.1. Dịch Máy Thống Kê Dựa Trên Cụm Từ Phân Cấp

Mô hình dịch máy thống kê dựa trên cụm từ phân cấp là một phương pháp hiệu quả để học các quy tắc dịch từ dữ liệu huấn luyện. Phương pháp này cho phép trích xuất các cụm từ có cấu trúc phân cấp từ các cặp câu song ngữ và sử dụng chúng để xây dựng mô hình dịch. Ưu điểm của phương pháp này là có khả năng xử lý các cấu trúc câu phức tạp và các hiện tượng ngôn ngữ như sắp xếp lại từ. Tuy nhiên, nó đòi hỏi phải có các phương pháp gióng hàng từ chính xác và hiệu quả. Luận văn tập trung vào việc cải thiện các phương pháp trích xuất quy tắclựa chọn cụm từ để nâng cao chất lượng dịch máy.

3.2. Dịch Máy Nơ ron với Attention Mechanism và Transformer

Dịch máy nơ-ron đã đạt được những tiến bộ vượt bậc trong những năm gần đây, nhờ vào sự phát triển của các mô hình học sâu như seq2seq với attention mechanismTransformer. Các mô hình này có khả năng học các biểu diễn ngữ nghĩa của câu và tạo ra bản dịch mượt mà và tự nhiên hơn. Attention mechanism cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng của câu nguồn trong quá trình dịch. Transformer sử dụng cơ chế self-attention để học các mối quan hệ giữa các từ trong câu một cách hiệu quả. Tuy nhiên, dịch máy nơ-ron đòi hỏi lượng lớn dữ liệu huấn luyện và tài nguyên tính toán, và có thể gặp khó khăn trong việc xử lý các từ hiếm gặp.

IV. Chuyển Ngữ Tên Riêng và Từ Mượn Phương Pháp Tiếp Cận

Luận văn đặc biệt chú trọng đến việc chuyển ngữ tên riêng và từ mượn, một vấn đề quan trọng trong dịch máy giữa các ngôn ngữ có hệ thống chữ viết khác nhau. Việc chuyển ngữ tên riêng từ tiếng Việt sang Katakana trong tiếng Nhật đòi hỏi phải có quy tắc chuyển đổi âm vị học và chữ viết chính xác. Luận văn đề xuất sử dụng mô hình chuyển ngữ không giám sát, dựa trên thuật toán EM, để học các quy tắc chuyển đổi này từ dữ liệu song song. Mô hình chuyển ngữ được tích hợp vào hệ thống dịch máy để cải thiện khả năng xử lý các từ không xác định.

4.1. Mô Hình Chuyển Ngữ Không Giám Sát Dựa Trên Thuật Toán EM

Luận văn đề xuất sử dụng mô hình chuyển ngữ không giám sát, dựa trên thuật toán EM, để học các quy tắc chuyển đổi từ tiếng Việt sang Katakana trong tiếng Nhật. Thuật toán EM cho phép ước lượng các tham số của mô hình từ dữ liệu song song mà không cần nhãn. Mô hình chuyển ngữ được xây dựng dựa trên các cặp ký tự và cụm ký tự phổ biến trong dữ liệu song ngữ. Các phương pháp đánh giá chất lượng chuyển ngữ được sử dụng để đánh giá hiệu quả của mô hình.

4.2. Tích Hợp Mô Hình Chuyển Ngữ Vào Hệ Thống Dịch Máy

Mô hình chuyển ngữ được tích hợp vào hệ thống dịch máy để cải thiện khả năng xử lý các từ không xác định. Khi gặp một từ không xác định, hệ thống dịch máy sẽ sử dụng mô hình chuyển ngữ để tạo ra bản dịch Katakana của từ đó. Bản dịch Katakana sau đó được sử dụng trong quá trình dịch câu. Việc tích hợp mô hình chuyển ngữ giúp cải thiện chất lượng bản dịch và giảm số lượng lỗi liên quan đến các từ không xác định.

V. Thực Nghiệm và Đánh Giá Cải Thiện Chất Lượng Dịch Máy

Luận văn trình bày các thực nghiệm và kết quả đánh giá chất lượng dịch của hệ thống dịch máy. Các thực nghiệm được thực hiện trên các bộ dữ liệu khác nhau, với các mô hình dịch máy khác nhau. Các phương pháp đánh giá chất lượng dịch như BLEU score, METEOR score, và TER score được sử dụng để so sánh hiệu quả của các mô hình. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng việc sử dụng kết hợp dịch máy thống kêdịch máy nơ-ron, cùng với mô hình chuyển ngữ không giám sát, giúp cải thiện đáng kể chất lượng bản dịch. Luận văn cũng phân tích các lỗi thường gặp trong quá trình dịch máy và đề xuất các phương pháp khắc phục.

5.1. Chuẩn Bị Dữ Liệu Đầu Vào và Huấn Luyện Mô Hình

Quá trình chuẩn bị dữ liệu đầu vào và huấn luyện mô hình đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng dịch. Luận văn mô tả chi tiết các bước chuẩn bị dữ liệu, bao gồm thu thập dữ liệu song ngữ, tiền xử lý dữ liệu, và gán nhãn dữ liệu. Các phương pháp tách từchuẩn hóa văn bản được sử dụng để cải thiện độ chính xác của mô hình dịch máy. Luận văn cũng trình bày các kỹ thuật huấn luyện mô hình, bao gồm lựa chọn tham số, điều chỉnh mô hình, và đánh giá hiệu năng mô hình.

5.2. Phân Tích Kết Quả và So Sánh Các Phương Pháp

Luận văn phân tích kết quả thực nghiệm và so sánh hiệu quả của các phương pháp dịch máy khác nhau. Các chỉ số đánh giá chất lượng dịch như BLEU score, METEOR score, và TER score được sử dụng để so sánh các mô hình. Luận văn cũng phân tích các lỗi thường gặp trong quá trình dịch máy và đề xuất các phương pháp khắc phục. Kết quả phân tích cho thấy rằng việc sử dụng kết hợp dịch máy thống kêdịch máy nơ-ron, cùng với mô hình chuyển ngữ không giám sát, mang lại kết quả tốt nhất.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Luận Văn Chuyển Ngữ

Luận văn đã trình bày một phương pháp hiệu quả để chuyển ngữ tự động từ tiếng Việt sang tiếng Nhật, kết hợp giữa dịch máy thống kê, dịch máy nơ-ron, và mô hình chuyển ngữ không giám sát. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng phương pháp này giúp cải thiện đáng kể chất lượng bản dịch. Luận văn cũng đề xuất các hướng phát triển trong tương lai, bao gồm sử dụng các mô hình học sâu tiên tiến hơn, tăng cường dữ liệu huấn luyện, và cải thiện các phương pháp đánh giá chất lượng dịch.

6.1. Tổng Kết Những Đóng Góp Của Luận Văn

Luận văn đã đóng góp vào lĩnh vực chuyển ngữ tự động từ tiếng Việt sang tiếng Nhật bằng cách đề xuất một phương pháp hiệu quả kết hợp giữa dịch máy thống kê, dịch máy nơ-ron, và mô hình chuyển ngữ không giám sát. Luận văn cũng cung cấp một phân tích chi tiết về các thách thức trong chuyển ngữ tự động giữa hai ngôn ngữ và đề xuất các giải pháp khắc phục. Các kết quả thực nghiệm cho thấy rằng phương pháp này giúp cải thiện đáng kể chất lượng bản dịch.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo và Ứng Dụng Thực Tế

Trong tương lai, có thể tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình học sâu tiên tiến hơn để cải thiện chất lượng dịch máy. Việc tăng cường dữ liệu huấn luyện và cải thiện các phương pháp đánh giá chất lượng dịch cũng là những hướng đi quan trọng. Ngoài ra, cần tập trung vào việc phát triển các ứng dụng thực tế của hệ thống dịch máy, chẳng hạn như ứng dụng trong thương mại điện tử, du lịch, và giáo dục.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ HỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN TUẤN ANH CHUYỂN NGỮ TỰ ĐỘNG TỪ TIẾNG VIỆT SANG TIẾNG NHẬT LUẬN VĂN THẠC SỸ Hà Nội - 2017 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN TUẤN ANH CHUYỂN NGỮ TỰ ĐỘNG TỪ TIẾNG VIỆT SANG TIẾNG NHẬT Ngành : Công nghệ thông tin Chuyên ngành : Kỹ thuật phần mềm Mã số : 60480103 LUẬN VĂN THẠC SỸ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN PHƢƠNG THÁI Hà Nội - 2017 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan các kết quả nghiên cứu, thực nghiệm đƣợc trình bày trong luận văn này do tôi thực hiện dƣới sự hƣớng dẫn của Phó giáo sƣ, Tiến sĩ Nguyễn Phƣơng Thái. Tất cả những tham khảo từ các nghiên cứu liên quan đều đƣợc nêu nguồn gốc một cách rõ ràng từ danh mục tài liệu tham khảo của luận văn. Trong luận văn, không có việc sao chép tài liệu, công trình nghiên cứu của ngƣời khác mà không chỉ rõ về tài liệu tham khảo. TÁC GIẢ LUẬN VĂN Nguyễn Tuấn Anh TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com LỜI CẢM ƠN Trƣớc tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến thầy giáo, Phó giáo sƣ, Tiến sĩ Nguyễn Phƣơng thái đã tận tình hƣớng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp.

Tôi xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới trƣờng Đại học Công Nghệ - ĐHQG Hà Nội và những thầy cô giáo tôi đã giảng dạy, truyền thụ kiến thức trong thời gian qua. Cuối cùng, tôi xin cảm ơn tất cả gia đình, bạn bè đã luôn động viên giúp đỡ tôi trong thời gian nghiên cứu đề tài. Tuy đã có những cố gắng nhất định nhƣng do thời gian và trình độ có hạn nên luận văn còn nhiều thiếu sót và hạn chế. Kính mong nhận đƣợc sự góp ý của thầy cô và các bạn.

TÁC GIẢ LUẬN VĂN Nguyễn Tuấn Anh TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .4 Danh mục hình vẽ .7 Danh mục bảng. Đặc điểm ngôn ngữ tiếng Việt và tiếng Nhật. Đặc điểm ngôn ngữ tiếng Việt[16]. Đặc điểm ngôn ngữ tiếng Nhật .2 Bài toán dịch máy và tiếp cận dịch dựa trên cụm từ phân cấp .1 Khái niệm về hệ dịch máy .2 Mô hình dịch máy thống kê.

Tiếp cận dịch máy dựa trên cụm từ phân cấp .4 Mô hình ngôn ngữ. Giới thiệu dịch máy mạng nơ-ron .3 Vấn đề tên riêng và từ mƣợn trong dịch máy .1 Vấn đề tên riêng. Bài toán luận văn giải quyết. Kết cấu luận văn.

DỊCH MÁY THỐNG KÊ DỰA TRÊN CỤM TỪ PHÂN CẤP. Văn phạm phi ngữ cảnh đồng bộ. Quy tắc trích xuất. Các quy tắc khác.

Các đặc trƣng .19 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. DỊCH TÊN RIÊNG VÀ CHUYỂN NGỮ. Dịch tên riêng. Một số nguyên tắc cần lƣu ý khi chuyển tên tiếng Việt sang Katakana[17].

Phƣơng pháp của Kevin Night (1997). Các mô hình xác suất. Mô hình chuyển ngữ không giám sát. Khai phá chuyển ngữ.

Mô hình chuyển ngữ. Tích hợp với dịch máy. Đánh giá chất lƣợng dịch. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ.

Chuẩn bị dữ liệu đầu vào cho hệ dịch. Công cụ tiền xử lý. Môi trƣờng triển khai phần cứng:. Bộ công cụ mã nguồn mở Moses.

Tiến hành thực nghiệm. Dữ liệu đầu vào.33 Dữ liệu đầu vào thu thập từ Ted và Wiki:. Quá trình chuẩn bị dữ liệu và huấn luyện. Đánh giá và phân tích kết quả theo cỡ dữ liệu huấn luyện.

Kết quả khi chƣa áp dụng mô hình chuyển ngữ. Kết quả sau khi áp dụng mô hình chuyển ngữ không giám sát .42 TÀI LIỆU THAM KHẢO .43 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Danh mục hình vẽ Hình 1.1: Sơ đồ tổng quan hệ dịch máy Hình 1.2: Mô hình chung hệ dịch máy thống kê Việt – Nhật Hình 1.3: Ví dụ về gióng hàng từ Hình 1.4: Trích xuất các quy tắc dịch cụm từ truyền thống Hình 1.5: Trích xuất quy tắc dịch cụm từ phân cấp Hình 1.6: Ví dụ chuyển ngữ tên riêng tiếng Nga - Anh Hình 2.1: Ví dụ trích xuất của văn phạm phi ngữ cảnh đồng bộ Hình 2.2: Ví dụ trích xuất ngữ pháp: Chuỗi cụm từ ban đầu Hình 2.3: Các quy tắc suy luận cho bộ phân tích cú pháp LM Hình 2.4: Phƣơng pháp tìm kiếm cho bộ phân tích cú pháp LM Hình 3.1: Ví dụ về gióng hàng kí tự Hình 3.2: Sơ đồ hệ dịch Hình 4.1: Kết quả đánh giá chất lƣợng dịch khi chƣa tích hợp mô hình chuyển ngữ Hình 4.2: Kết quả đánh giá chất lƣợng dịch tích hợp mô hình chuyển ngữ không giám sát TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Danh mục bảng Bảng 1.1: Bảng chữ cái Katakana và cách phát âm tiếng Nhật Bảng 3.1: Nguyên tắc chuyển ngữ nguyên âm tiếng Việt sang tiếng Nhật Bảng 3.2: Ví dụ chuyển ngữ phụ âm tiếng Việt sang tiếng Nhật Bảng 3.3: Ánh xạ một số âm tiếng Việt (Viết hoa) với âm tiếng Nhật (viết thƣờng) sử dụng thật toán EM Bảng 4.1: Một số kết quả dịch từ tiếng Việt sang tiếng Nhật khi chƣa tích hợp mô hình chuyển ngữ Bảng 4.2: Một số kết quả dịch từ tiếng Việt sang tiếng Nhật tích mô hình chuyển ngữ không giám sát Bảng 4.3: Một số kết quả chuyển ngữ đúng tiếng Việt sang tiếng Nhật tích hợp mô hình chuyển ngữ không giám sát Bảng 4.4: Một số kết quả chuyển ngữ sai từ tiếng Việt sang tiếng Nhật tích hợp mô hình chuyển ngữ không giám sát TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 1 CHƢƠNG I. GIỚI THIỆU Hiện nay có hàng nghìn ngôn ngữ trên toàn thế giới, mỗi ngôn ngữ đều có những đặc trƣng riêng về bảng chữ cái và cách phát âm. Ngày càng có nhiều những hệ thống tự động dịch miễn phí trên mạng nhƣ: systran, google translate, vietgle … Những hệ thống này cho phép dịch tự động các văn bản với một cặp ngôn ngữ chọn trƣớc (ví dụ dịch từ tiếng Anh sang tiếng Việt).

Điều ấy cho thấy sự phát triển của dịch máy càng ngày càng đi vào đời sống con ngƣời, đƣợc ứng dụng rộng rãi. Vấn đề đặt ra đối với cả dịch giả và máy dịch trong việc dịch giữa các cặp ngôn ngữ có hệ thống bảng chữ cái và cách phát âm khác nhau là dịch chính xác tên riêng và các thuật ngữ kỹ thuật (các từ không xác định). Những đối tƣợng này đƣợc phiên âm, thay thế bởi những âm xấp xỉ tƣơng đƣơng. Việc dịch phiên âm giữa các cặp ngôn ngữ đó đƣợc gọi là Chuyển ngữ.

Việc dịch các từ không xác địnhlà một vấn đề khó do các ngôn ngữ thƣờng khác nhau về bảng chữ cái và cách phát âm. Các từ này thƣờng đƣợc chuyển ngữ, tức là, thay thế bằng khoảng ngữ âm gần đúng. Ví dụ: "Nguyễn Thu Trang" trong tiếng Việt xuất hiện dƣới dạng "グエンテゥーチャン" (Guen tuu chan) trong tiếng Nhật. Đặc điểm ngôn ngữ tiếng Việt và tiếng Nhật [16] 1.

Đặc điểm ngôn ngữ tiếng Việt Tiế ng Viê ̣t thuô ̣c ngôn ngƣ̃ đơn lâ ̣p, tƣ́c là mỗi mô ̣t âm tiết đƣơ ̣c phát âm tách rời nhau và đƣơ ̣c thể hiê ̣n bằng mô ̣t chƣ̃ viế t. Đặc điểm này thể hiện rõ rệt ở tất cả các mă ̣t ngƣ̃ âm, tƣ̀ vƣ̣ng, ngƣ̃ pháp. Đặc điểm ngữ âm Trong tiế ng Viê ̣t có mô ̣t loa ̣i đơn vị đặc biệt gọi là "tiế ng". Về mă ̣t ngƣ̃ âm , mỗi tiế ng là mô ̣t âm tiế t và cách vi ết tƣơng đồng với phát âm.

Hê ̣ thố ng âm vi ̣tiế ng Viê ̣t phong phú và có tính cân đố i. Đặc điểm từ vựng Mỗi tiế ng, nói chung, là một yếu tố có nghĩa. Tiế ng là đơn vi ̣cơ sở của hê ̣ thố ng các đơn vị có nghĩa của tiếng Việt. Tƣ̀ tiế ng, ngƣời ta ta ̣o ra các đơn vi ̣tƣ̀ vƣ̣ng khác để đinh ̣ danh sƣ̣ vâ ̣t, hiê ̣n tƣơ ̣ng., chủ yếu nhờ phƣơng thức ghép và phƣơng thức láy.

Viê ̣c tạo ra các đơn vị từ vựng ở phƣơng thức ghép luôn chịu sự chi phối của quy luâ ̣t kế t hơ ̣p ngƣ̃ nghiã , ví dụ: đấ t nƣớc, máy bay, nhà lầu xe hơi, nhà tan cửa nát. Hiê ̣n nay, đây là phƣơng thƣ́c chủ yế u để sản sinh ra các đơn v ị từ vựng. Theo phƣơng thƣ́c này , tiế ng Viê ̣t triê ̣t để sƣ̉ du ̣ng các yế u tố cấ u ta ̣o tƣ̀ thuầ n Viê ̣t hay vay mƣơ ̣n tƣ̀ các ngôn ngữ khác để tạo ra các từ , ngƣ̃ mới, ví dụ: tiế p thi ,̣ karaoke , xa lô ̣ thông tin , siêu liên kế t văn bản , truy câ ̣p ngẫu nhiên, … Vố n tƣ̀ vƣ̣ng tố i thiể u của tiế ng Viê ̣t phầ n lớn là các tƣ̀ đơn tiế t (mô ̣t âm tiế t , mô ̣t tiế ng). Sƣ̣ linh hoa ̣t trong sƣ̉ du ̣ng, viê ̣c ta ̣o ra các tƣ̀ ngƣ̃ mới mô ̣t cách dễ dàng đã tạo điều kiện thuận lợi ch o sƣ̣ phát triể n vố n tƣ̀ , vƣ̀a phong phú về số lƣơ ̣ng , vƣ̀a đa TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 2 dạng trong hoạt động.

Cùng một sự vật, hiê ̣n tƣơ ̣ng, mô ̣t hoa ̣t đô ̣ng hay mô ̣t đă ̣c trƣng , có thể có nhiều tƣ̀ ngƣ̃ khác nhau biể u thi. Đặc điểm ngôn ngữ tiếng Nhật Hệ thống chữ viết Ngƣời Nhật có một bảng chữ cái đặc biệt về ngữ âm đƣợc gọi là Katakana, đƣợc sử dụng chủ yếu để viết tên nƣớc ngoài và từ mƣợn. Các ký hiệu katakana đƣợc thể hiện trong Bảng1.1, với cách phát âm tiếng Nhật của chúng. Hai ký hiệu đƣợc hiển thị ở góc dƣới bên phải đƣợc sử dụng để kéo dài nguyên âm hoặc phụ âm tiếng Nhật.1: Bảng chữ cái Katakana và cách phát âm tiếng Nhật[3] Ngữ âm[17] Âm tiết trong tiếng Nhật giữ một vị trí rất quan trọng, nó vừa là đơn vị ngữ âm nhỏ nhất và vừa là đơn vị phát âm cơ bản.

Mỗi âm tiết đƣợc thể hiện bằng một chữ Kana (Hiragana và Katakana). Tiếng Nhật có số lƣợng âm tiết không lớn, có tất cả 112 dạng âm tiết. Trong số này, có 21 dạng âm tiết chỉ xuất hiện trong các từ đƣợc vay mƣợn từ nƣớc ngoài. Nếu nhƣ trong tiếng Việt, có rất nhiều từ đƣợc cấu tạo bởi một âm tiết, và mỗi âm tiết đều mang ý nghĩa nhất định, VD: bàn, trà, bạn, đèn., thì đối với tiếng Nhật, phần lớn các từ đƣợc cấu tạo từ hai âm tiết trở lên và mỗi một âm tiết thƣờng không mang ý nghĩa nào cả.

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