chương 1 đã được trình bày, các phần còn lại luận văn có nội dung như sau: 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chương 2 nêu ra những cơ sở lý thuyết quan trọng làm nền móng cho việc đề xuất phương pháp mô hình hóa tri thức của luận văn. Phần đầu chương nêu lên những lý thuyết về tri thức và mô hình hóa tri thức gồm những khái niệm và phương pháp chung của lĩnh vực. Tiếp đó là những lý thuyết về văn bản pháp luật, phân loại và đặc trưng của chúng. Chương 3 của luận văn phân tích kỹ những đặc điểm riêng có của hệ thống văn bản pháp luật Việt Nam và đề xuất phương pháp mô hình hóa tri thức cho hệ thống này dựa trên những phân tích và cơ sở đã có.
Phần cuối chương nêu ra những đánh giá sơ bộ về phương pháp trên phương diện những điểm mạnh, hạn chế và nguyên nhân của chúng. Chương 4 trình bày phương pháp thực nghiệm, dữ liệu dùng cho thực nghiệm, kết quả thực nghiệm và phân tích các kết quả đó để đưa ra được những nhận xét và hướng phát triển trong tương lai. Bên cạnh, chúng tôi cũng trình bày những kết quả bước đầu trong việc áp dụng hệ thống vào các ứng dụng thực tế. Chương 5 tổng kết toàn bộ những kết quả đã đạt được trong luận văn.
Các nội dung về xuất xứ bài toán, phương pháp, kết quả thực nghiệm, ý nghĩa và hướng phát triển của nghiên cứu được thể hiện trong chương này. 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƯƠNG 2. Mô hình hóa tri thức 2. Tri thức và biểu diễn tri thức Tri thức hay kiến thức là những sự kiện, thông tin hay kỹ năng thu được thông qua trải nghiệm hoặc giáo dục, những hiểu biết lý thuyết hay thực tiễn về một vấn đề [35].
Trong khi tri thức hiện có thể được giải thích, mã hóa dưới dạng ngôn ngữ, văn bản, âm thanh, phim, ảnh thì tri thức ẩn là những tri thức thu được từ trải nghiệm thực tế, ẩn trong mỗi cá nhân và khó mã hóa cũng như chuyển giao ví dụ như niềm tin, thái độ, kỹ năng. Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, biểu diễn tri trức là biểu diễn được trạng thái của một miền bài toán như các đối tượng, thuộc tính của các đối tượng và quan hệ giữa chúng [36]. Biểu diễn tri thức nhằm thể hiện thông tin về thế giới dưới hình thức thuận tiện cho các hệ thống máy tính sử dụng. Biểu diễn tri thức được đặt trên nền tảng nghiên cứu về con người, cách con người giải quyết các vấn đề, và biểu diễn tri thức với mục đích đưa ra được mô hình giúp đơn giản hóa việc thiết kế và xây dựng các hệ thống phức tạp.
Biểu diễn tri thức có mối liên hệ chặt chẽ với logic để có thể thực thi tự động các phép suy diễn, phổ biến là các phép suy diễn trên tập hợp [17]. Giá trị của dữ liệu tăng lên khi nó được chuyển thành tri thức, là cơ sở đưa ra các quyết định phù hợp.1 là lược đồ thể hiện quan hệ giữa Dữ liệu, Thông tin và Tri thức. Dữ liệu, thông tin và tri thức [30] 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Mô hình tri thức Mô hình tri thức là đặc tả hình thức một cách rõ ràng của các khái niệm, các biến số cần cho quá trình tính toán và thiết lập mối quan hệ giữa chúng [23].
Mô hình tri thức được sử dụng như một khung trình bày tri thức về thế giới hay một phần của nó. Các mô hình tri thức mô tả: - Các cá thể: Các đối tượng cơ bản, nền tảng - Các lớp: Các tập hợp, hay kiểu của các đối tượng - Các thuộc tính: Thuộc tính, tính năng, đặc điểm, tính cách, hay các thông số của các đối tượng. - Các mối liên hệ: Cách thức mà các đối tượng liên hệ tới một đối tượng khác. Phương pháp mô hình hóa tri thức bằng ngôn ngữ khung Ngôn ngữ khung [22] cho phép các đối tượng trong thế giới thực được biểu diễn một cách đầy đủ và linh hoạt.
Sử dụng ngôn ngữ khung, các đối tượng được đóng gói thành một thực thể có cấu trúc, bên cạnh đó các thao tác trên tri thức cũng được định nghĩa trên cấu trúc đó, ví dụ khi mô tả khái niệm về một ma trận, các thao tác có thể định nghĩa thêm có thể là phép tính định thức, tính ma trận nghịch đảo hay véc tơ riêng của ma trận đã cho. Khung (Frame) là cấu trúc tổng quát nhất bao gồm hai thành phần là Slot và Facet. Slot thể hiện một thuộc tính của đối tượng được đặc tả bằng Khung. Mỗi Slot lại được đặc tả chi tiết hơn bởi các Facet, đó là các thông tin hoặc thủ tục của thuộc tính đặc tả bởi Slot.
Facet có thể được định nghĩa gồm nhiều loại khác nhau: - Value (giá trị) : thể hiện giá trị hiện tại của thuộc tính mô tả bởi Slot - Default (giá trị mặc định): giá trị này được lấy nếu như Slot có giá trị rỗng - Range (miền giá trị): cho biết miền giá trị hợp lệ mà Slot có thể nhận - If added: thủ tục được gọi khi Slot được thêm vào hoặc cập nhật - If needed: Facet này mô tả một hàm để tính giá trị của slot 8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Các hệ thống trí tuệ nhân tạo trong thực tế thường sử dụng nhiều Khung, chúng được liên kết với nhau theo một quan hệ nhất định. Đặc tính phân cấp và kế thừa của Khung giúp cho ngữ nghĩa được thể hiện tốt hơn. Trong cây kế thừa, gốc cây thể hiện mức độ trừu tượng cao nhất, các nút lá thể hiện Khung có mức độ trừu tượng thấp nhất. Các Khung ở mức thấp có thể kế thừa tất cả những tính chất của những Khung cao hơn.
Đặc tính này của Khung đã được kế thừa và tạo thành lợi thế của các ngôn ngữ hướng đối tượng. Cấu trúc phân cấp của khung cho phép giảm bớt độ phức tạp trong quá trình xây dựng cơ sở tri thức và cho phép dễ dàng phân loại tri thức. Phương pháp mô hình hóa tri thức bằng luật sinh Biểu diễn tri thức bằng luật sinh [25] là một kiểu biểu diễn tri thức có cấu trúc. Ý tưởng cơ bản của phương pháp này là mô tả tri thức dưới một cấu trúc nhân quả: “Nếu A thì B”.
Luật sinh là công cụ mô tả tri thức phổ biến và được áp dụng rộng rãi trong nhiều hệ thống thông minh vì nó có thể giải quyết các vấn đề thực tế. Các luật sinh giúp giảm không gian tìm kiếm từ đó giảm độ phức tạp tính toán cho các hệ thống. Bên cạnh đó, luật sinh có thể sử dụng để mã hóa các quyết định của chuyên gia. Một cách tổng quát luật sinh có dạng như công thức 2.1) Trong đó là các biểu thức logic.
Trong đó là mệnh đề điều kiện và là mệnh đề kết luận. Mệnh đề điều kiện không chứa toán tử OR ( ) giữa các biểu thức, trong trường hợp mệnh đề điều kiện chứa toán tử OR thì luật ban đầu sẽ được tách thành hai luật mới không chứa toán tử OR. Mệnh đề kết luận chỉ gồm duy nhất một biểu thức logic. Bên cạnh những ưu điểm được nêu phía trên, biểu diễn tri thức bằng luật sinh có những hạn chế riêng của nó.
Đối với hệ thống luật chứa vòng lặp hoặc chứa mâu thuẫn, quá trình suy diễn sẽ không dừng hoặc cho ra sai kết quả. Ngoài ra, phương pháp biểu diễn bằng luật sinh mang lại sự khó khăn nếu muốn bổ sung cập nhật cơ sở tri thức. 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Phương pháp mô hình hóa tri thức bằng mạng ngữ nghĩa Mạng ngữ nghĩa [37] là phương pháp biểu diễn tri thức dưới dạng một đồ thị như một mô hình của bộ nhớ con người.
Trong đồ thị, các đỉnh là các đối tượng (khái niệm) còn các cung chỉ ra mối liên kết (quan hệ) giữa chúng. Đây là cách biểu diễn tri thức phù hợp với nhu cầu giao tiếp của con người.2 là một ví dụ của mạng ngữ nghĩa. Chúng ta có những khái niệm như “Họa mi”, “Chim”, “Lông vũ”, “Tổ”, “Cánh” được kết nối bằng các quan hệ như trong đồ thị. Bằng việc tìm kiếm trên đồ thị này, ta có được những kết luận như “Họa mi có cánh”, “Họa mi có lông vũ” hay “Họa mi làm tổ”.
Ta thấy rằng cách biểu diễn này dễ hiểu đối với con người. Họa mi Lông vũ là có Chim làm có Tổ Cánh Hình 2. Ví dụ về mạng ngữ nghĩa Điểm mạnh của mạng ngữ nghĩa chính là điểm mạnh của công cụ đồ thị trong việc thực hiện các giải thuật tìm kiếm. Các thuật toán như tìm đồ thị liên thông, tìm chu trình, tìm đường đi ngắn nhất đều có thể được áp dụng trên mạng 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ngữ nghĩa.
Các cung thể hiện quan hệ giữa hai đối tượng, vì vậy việc tìm kiếm trên đồ thị chính là thực hiện cơ chế suy diễn trong mô hình tri thức. Bên cạnh đó, việc thể hiện tri thức theo cách này giúp giảm bớt số lượng đồ thị cần lưu trữ bằng việc kết hợp lưu trữ và tính toán suy diễn thông qua các thuật toán trên đồ thị. Đối với đồ thị thông thường, các cung trong một đồ thị cùng biểu diễn một ý nghĩa nhất định, do đó với mỗi quan hệ cần có một đồ thị riêng mô tả quan hệ ấy. Điều này gây lãng phí tài nguyên và không thích hợp cho miền tri thức không ngừng mở rộng như hệ thống văn bản pháp luật.
Mạng ngữ nghĩa phù hợp trong phân tích vấn đề nhưng điểm yếu của phương pháp này khi cài đặt vào máy tính gặp phải những trở ngại kỹ thuật. Ví dụ trong Hình 2.3, nếu ta thêm “Cánh cụt” vào đồ thị, ta sẽ có được “Cánh cụt có lông vũ”, đây là một kết luận không chính xác. Sự sai lầm ở đây xuất phát từ các trường hợp ngoại lệ trong quan hệ kế thừa, nếu ta can thiệp vào đồ thị để giải quyết các trường hợp ngoại lệ này, các trường hợp khác trong toàn mạng ngữ nghĩa sẽ bị ảnh hưởng. Cánh cụt là Họa mi Lông vũ là có Chim làm có Tổ Cánh Hình 2.
Ví dụ về nhược điểm của mạng ngữ nghĩa 11 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Văn bản pháp luật 2.