I. Tìm kiếm văn bản pháp quy
Tìm kiếm văn bản pháp quy là một bài toán quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tìm kiếm thông tin. Văn bản pháp quy thường có cấu trúc phức tạp, chia thành nhiều chương, điều, khoản, và việc tìm kiếm thông tin trong chúng đòi hỏi độ chính xác cao. Kỹ thuật học sâu được áp dụng để cải thiện hiệu quả tìm kiếm, đặc biệt trong việc biểu diễn văn bản và tính độ liên quan giữa truy vấn và văn bản. Luận văn này tập trung vào việc xây dựng hệ thống tìm kiếm tự động, sử dụng các mô hình mạng nơ-ron sâu để xử lý văn bản pháp quy tiếng Việt.
1.1. Bài toán tìm kiếm thông tin
Bài toán tìm kiếm thông tin (Information Retrieval - IR) nhằm giúp người dùng tìm kiếm các tài liệu phù hợp với nhu cầu của họ. Trong bối cảnh văn bản pháp quy, bài toán này trở nên phức tạp do đặc thù của văn bản pháp luật, thường dài và chứa nhiều thông tin chi tiết. Hệ thống tìm kiếm cần biểu diễn văn bản và truy vấn một cách hiệu quả, sau đó tính toán độ liên quan để trả về kết quả chính xác. Các phương pháp truyền thống như TF-IDF và BM25 được sử dụng, nhưng kỹ thuật học sâu mang lại hiệu quả vượt trội trong việc biểu diễn và so khớp văn bản.
1.2. Đặc điểm văn bản pháp quy
Văn bản pháp quy là các văn bản chứa quy phạm pháp luật, được ban hành bởi cơ quan có thẩm quyền. Chúng thường dài, chia thành nhiều phần như chương, điều, khoản, và có cấu trúc phức tạp. Việc tìm kiếm thông tin trong các văn bản này đòi hỏi độ chính xác cao, đặc biệt khi người dùng cần tìm các điều khoản cụ thể. Hệ thống tìm kiếm cần xử lý được các truy vấn dạng câu hỏi tự nhiên và trả về các điều khoản liên quan một cách nhanh chóng và chính xác.
II. Kỹ thuật học sâu trong tìm kiếm văn bản
Kỹ thuật học sâu đã cách mạng hóa lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tìm kiếm thông tin. Các mô hình như mạng nơ-ron sâu, CNN, và Attention Mechanism được sử dụng để biểu diễn văn bản và tính toán độ liên quan giữa truy vấn và văn bản. Luận văn này đề xuất mô hình sử dụng mạng nơ-ron sâu để cải thiện hiệu quả tìm kiếm trong văn bản pháp quy, đặc biệt là trong việc xử lý ngôn ngữ tiếng Việt.
2.1. Biểu diễn văn bản bằng mạng nơ ron sâu
Biểu diễn văn bản là bước quan trọng trong hệ thống tìm kiếm. Các phương pháp truyền thống như TF-IDF và BM25 có hạn chế trong việc nắm bắt ngữ nghĩa của văn bản. Mạng nơ-ron sâu, đặc biệt là CNN và Attention Mechanism, cho phép biểu diễn văn bản một cách hiệu quả hơn, nắm bắt được ngữ nghĩa và mối quan hệ giữa các từ. Luận văn này sử dụng CNN kết hợp với Attention Mechanism để biểu diễn văn bản pháp quy, giúp cải thiện độ chính xác của hệ thống tìm kiếm.
2.2. Tính độ liên quan
Sau khi biểu diễn văn bản và truy vấn, hệ thống cần tính toán độ liên quan giữa chúng. Các phương pháp truyền thống sử dụng hàm khoảng cách như Cosine hoặc Euclid, nhưng kỹ thuật học sâu cho phép tính toán độ liên quan một cách chính xác hơn. Luận văn này đề xuất sử dụng mạng nơ-ron sâu để tính toán độ liên quan, kết hợp với Attention Mechanism để tập trung vào các phần quan trọng của văn bản và truy vấn.
III. Thử nghiệm và đánh giá
Luận văn tiến hành thử nghiệm và đánh giá hiệu quả của mô hình đề xuất so với các phương pháp truyền thống như TF-IDF và BM25. Kết quả cho thấy mô hình sử dụng kỹ thuật học sâu đạt hiệu quả cao hơn trong việc tìm kiếm văn bản pháp quy, đặc biệt là trong việc xử lý ngôn ngữ tiếng Việt.
3.1. Xây dựng tập dữ liệu
Để thử nghiệm, luận văn xây dựng một tập dữ liệu gồm các văn bản pháp quy tiếng Việt và các câu hỏi liên quan. Tập dữ liệu được tiền xử lý để loại bỏ các từ dừng và chuẩn hóa văn bản. Sau đó, các phương pháp TF-IDF, BM25, và mạng nơ-ron sâu được áp dụng để tìm kiếm và so sánh hiệu quả.
3.2. Kết quả thực nghiệm
Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình sử dụng kỹ thuật học sâu đạt độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Đặc biệt, việc sử dụng Attention Mechanism giúp hệ thống tập trung vào các phần quan trọng của văn bản và truy vấn, cải thiện đáng kể hiệu quả tìm kiếm. Kết quả này khẳng định giá trị thực tiễn của việc áp dụng kỹ thuật học sâu trong tìm kiếm văn bản pháp quy.
