Luận văn: Tóm tắt văn bản theo hướng chủ đề sử dụng Deep Learning

Luận văn: Tóm tắt văn bản theo hướng chủ đề sử dụng deep learning. Nghiên cứu ứng dụng deep learning để tạo bản tóm tắt văn bản tự động, tập trung vào chủ đề chính.

• Tác giả: Bùi Văn Tài
• Người hướng dẫn: PGS.TS. Nguyễn Thị Kim Anh
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Hệ Thống Thông Tin
• Đề tài: Tóm Tắt Văn Bản Theo Hướng Chủ Đề Sử Dụng Deep Learning
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tóm Tắt Văn Bản Theo Hướng Chủ Đề

Tóm tắt văn bản là một bài toán quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), có tính ứng dụng cao. Nó giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt ý chính của văn bản mà không cần đọc toàn bộ. Ứng dụng của tóm tắt văn bản tự động thấy rõ trong báo chí (hiển thị tóm tắt bài báo), phân tích (tóm tắt chủ đề trong báo cáo lớn) và giáo dục (tóm lược nội dung tác phẩm). Mô hình tóm tắt hiệu quả giúp tăng khả năng nắm bắt thông tin, tìm kiếm dễ dàng, tiết kiệm tài nguyên. Tuy nhiên, thách thức vẫn còn: xử lý văn bản dài, đảm bảo tóm tắt chứa đủ nội dung chính, tránh sai ngữ nghĩa. Các nghiên cứu hiện tại thường tập trung vào tạo một bản tóm tắt duy nhất cho toàn bộ văn bản. Trong thực tế, một văn bản có thể chứa nhiều chủ đề khác nhau và cần nhiều bản tóm tắt, mỗi bản cho một chủ đề riêng. Luận văn này tập trung vào giải quyết bài toán tạo nhiều bản tóm tắt, mỗi bản tập trung vào một chủ đề cụ thể của văn bản. Nghiên cứu của Bùi Văn Tài tại Đại học Bách Khoa Hà Nội đã chỉ ra rằng việc tạo tóm tắt theo chủ đề sẽ mang lại hiệu quả cao hơn trong việc giúp người đọc tiếp cận thông tin.

1.1. Lợi ích của Tóm Tắt Văn Bản Tự Động Trong Thực Tế

Tóm tắt văn bản tự động mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Trong lĩnh vực báo chí, các trang báo điện tử có thể hiển thị tóm tắt bên ngoài bài báo, giúp độc giả nhanh chóng nắm bắt nội dung chính. Trong phân tích, các báo cáo lớn có thể được tóm tắt theo từng chủ đề, giúp người đọc có cái nhìn tổng quan nhanh chóng. Trong giáo dục, các tác phẩm văn học và lịch sử có thể được tóm lược, giúp học sinh dễ dàng nắm bắt kiến thức chính. Mô hình tóm tắt văn bản hiệu quả giúp tiết kiệm thời gian, công sức, tăng khả năng nắm bắt thông tin và cải thiện khả năng tìm kiếm. "Với một mô hình tóm tắt, sẽ đem lại rất nhiều lợi ích: khả năng nắm bắt thông tin: ta chỉ phải đọc một văn bản ngắn, súc tích về nội dung dường nhiều sẽ giúp ta nhớ và nắm được các ý chính nhanh hơn, khả năng tìm kiếm: Thay vì phải tìm và đọc qua các văn bản dài và nhiều ý, hệ thống có thể dựa vào các bản tóm tắt ngắn hơn để tìm kiếm các văn bản này, giúp tiết kiệm tài nguyên và thời gian."

1.2. Các Thách Thức Hiện Tại Của Bài Toán Tóm Tắt

Bài toán tóm tắt văn bản vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết. Xử lý văn bản có độ dài lớn là một khó khăn. Bản tóm tắt sinh ra đôi khi chưa đủ nội dung chính, hoặc khó đọc do sai ngữ nghĩa và ngữ pháp. Cần có các phương pháp hiệu quả hơn để trích xuất thông tin quan trọng và biểu diễn nó một cách súc tích. Theo Bùi Văn Tài, "Tuy nhiên vẫn còn rất nhiều thách thức như phải xử lý một văn bản có độ dài lớn, hẳn tóm tắt sinh ra chưa đủ nội dung chính, và. bị khó đọc du sinh sai ngữ nghĩa, ngữ pháp. Những khó khăn này đặt ra rất nhiễu vấn đề cần nghiên cứu, giải quyết cho bài toán tóm tắt ván bản."

II. Cách Giải Quyết Bài Toán Tóm Tắt Văn Bản Theo Chủ Đề

Để giải quyết bài toán tóm tắt văn bản theo hướng chủ đề, luận văn này tập trung vào các nhiệm vụ sau: xây dựng tập dữ liệu chứa văn bản và tóm tắt riêng biệt theo từng chủ đề; xây dựng mô hình tóm tắt theo chủ đề kết hợp cả tóm tắt trích rút (extractive summarization) và tóm tắt trừu tượng (abstractive summarization); huấn luyện mô hình theo các chiến lược khác nhau để nâng cao chất lượng tóm tắt. Thay vì chỉ có một bản tóm tắt duy nhất, ta sẽ thu được các bản tóm tắt theo từng chủ đề riêng biệt với nội dung chuyên biệt. Điều này giúp người đọc dễ dàng tập trung vào phần thông tin mà mình quan tâm. Luận văn hướng tới kết hợp cả mô hình tóm tắt trích rút và tóm tắt tóm lược theo chủ đề nhằm nâng cao chất lượng của các bản tóm tắt.

2.1. Tại Sao Cần Tóm Tắt Văn Bản Theo Từng Chủ Đề Riêng Biệt

Khi đọc một văn bản, mọi người thường đọc lướt để chọn lọc thông tin quan trọng hoặc phần thông tin mà mình quan tâm. Một tài liệu có thể bao gồm nhiều phần nội dung khác nhau về các chủ đề khác nhau, và mỗi người có thể quan tâm đến một chủ đề cụ thể. Vì vậy, cần tạo ra nhiều bản tóm tắt, mỗi bản tập trung vào một chủ đề riêng biệt. "Khi đọc một văn bản hay tài liệu, hành vi phổ biến của con người là đọc lướt để chọn lọc các thông tin quan trọng đáng chú ý hay phần thông tin mà mình quan tâm. Trong một tài liệu có thể bao gồm nhiều phần nội dung khác nhau về các chủ đề khác nhau, mà, có thể mỗi người quan tâm đến một chủ đề trong đó."

2.2. Phương Pháp Kết Hợp Tóm Tắt Trích Rút và Trừu Tượng

Luận văn này hướng tới kết hợp cả phương pháp tóm tắt trích rút (chọn các câu quan trọng từ văn bản gốc) và tóm tắt trừu tượng (tạo ra các câu mới diễn đạt ý chính). Sự kết hợp này có thể giúp tạo ra các bản tóm tắt chất lượng cao hơn, vừa giữ được tính chính xác của thông tin gốc, vừa có tính diễn đạt tự nhiên hơn. Việc sử dụng kết hợp giúp mô hình phát huy ưu điểm của cả hai phương pháp, tạo ra bản tóm tắt toàn diện hơn.

III. Ứng Dụng Deep Learning Cho Tóm Tắt Văn Bản Theo Chủ Đề

Deep learning đã mang lại những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực tóm tắt văn bản. Các mô hình như BERT, BART và T5, dựa trên kiến trúc biến áp (transformers), đã đạt được kết quả ấn tượng trong cả tóm tắt trích rút và tóm tắt trừu tượng. Mô hình trình tự sang trình tự (sequence-to-sequence) với cơ chế chú ý (attention mechanism) cũng đóng vai trò quan trọng. Luận văn này khám phá việc sử dụng các mô hình deep learning để xây dựng mô hình tóm tắt văn bản theo chủ đề hiệu quả.

3.1. Vai Trò Của Mô Hình Biến Áp Transformers Trong Tóm Tắt

Mô hình biến áp (transformers), đặc biệt là các biến thể như BERT, BART, và T5, đã chứng minh khả năng vượt trội trong việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ. Kiến trúc này cho phép mô hình xử lý song song, nắm bắt các mối quan hệ dài hạn giữa các từ, và được fine-tuning cho các nhiệm vụ cụ thể như tóm tắt văn bản. Sử dụng transfer learning từ các mô hình tiền huấn luyện lớn giúp cải thiện đáng kể hiệu suất tóm tắt.

3.2. Tầm Quan Trọng Của Cơ Chế Chú Ý Attention Mechanism

Cơ chế chú ý (attention mechanism) cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng nhất của văn bản đầu vào khi tạo ra bản tóm tắt. Cơ chế này giúp mô hình xác định mối quan hệ giữa các từ và câu, từ đó tạo ra bản tóm tắt chính xác và liên quan hơn. Việc sử dụng cơ chế chú ý là yếu tố then chốt để cải thiện chất lượng tóm tắt văn bản.

IV. Hướng Dẫn Xây Dựng Tập Dữ Liệu Cho Tóm Tắt Theo Chủ Đề

Việc xây dựng một tập dữ liệu phù hợp là rất quan trọng để huấn luyện mô hình tóm tắt văn bản theo chủ đề. Luận văn này tập trung vào việc tạo ra một tập dữ liệu bao gồm các văn bản và các tóm tắt riêng biệt theo từng chủ đề. Do sự hạn chế của dữ liệu, ta phải tự tạo tập dữ liệu phù hợp với bài toán đề ra từ các tập dữ liệu công bố có sẵn. Các phương pháp như phân tích chủ đề (topic analysis) bằng LDA (Latent Dirichlet Allocation) hoặc k-means có thể được sử dụng để xác định các chủ đề chính trong văn bản. Các bản tóm tắt sau đó được tạo ra dựa trên các chủ đề này.

4.1. Sử Dụng LDA Latent Dirichlet Allocation Để Phân Tích Chủ Đề

LDA (Latent Dirichlet Allocation) là một kỹ thuật mô hình hóa chủ đề (topic modeling) phổ biến. LDA cho phép xác định các chủ đề tiềm ẩn trong một tập văn bản, bằng cách phân tích sự xuất hiện của các từ. Các chủ đề này có thể được sử dụng để phân loại các câu trong văn bản theo chủ đề tương ứng, từ đó tạo ra các bản tóm tắt riêng biệt.

4.2. Kỹ Thuật K Means Để Nhóm Các Câu Theo Chủ Đề

Kỹ thuật k-means có thể được sử dụng để nhóm các câu trong văn bản theo chủ đề. Đầu tiên, các câu được biểu diễn bằng word embedding hoặc sentence embedding. Sau đó, thuật toán k-means được áp dụng để nhóm các câu có biểu diễn tương tự vào cùng một cụm, mỗi cụm đại diện cho một chủ đề. Kỹ thuật này cho phép tự động phát hiện các chủ đề chính trong văn bản và tạo ra các bản tóm tắt tập trung.

V. Đánh Giá Chất Lượng Của Tóm Tắt Văn Bản Theo Chủ Đề

Đánh giá chất lượng của bản tóm tắt văn bản là một bước quan trọng. Các phương pháp đánh giá tự động như ROUGE và BLEU thường được sử dụng để so sánh bản tóm tắt do mô hình tạo ra với bản tóm tắt tham khảo. Tuy nhiên, cần kết hợp với đánh giá thủ công để đảm bảo chất lượng tóm tắt về mặt ngữ nghĩa và tính liên quan đến chủ đề.

5.1. Phương Pháp Đánh Giá Tự Động ROUGE và BLEU

ROUGE và BLEU là các phương pháp đánh giá tự động phổ biến trong lĩnh vực tóm tắt văn bản. ROUGE đo lường sự trùng lặp giữa các n-gram (chuỗi n từ) trong bản tóm tắt do mô hình tạo ra và bản tóm tắt tham khảo. BLEU đo lường độ chính xác của bản tóm tắt do mô hình tạo ra so với bản tóm tắt tham khảo. Các chỉ số này cung cấp một đánh giá khách quan về hiệu quả tóm tắt.

5.2. Tầm Quan Trọng Của Đánh Giá Thủ Công Để Xác Định Chất Lượng

Mặc dù các phương pháp đánh giá tự động như ROUGE và BLEU cung cấp một đánh giá ban đầu về chất lượng tóm tắt, đánh giá thủ công vẫn rất quan trọng để đảm bảo rằng bản tóm tắt có ý nghĩa về mặt ngữ nghĩa và liên quan đến chủ đề. Đánh giá thủ công bao gồm việc con người đọc và đánh giá bản tóm tắt dựa trên các tiêu chí như tính chính xác, tính mạch lạc, và tính hữu ích.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Tóm Tắt Văn Bản

Luận văn này đã trình bày một nghiên cứu về tóm tắt văn bản theo hướng chủ đề sử dụng deep learning. Kết quả nghiên cứu cho thấy việc kết hợp tóm tắt trích rút và tóm tắt trừu tượng có thể mang lại những cải tiến đáng kể về chất lượng tóm tắt. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc khám phá các mô hình deep learning tiên tiến hơn, sử dụng graph neural network (GNN) cho tóm tắt, và áp dụng Reinforcement Learning để tối ưu hóa quá trình tóm tắt.

6.1. Các Mô Hình Deep Learning Tiên Tiến Cho Tóm Tắt

Trong tương lai, có thể khám phá các mô hình deep learning tiên tiến hơn như các biến thể mới của transformers, các mô hình kết hợp kiến thức từ Knowledge Graph, và các mô hình đa nhiệm được huấn luyện đồng thời trên nhiều nhiệm vụ liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Việc sử dụng các mô hình này có thể giúp cải thiện đáng kể hiệu suất tóm tắt văn bản.

6.2. Ứng Dụng Reinforcement Learning Để Tối Ưu Hóa Tóm Tắt

Reinforcement Learning có thể được sử dụng để huấn luyện mô hình tóm tắt văn bản bằng cách thưởng cho mô hình khi tạo ra các bản tóm tắt chất lượng cao và phạt khi tạo ra các bản tóm tắt chất lượng thấp. Bằng cách này, mô hình có thể học cách tối ưu hóa quá trình tóm tắt để đạt được hiệu suất tốt nhất. Các nghiên cứu gần đây đã chứng minh tiềm năng của phương pháp này.

Trích đoạn nội dung tài liệu

TRƯỜNG DẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUAN VAN THAC SI TOM TAT VAN BAN THEO HUGNG CHU DE SU’ DUNG DEEP LEARNING BÙI VĂN TÀI [e-mail] Ngành Hệ Thống Thông Tin Giảng viên hướng dẫn: PG8.T9 Nguyễn Thị Kim Auh Chữ ký của GVHD Viện: Cong Nghề 'Lhông 'Lin và 'Iruyền Thỏng Hà Nội, 10/2020 1 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập — Tự do - Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VAN THẠC SĨ Họ và tên tác giả luận văn : Hữi Văn Tài Đầ tài Iiận văn: Tôm tất văn hẳn theo hướng chủ đề sử đụng đeep learning Chuyên ngành: Hệ thống thong tin Mã số 5V: CRCI9011 “Tác giả, Người hướng dẫn khoa học và Tội đẳng chấm Muận văn xác nhận tác giả đã sửa chữa, bổ sung luận văn theo biển bản họp Hội đồng ngày 30/10/2020 với các nội đụng sau: Ngày - tháng năm Giáo viên hướng dẫn TÁc giả luận văn CHỦ TỊCH HỘI Đi = Lời cảm ơn Đầu tiều, eít xia dược gũi lời cảm: du chăn thành dếu các thầy, cỏ giáo tại Việu Công nghệ Lhông tỉn và 'Iruyền thông, trường đại bọc Bách Khoa Hà Nội. Chính các thấy cô giáo đã giảng đạy cho em nhiều kiến thức quan trọng trong quá trình em học tập và nghiên cứu Lại Lrường. Đồng thời eiú cũng xin dược gửi lời cản dư đặc biết đến cô PSG.'S Nguyén Kim Anh là người đã hướng dẫn tận tình, chu em những kinh nghiệm quý giá giúp em có thế hoàn thành lận văn tốt nghiệp này. Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới sie định và bạn bè.

Những sự đồng viên tỉnh thần to lớn từ mọi người hôn là động lực để em vượt qna khó khăn. Hẹc viên: Bùi Văn Tài, CBC19011, khoá CLC2019B, lớp Hệ thống thóng tin (Khoa Toe) Tém tat ndi dung ‘Yom tất văn bản luôn là một bài toán thách thức cho lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tư nhiên, đồi hỏi inG bình phải kiểu duợc về ngữ nghĩa, ngữ pháp, tính diễn ngu của ngôn ngữ. Thy đây là một vấn đề khó nhưng lại có rất nhiều ứng dụng trong thực tế, giúp con người tiết kiệm thời gian không phải đọc hết các văn bản quá đài, mà. vẫn nám được các ý chính của văn bản.

"Tuy nhiên các nghiên cứn chủ yên tập trung về đơn tóm tắt, nghĩa là mật văn tán chỉ sinh ra một bảu tám tất duy nhất. Nhưng thực tế, một vàu bản có thể bao. gềm nhiều lĩnh vực, chủ đề khác nhau trong nôi dung và cần có nhiều bản tóm tất cho mỗi chủ đề đó. Nhận thấy điền nị y nên Inận văn sẽ trình hày về đề tài "Tám tất văn bản theo hướng chủ đề sử dụng đeep learning”.

Luận văn sẽ tổng hợp các nghiên cứu liên quan, đánh giá các khó khăn với bài toán sinh nhiễu tóm. tết cho các chủ dễ riêng biệt, Ngoài ra luận văn cùng Lập Lrung, vào vẫn đồ tạo ra tập dữ liệu phù hẹp với bài toán tốm tắt đề ra, từ đó nghiên cứu các mnê hình thứ nghiệm, giải pháp để xử lý nhằm nãng cao kết quả bài toầu tóm tất (eo chủ để, Mục lục 1 Tổng quan # 1.1 Tâng lực nghiên cứu.2 Mục tiếu nghiên cứu. 10 L8 Đồng gÓp nghiền tỨN. 10 14 Cấn trúc luận vần - 10 2 Cá sở lý thuyết 12 2.1 Mang nenral nhan tan.

19 242 Kiến trúc mạng neural cơ bản 2 14 2.3 Ham tie dong. oe Fee ¬— Lh 2.1 Hầm tác động Sigmoid [2] .2 Tam tác động TelLU 14 2. Quy bác học trong số [1|. đ§ 3/5 Mạng nguài hồi quy.

2⁄6 Long-shert term memory 18 2.7 Mô hình encoder-decoder (seq2seq) ` Lee. 20 28 Mo hinh ‘Lransformer .2 Mnhi-Head Atiention.9 Cúc nghiên cứu liêu yuan.1 Tôm tất trích chọn (exnractive). 3 3 Mô hình đề xuất 38 3.1 Vẫn đề cẩn giải quyết. 38 32 Mo hình lóm tất hai phá.1 Mö hình trích chọn hướng chủ đề .2 Mô hình róm lược hưởng chủ đề.

40 33 Mõ hình tóm tất kết hợp. ky Hà kg kg kg kg kgki 44 4_ Dữ liên hnẫn Inyện 4.1 Bộ đữ liệu thử nghiệm 42 Phương pháp đánh giá 43° Két quả dảnh giá. 5 Kết luận Mục lục 1 Tổng quan # 1.1 Tâng lực nghiên cứu.2 Mục tiếu nghiên cứu. 10 L8 Đồng gÓp nghiền tỨN.

10 14 Cấn trúc luận vần - 10 2 Cá sở lý thuyết 12 2.1 Mang nenral nhan tan. 19 242 Kiến trúc mạng neural cơ bản 2 14 2.3 Ham tie dong. oe Fee ¬— Lh 2.1 Hầm tác động Sigmoid [2] .2 Tam tác động TelLU 14 2. Quy bác học trong số [1|.

đ§ 3/5 Mạng nguài hồi quy. 2⁄6 Long-shert term memory 18 2.7 Mô hình encoder-decoder (seq2seq) ` Lee. 20 28 Mo hinh ‘Lransformer .2 Mnhi-Head Atiention.9 Cúc nghiên cứu liêu yuan.1 Tôm tất trích chọn (exnractive). 3 3 Mô hình đề xuất 38 3.1 Vẫn đề cẩn giải quyết.

38 32 Mo hình lóm tất hai phá.1 Mö hình trích chọn hướng chủ đề .2 Mô hình róm lược hưởng chủ đề. 40 33 Mõ hình tóm tất kết hợp. ky Hà kg kg kg kg kgki 44 Danh sách bảng Tit khéa cia các chủ đề kháu nhau. ee Hộ dữ liệu BUC News qua xử lý or we oebs Hộ dữ liệu thử nghiệm.

Xết quả thủ nghiệm bước trích rút của mồ hình bài phụ. So sánh kết qnà thữ nghiêm TIOUGT: FT bước trích rút. mê hình hai Kl, quả sơ sáuh thử nghiệm bước tóm lược cửa mõ hình hai pha. Kết quả thử nghiêm của mô hình bai pha.

~ Xết quả thử nghiệm của mö hình kết hợp. Danh sách từ viết tắt Artificial Neural Network LSTM | Long Short-Term Memory RNN Recurrent Neural Network Soqucnee Lo Sequence Danh sách hình vẽ L Cấu trie cite mot mang neural [I]. ee 2 kiến trúc mạng neural cơ bản 2 3 Ham Sigmoid [2]. kh ng kg kg kg ki và 4 Ham ReLU |.

beeen eae 3 Kién tric mang LSTM [5] 6 Mô hình encoder-decoder (seq2seq) [3| 7 Cơ chế attention[11| & Mô tả mỗi liên hệ giữa các từ khi được dịch Ảnh sử dụng thêm cơ chế cht f° [II 9 Mô hình Trenslormer [13] 10 Tiộ mã hóa của mô hình 'Transformer [13] 11 Ga ché Scaled Dot-Product Attention vi Multi-Head Attention [14] 12 Co ché sclfattention [IM] 0. ee 13° Co ché self-attention [14] 14 Ca ché Multi-Ilead Attention [14]. 15 __ Hộ giải mã của mô hình 'Iransformer [13| 16 Minh họa mồ bình LDA với giá trị Lừng tham số 80}. 17 Mô hình SnmmaRuNNr che bài toán tóm tắt trích rúx [15] 18 Mô hình BENTSUM [l6.

19 Mö hình 8cq2Scq với cơ chế chủ ý' [[. 20 Mô hình Pointer-Generaker |H]. #1 Mô hình trích chọn hướng chủ đề 22 Poimer-Generator kết hợp lransforrner [2l]. 23 Mó hình tóm tắt kết hựp.

24 Dữ liệu lồm tất. 25 Mô hình tạo dữ liệu tóm tắt 26 - 'Thống kẻ số lượng từ trong các bán tóm tắt. 37 Thắng kẽ số lượng từ trang van hin dan vio 1 Tổng quan 1.1 Động lực nghiên cứu “Tóm tắt văn bản là một hài toán nghiên eím qnan trạng trong, lĩnh vực xử lý ngôn ngữ Lự nhiên, có tính ứng dụng rất lớn trong đời sống hiện đại. Tóm tất văn bản giúp con người nhanh chóng tiếp cận các ý chính, nội dung nổi bật của tài liệu mà không cần phải đọc raàn hộ, từ đó tiết kiệm được nhiền thầi gian, công sức.

Ứng, dung cia tém tất văn bản thể hiện trong nhiều lĩnh vực thực tế ® Tãnh vực báo chí: Trên các trang bán điện tử, ta eá thể hiển thị các đoạn tôm tất của bài báo đó bêu ngoài, để người đọc có Uiể nấm được nội dụng chính và quyết định sẽ bắm vàa đọc chí tiết bài báo đó hay không. Diều này tạo rất nhiều thuận Liệu cho độc giả tìm dược nội dung phù hợp với mình. Tãnh vực phân tích: Ta luôn cẩn băn tóm tất cho từng chủ đề, lĩnh ve trong. một bản báo cáo lớn, giúp người đọc có một cái nhìn tỏng quát, nhanh chóng về các vấn đề trình hày trong đó.

Lĩnh vực giáo dục: Trong các tác phẩm văn học, hay lịch sử có thể tạn ra các bản tóm lược nội dung, điền này giúp ích cho học sinh nấm được các nội dung chữnh của bài bọu, tiếp thu kiếu thức dễ đồng hơn, Với một mô hình tóm tắt, sẽ đem lại rất nhiều lợi ích: @ Kha nang ném bất thông tin: ta chỉ phải đọc một văn hản ngắn, sfic tích về nội dung dường nhiều sẽ giúp la nhớ và nấm được các ý chính nhanh hơu, « Khả năng tìm kiếm: Thay vì phải tìm và đạc qua các văn hắn đài và nhiều ÿ, hệ thống có thể đựa vào các bản tóm tất ngắn hon dé tim kiếm các văn bản này, giúp riết kiêm tài nguyên và thời gian. Những điền nên trên đã thể hiện giá trị và tính ứng dụng lớn của tóm tắt văn thần trung thực tế. Tuy nhiền vẫn còn rất nhiều thách thức như phải xử lý một vấn bản có độ dài lớn, hẳn tám tắt sinh ra chưa đủ nội dung chính, và. bị khó đọc du sinh sai ngũ nghĩa, ngiữ pháp.

Những khó khăn này đặt ra rất nhiễu vẫn đề cần nghiên cửa, giải quyết cho bài toán tóm tất ván bản.2 Mục tiêu nghiên cứu Khi đạc mật văn bản hay tài liện, hành vì phổ biến của can người là đạc lướt để chon lọc các thông tỉn quan trọng đẳng chú ý hay phầu thông lầu mà mình quan tam. ‘Lrong mét tai liệu có thể bao gồm nhiều phần nöi dung khác nhau về các chủ đề khác nhan, mà, có thể mỗi người quan tâm đến một chủ đề trong đó. Điền đó nảy sinh ra vấn đề ta cần phải tạo ra nhiều bán tóm tất cho từng chủ để trong văn tản, giúp bản tóm rắt tập trung, thể hiên nhimg phan thông tin riêng biệt X phát từ những vấuđề đó, luận vân tập trung nghiêu cứu bồi toôn ginh các tóm tất theo từng chủ để của một văn bản. Lhay vì chỉ có một bản tóm tắt duy nhất, ta sẽ thu dược các bản tóm tất theo bừng chủ dễ riêng biệt với nội dụng chuyen biệt.

DĐiều này giúp người đọc clễ dàng tập trung vào phần thông tin mà mình quan tâm. Luận vấn sẽ hướng tới kết lợp cả mồ Linh Vm (at wich cil va tou at bom lược theo chủ đề nhằm nãng cao chất lượng của các bản tóm tắt.3 Đóng gốp nghiên cứu Luận vận Lập trung vào cốc nhiệm vụ chính: « Xây dựng tập đữ liệu bao gồm các vũn bản và các tóm tất riêng biết theo các chủ đề. Do sự han chế của dữ liệu, ta phải tự tạo tập dữ liệu phù hợp với bài twin dé ra tit ede lập dữ liệu công bố có sẵu.