I. Giới thiệu và mục tiêu nghiên cứu
Luận văn tập trung vào chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên sang SQL cho tiếng Việt, một bài toán quan trọng trong khoa học máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mục tiêu chính là khảo sát và phân tích ảnh hưởng của các mô hình ngôn ngữ và phương pháp học đến hiệu suất của mô hình, đồng thời đề xuất các phương pháp mới để tăng tính tổng quát hóa của mô hình trên các miền tri thức khác nhau.
1.1. Bài toán Text to SQL
Bài toán Text-to-SQL là một dạng của phân tích ngữ nghĩa, chuyển đổi câu hỏi tự nhiên thành câu truy vấn SQL. Đây là bài toán cơ bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt quan trọng trong việc khai thác cơ sở dữ liệu quan hệ. Bài toán này đặt ra nhiều thách thức, đặc biệt khi áp dụng cho tiếng Việt do sự khác biệt về ngôn ngữ và thiếu các tập dữ liệu chuyên biệt.
1.2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của luận văn bao gồm: (1) Tìm hiểu bài toán Text-to-SQL trên tiếng Việt, (2) Khảo sát ảnh hưởng của các mô hình ngôn ngữ và phương pháp học, (3) Đề xuất phương pháp huấn luyện mới để tăng tính tổng quát hóa của mô hình, (4) Thực nghiệm và phân tích hiệu suất của các phương pháp đề xuất.
II. Cơ sở lý thuyết và thách thức
Luận văn trình bày các cơ sở lý thuyết về bài toán Text-to-SQL, bao gồm các phương pháp tiếp cận hiện tại và các mô hình ngôn ngữ được sử dụng. Đồng thời, luận văn cũng phân tích các thách thức khi áp dụng bài toán này cho tiếng Việt, bao gồm sự khác biệt về ngôn ngữ và các vấn đề liên quan đến tập dữ liệu.
2.1. Phương pháp tiếp cận
Các phương pháp tiếp cận hiện tại sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo kết hợp với mô hình ngôn ngữ đã được huấn luyện để tăng hiệu suất. Các mô hình ngôn ngữ như BERT và RoBERTa được sử dụng rộng rãi trong bài toán này. Tuy nhiên, việc áp dụng các mô hình này cho tiếng Việt còn nhiều hạn chế do thiếu các tập dữ liệu chuyên biệt.
2.2. Thách thức với tiếng Việt
Các thách thức chính bao gồm: (1) Sự khác biệt về cấu trúc ngôn ngữ giữa tiếng Anh và tiếng Việt, (2) Thiếu các tập dữ liệu lớn và đa dạng cho tiếng Việt, (3) Vấn đề chuyển miền tri thức giữa các cơ sở dữ liệu khác nhau. Những thách thức này đòi hỏi các phương pháp tiếp cận mới để đạt được hiệu suất cao.
III. Phương pháp đề xuất và thực nghiệm
Luận văn đề xuất các phương pháp huấn luyện mới để giải quyết vấn đề chuyển miền tri thức và tăng tính tổng quát hóa của mô hình. Các phương pháp này kết hợp giữa tiếp cận Bayes và tối ưu hóa dựa trên hạt để nâng cao khả năng trích xuất đặc trưng từ mô hình ngôn ngữ.
3.1. Phương pháp huấn luyện mới
Phương pháp đề xuất tập trung vào việc tối ưu hóa khả năng tổng quát hóa của mô hình trên các miền tri thức khác nhau. Phương pháp này sử dụng Empirical Quantile Risk Minimization (EQRM) để giảm thiểu rủi ro khi mô hình làm việc trên các miền tri thức chưa từng gặp trong quá trình huấn luyện.
3.2. Thực nghiệm và kết quả
Các thực nghiệm được thực hiện trên tập dữ liệu Spider tiếng Việt, bao gồm các câu truy vấn và cơ sở dữ liệu phức tạp. Kết quả thực nghiệm cho thấy các phương pháp đề xuất đạt được hiệu suất cao hơn so với các phương pháp truyền thống, đặc biệt là trên các miền tri thức chưa từng gặp.
IV. Kết luận và hướng phát triển
Luận văn đã giải quyết được các vấn đề chính của bài toán Text-to-SQL trên tiếng Việt, bao gồm việc chuyển miền tri thức và tăng tính tổng quát hóa của mô hình. Các phương pháp đề xuất đã được chứng minh là hiệu quả thông qua các thực nghiệm. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc mở rộng tập dữ liệu và áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn hơn để cải thiện hiệu suất.
4.1. Đóng góp của luận văn
Luận văn đóng góp vào việc phát triển các mô hình ngôn ngữ cho tiếng Việt, đồng thời cung cấp các phương pháp huấn luyện mới để giải quyết vấn đề chuyển miền tri thức. Nghiên cứu này có thể được tích hợp vào các ứng dụng thực tiễn như hệ hỏi đáp và chat bot.
4.2. Hướng phát triển
Hướng phát triển trong tương lai bao gồm: (1) Mở rộng tập dữ liệu cho tiếng Việt, (2) Áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn hơn như GPT-3, (3) Tích hợp các phương pháp đề xuất vào các ứng dụng thực tiễn để đánh giá hiệu quả trong môi trường thực tế.
