Nghiên cứu về phương pháp attention trong dịch máy tiếng Việt cho luận văn thạc sĩ khoa học máy tính

• Tác giả: Nguyễn Sư Phước
• Người hướng dẫn: PGS. Quản Thành Thơ
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP. HCM
• Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính
• Đề tài: Dịch máy tiếng Việt – Ba Na bằng phương pháp Attention
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• ABSTRACT
• LỜI CAM ĐOAN
• MỤC LỤC
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Giới thiệu đề tài
• 1.2. Mục tiêu của đề tài
• 1.3. Ý nghĩa của đề tài
• 1.3.1. Ý nghĩa thực tiễn
• 1.3.2. Ý nghĩa khoa học
• 1.4. Phạm vi của đề tài
• 1.5. Bố cục luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN
• 2.1. Các mô hình dịch máy
• 2.1.1. Dịch máy trên cơ sở luật
• 2.1.2. Dịch máy thống kê (SMT)
• 2.1.3. Dịch máy nơ-ron (NMT)
• 2.2. Ngôn ngữ Ba Na
• 3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT
• 4.1. Xây dựng tập dữ liệu
• 4.1.1. Thu thập dữ liệu văn bản
• 4.1.2. Làm giàu dữ liệu
• 4.2. Mô hình học sâu dịch máy Việt – Ba Na
• 5. CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 5.1. Tiêu chí đánh giá
• 5.2. Chuẩn bị dữ liệu
• 5.3. Cài đặt thực nghiệm
• 5.4. Kết quả thực nghiệm
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• Phụ lục 1: Bảng các từ đồng nghĩa, trái nghĩa, cùng từ loại
• Phụ lục 2: Một số kết quả dịch từ mô hình
• PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG

I. Tổng quan về nghiên cứu dịch máy tiếng Việt bằng phương pháp attention

Nghiên cứu dịch máy tiếng Việt bằng phương pháp attention đang trở thành một lĩnh vực quan trọng trong khoa học máy tính. Phương pháp này không chỉ giúp cải thiện chất lượng dịch thuật mà còn mở ra nhiều cơ hội cho việc phát triển các ứng dụng ngôn ngữ tự nhiên. Dịch máy tiếng Việt, đặc biệt là với ngôn ngữ Ba Na, đang được chú trọng nhằm giải quyết các vấn đề ngôn ngữ và văn hóa. Việc áp dụng các mô hình học sâu như Sequence to Sequence kết hợp với kỹ thuật attention đã cho thấy tiềm năng lớn trong việc nâng cao hiệu suất dịch máy.

1.1. Ý nghĩa của nghiên cứu dịch máy tiếng Việt

Nghiên cứu này không chỉ mang lại giá trị thực tiễn cho việc giao tiếp giữa các dân tộc mà còn góp phần bảo tồn văn hóa và ngôn ngữ. Việc phát triển hệ thống dịch máy sẽ giúp người dân Ba Na tiếp cận thông tin nhanh chóng và hiệu quả hơn.

1.2. Các ứng dụng của phương pháp attention trong dịch máy

Phương pháp attention cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng của câu, từ đó cải thiện độ chính xác trong việc dịch. Điều này đặc biệt hữu ích trong việc dịch các câu phức tạp và dài, nơi mà ngữ cảnh có thể thay đổi.

II. Thách thức trong nghiên cứu dịch máy tiếng Việt và Ba Na

Mặc dù có nhiều tiến bộ trong lĩnh vực dịch máy, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Các vấn đề như thiếu dữ liệu, sự khác biệt ngữ pháp và văn hóa giữa tiếng Việt và tiếng Ba Na là những rào cản lớn. Việc xây dựng một mô hình dịch máy hiệu quả đòi hỏi phải có một lượng lớn dữ liệu huấn luyện chất lượng cao.

2.1. Thiếu hụt dữ liệu cho ngôn ngữ Ba Na

Ngôn ngữ Ba Na hiện có rất ít tài liệu và dữ liệu để huấn luyện mô hình dịch máy. Điều này gây khó khăn trong việc phát triển các hệ thống dịch máy chính xác và hiệu quả.

2.2. Khác biệt ngữ pháp giữa tiếng Việt và Ba Na

Sự khác biệt về cấu trúc ngữ pháp giữa hai ngôn ngữ này có thể dẫn đến những sai sót trong quá trình dịch. Việc hiểu rõ các quy tắc ngữ pháp của cả hai ngôn ngữ là rất quan trọng để cải thiện chất lượng dịch.

III. Phương pháp học sâu trong dịch máy tiếng Việt và Ba Na

Phương pháp học sâu, đặc biệt là mô hình Sequence to Sequence kết hợp với kỹ thuật attention, đã được chứng minh là hiệu quả trong việc dịch máy. Mô hình này cho phép hệ thống học từ dữ liệu và cải thiện khả năng dịch theo thời gian. Việc áp dụng các mô hình này vào dịch máy tiếng Việt và Ba Na sẽ giúp nâng cao chất lượng dịch.

3.1. Mô hình Sequence to Sequence trong dịch máy

Mô hình Sequence to Sequence cho phép chuyển đổi một chuỗi đầu vào thành một chuỗi đầu ra, giúp cải thiện khả năng dịch cho các câu dài và phức tạp.

3.2. Kỹ thuật attention trong mô hình dịch máy

Kỹ thuật attention giúp mô hình tập trung vào các từ quan trọng trong câu, từ đó cải thiện độ chính xác và tính tự nhiên của bản dịch.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu đã cho thấy những kết quả khả quan trong việc phát triển hệ thống dịch máy tiếng Việt sang Ba Na. Các thử nghiệm cho thấy mô hình có thể dịch chính xác các câu đơn giản và phức tạp, mở ra cơ hội cho việc ứng dụng trong thực tiễn. Hệ thống này có thể được sử dụng trong giáo dục, truyền thông và các lĩnh vực khác.

4.1. Kết quả thực nghiệm từ mô hình dịch máy

Các kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đã đạt được độ chính xác cao trong việc dịch các câu từ tiếng Việt sang tiếng Ba Na, chứng minh tính khả thi của phương pháp.

4.2. Ứng dụng của hệ thống dịch máy trong thực tiễn

Hệ thống dịch máy có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, truyền thông và hỗ trợ giao tiếp giữa các dân tộc, giúp nâng cao sự hiểu biết và giao lưu văn hóa.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu dịch máy tiếng Việt bằng phương pháp attention đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát triển ngôn ngữ và văn hóa. Mặc dù còn nhiều thách thức, nhưng với sự phát triển của công nghệ, tương lai của dịch máy tiếng Việt và Ba Na hứa hẹn sẽ có nhiều tiến bộ. Việc tiếp tục nghiên cứu và cải tiến các mô hình sẽ giúp nâng cao chất lượng dịch và mở rộng ứng dụng của chúng.

5.1. Tương lai của nghiên cứu dịch máy

Nghiên cứu sẽ tiếp tục tập trung vào việc cải thiện chất lượng dịch và mở rộng dữ liệu huấn luyện để nâng cao hiệu suất của mô hình.

5.2. Định hướng phát triển hệ thống dịch máy

Hệ thống dịch máy sẽ được phát triển để phục vụ cho nhiều ngôn ngữ khác nhau, không chỉ riêng tiếng Việt và Ba Na, nhằm đáp ứng nhu cầu giao tiếp ngày càng cao trong xã hội.