Nghiên Cứu Tóm Tắt Văn Bản Tự Động và Ứng Dụng

Tóm tắt văn bản tự động là một bài toán đầy thách thức. Mục tiêu là tạo ra bản tóm tắt giống như cách con người tóm tắt. Khi con người thực hiện tóm tắt, họ thường đọc toàn bộ nội dung, hiểu và cảm thụ để viết lại một đoạn tóm tắt, làm nổi bật các ý chính. Máy tính khó có được tri thức và khả năng ngôn ngữ như con người, nên việc thực hiện tóm tắt văn bản tự động là một công việc phức tạp. Nhìn chung, có hai hướng tiếp cận cho tóm tắt văn bản tự động: trích chọn (extraction) và tóm lược (abstraction).

Phương pháp tóm tắt trích chọn thực hiện đánh giá các phần quan trọng của văn bản và đưa chúng một cách nguyên bản vào bản tóm tắt. Phương pháp này chỉ phụ thuộc vào việc trích chọn các câu từ văn bản gốc dựa trên việc xếp hạng mức độ liên quan của các cụm từ để chỉ chọn những cụm từ liên quan nhất tới nội dung của tài liệu gốc. Trong khi đó, phương pháp tóm tắt tóm lược nhằm tạo ra văn bản tóm tắt mới có thể không gồm các từ hay các cụm từ trong văn bản gốc. Nó cố gắng hiểu và đánh giá văn bản sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến để tạo ra một văn bản ngắn hơn, truyền đạt được những thông tin quan trọng nhất từ văn bản gốc.

Có hai hướng tiếp cận dựa trên đại diện trung gian là chủ đề đại diện (topic representation) và các đặc trưng đại diện (indicator representation). Các phương pháp dựa trên chủ đề đại diện biến đổi văn bản đầu vào thành một đại diện trung gian và tìm kiếm các chủ đề được thảo luận trong văn bản. Kỹ thuật tóm tắt dựa trên chủ đề đại diện tiêu biểu là phương pháp tiếp cận dựa trên tần xuất (frequency).

Phương pháp dựa trên xác suất của từ phụ thuộc vào danh sách stop word để loại bỏ các từ không quan trọng khỏi bản tóm tắt. Việc quyết định từ nào sẽ đưa vào danh sách stop word sẽ ảnh hưởng tới hiệu năng của phương pháp word probability. Phương pháp TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) đã được nghiên cứu phát triển để giải quyết hạn chế của phương pháp xác suất từ. Phương pháp này sẽ đánh giá độ quan trọng của một từ bằng cách đánh trọng số cho từ. Các từ quan trọng trong văn bản sẽ được đánh trọng số cao, còn các từ phổ biến trong rất nhiều tài liệu (common words) sẽ được đánh trọng số thấp để loại bỏ khỏi danh sách đánh giá lựa chọn đưa vào văn bản tóm tắt.

Cấu trúc mạng nơ ron nhân tạo về cơ bản gồm ba lớp: lớp đầu vào (input layer), lớp ẩn (hidden layer) và lớp đầu ra (output layer). Khi một mạng ANN có nhiều hơn hai lớp ẩn thì được gọi là một mạng nơ ron sâu (deep neural network hay DNN). Đầu vào của mạng ANN tùy thuộc vào ứng dụng mà mô hình cần xử lý. Ví dụ với bài toán kinh điển nhận dạng ký tự viết tay, đầu vào là các ảnh chụp các số viết tay từ 0 đến 9.

Hàm kích hoạt (activation function) quyết định đầu ra của một nút mạng (neuron) dựa trên đầu vào. Nó thực hiện một phép biến đổi phi tuyến tính trên đầu vào, cho phép mạng nơ-ron học các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Các hàm kích hoạt phổ biến bao gồm sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit), và tanh (Hyperbolic Tangent). Mỗi hàm có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn hàm kích hoạt phù hợp có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của mô hình.

Mạng LSTM (Long Short-Term Memory) là một loại mạng nơ-ron hồi quy (RNN) được thiết kế để giải quyết vấn đề biến mất gradient trong các RNN truyền thống. LSTM có khả năng ghi nhớ thông tin trong thời gian dài, cho phép nó học các phụ thuộc xa trong chuỗi dữ liệu. Điều này làm cho LSTM trở thành một lựa chọn phổ biến cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm tóm tắt văn bản.

Quy trình tóm tắt văn bản tiếng Việt với LSTM bao gồm các bước sau: (1) Tiền xử lý văn bản: Loại bỏ các ký tự đặc biệt, chuyển đổi chữ hoa thành chữ thường, tách từ. (2) Xây dựng từ điển: Tạo một danh sách các từ duy nhất trong tập dữ liệu huấn luyện. (3) Chuyển đổi văn bản thành số: Thay thế mỗi từ bằng chỉ số tương ứng trong từ điển. (4) Huấn luyện mô hình LSTM: Sử dụng tập dữ liệu huấn luyện để điều chỉnh các tham số của mô hình. (5) Tạo tóm tắt: Sử dụng mô hình đã huấn luyện để tạo tóm tắt cho văn bản mới.

ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) là một tập hợp các số liệu được sử dụng để đánh giá chất lượng của tóm tắt tự động. ROUGE so sánh tóm tắt được tạo ra bởi mô hình với tóm tắt tham khảo do con người tạo ra. Các số liệu ROUGE phổ biến bao gồm ROUGE-N (đo lường sự trùng lặp của n-gram), ROUGE-L (đo lường sự trùng lặp của chuỗi con dài nhất), và ROUGE-S (đo lường sự trùng lặp của cặp từ).

So sánh kết quả của mô hình LSTM với các mô hình tóm tắt văn bản khác, như TextRank và các mô hình dựa trên TF-IDF. Kết quả cho thấy mô hình LSTM có hiệu suất tốt hơn, đặc biệt là trong việc tạo ra các tóm tắt mạch lạc và giữ được ý nghĩa chính của văn bản gốc. Điều này chứng tỏ ưu thế của LSTM trong việc xử lý các chuỗi dữ liệu dài và phức tạp.

Nghiên cứu này đóng góp vào lĩnh vực tóm tắt văn bản tiếng Việt bằng cách xây dựng và đánh giá một mô hình LSTM hiệu quả. Mô hình này có thể được sử dụng để tạo ra các tóm tắt chất lượng cao cho các văn bản tiếng Việt, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức trong việc tìm kiếm thông tin.

Trong tương lai, có thể nghiên cứu các phương pháp để nâng cao hiệu suất của mô hình, chẳng hạn như sử dụng các kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến hơn, kết hợp với các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác, và mở rộng tập dữ liệu huấn luyện. Ngoài ra, có thể nghiên cứu các ứng dụng thực tế của mô hình trong các lĩnh vực khác nhau, như báo chí, giáo dục, và nghiên cứu khoa học.