Luận văn: Ứng dụng Mạng Nơ-ron trong Nhận dạng Chữ Hán Nôm

Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron trong nhận dạng chữ Hán Nôm. Tìm hiểu các phương pháp và kỹ thuật mới nhất. Tải luận văn PDF.

Chuyên ngành

Công Nghệ Thông Tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Văn Thạc Sĩ

2014

68
0
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH VẼ

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU

1.1. Lịch sử ra đời chữ Nôm [1, 3]

1.2. Cấu tạo của chữ Nôm

1.2.1. Mƣợn cả âm và nghĩa của chữ Hán

1.2.2. Mƣợn nghĩa chữ Hán, hông mƣợn âm

1.2.3. Mƣợn âm chữ Hán, không nhất thiết mƣợn nghĩa

1.2.4. Ghép hai chữ Hán với nhau

1.2.5. Thêm, bớt các nét

1.3. Các nghiên cứu về chữ Nôm

1.4. Mô hình nhận dạng tổng thể và phạm vi nghiên cứu

2. Mạng Nơ-ron sinh học

2.1. Nơ-ron sinh học

2.2. Mạng nơ-ron nhân tạo

2.3. Các kiểu mô hình mạng Nơ-ron

2.4. Huấn luyện và xây dựng mạng Nơ-ron

2.4.1. Các phƣơng pháp học

2.4.2. Các vấn đề trong xây dựng mạng nơ-ron

2.5. Đánh giá các nhân tố của quá trình học

2.5.1. Khởi tạo các trọng số

2.5.2. Hằng số quán tính

2.6. Một số ứng dụng của mạng Nơ-ron trong nhận dạng chữ tƣợng hình

2.6.1. Back-Propagated Neural Network [5, 6, 9]

2.6.2. Mạng nơ-ron xác suất (ProbabilisticNeural Networks – PNN)

2.6.3. Mạng nơ-ron thông minh tự thích nghi (structurally adaptive intelligent neural tree - SAINT) [12]

3. GIẢI THUẬT DI TRUYỀN

3.1. Cơ sở thực tiễn của giải thuật di truyền

3.2. Cơ chế thực hiện giải thuật di truyền

3.3. Các thành phần trong giải thuật di truyền

3.4. Các toán tử di truyền

3.4.1. Toán tử chọn lọc

3.4.2. Toán tử lai ghép

3.4.3. Toán tử đột biến

3.5. Các tham số trong giải thuật di truyền

4. NHẬN DẠNG CHỮ HÁN-NÔM DỰA TRÊN MẠNG NƠ-RON KẾT HỢP GA

4.1. Khảo sát sự hội tụ của mạng nơ-ron

4.2. Thuật toán GANN

4.2.1. Quy trình thực nghiệm

4.2.2. Xây dựng bộ dữ liệu thực nghiệm

4.2.3. Tiến hành thực nghiệm

4.2.4. Đánh giá ết quả

Tóm tắt

I. Tổng quan Nhận dạng chữ Hán Nôm bằng Mạng Nơ ron

Chữ Hán Nôm, di sản văn hóa quan trọng của Việt Nam, lưu giữ giá trị lịch sử, văn học. Tuy nhiên, số người đọc hiểu Hán Nôm ngày càng ít. Số hóa, nhận dạng Hán Nôm là yêu cầu cấp thiết. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), với khả năng học, xử lý song song, là công cụ tiềm năng. Luận văn này tập trung nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron trong nhận dạng chữ Hán Nôm, góp phần bảo tồn, khai thác di sản văn hóa. Một trong những nhược điểm khi sử dụng mạng nơ-ron là chưa có phương pháp luận chung khi thiết kế cấu trúc mạng cho các bài toán nhận dạng và điều khiển mà phải cần tới kiến thức của chuyên gia. Mặt khác khi xấp xỉ mạng nơ- ron với một hệ phi tuyến sẽ hó khăn hi luyện mạng vì có thể không tìm đƣợc điểm tối ƣu toàn cục. Vì vậy tồn tại lớn nhất gặp phải là tìm nghiệm tối ƣu toàn cục, đặc biệt áp dụng cho các bài toán lớn, các hệ thống điều khiển quá trình. Chương 1 trình bày tổng quan về chữ Nôm, lịch sử hình thành và phát triển chữ Nôm, mô hình tổng quan của hệ thống nhận dạng chữ Nôm. Chương 2, Mạng Nơ-ron: Nội dung chƣơng này trình bày tổng quan về mạng Nơ-ron, cách xây dựng mạng, đánh giá các yếu tố trong TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com quá trình huấn luyện mạng và tổng hợp một số phƣơng pháp nhận dạng chữ tƣợng hình dựa trên mạng Nơ-ron. Chương 3 giới thiệu về Giải thuật di truyền, các thành phần của giải thuật di truyền. Chương 4 trình bày Nhận dạng chữ Hán-Nôm dựa trên mạng nơ-ron kết hơn GA: Chƣơng này đề xuất một phƣơng pháp ết hợp giải thuật di truyền trong quá trình huấn luyện mạng Nơ-ron nhằm tìm ra bộ trong số tối ƣu cho mạng. Trình bày kết quả thực nghiệm nhận dạng 2970 chữ Hán-Nôm.

1.1. Lịch sử hình thành và vai trò quan trọng của chữ Nôm

Chữ Nôm hình thành từ thế kỷ X-XX, công cụ duy nhất ghi lại lịch sử, văn hóa Việt. Sự ra đời chữ Nôm là bước ngoặt lớn, thể hiện ý thức dân tộc. Viện Nghiên cứu Hán Nôm lưu giữ hàng trăm ngàn tư liệu quý giá. Chữ Nôm đã tạo nên những thành tựu rực rỡ làm phong phú ho tàng văn hóa Việt: văn học, triết học, sử học, luật pháp, y khoa, tôn giáo, điều mà trƣớc nó chữ Hán trên đất Việt không hề có đƣợc. Chỉ tính riêng ở lĩnh vực văn học, chữ Nôm đã có vai trò đặc biệt quan trọng trong việc tạo nên một nền văn học Việt nam rực rỡ xuyên suốt nhiều thế kỷ.

1.2. Tại sao cần ứng dụng công nghệ Nhận dạng chữ Nôm OCR

Số người biết chữ Nôm ít, di sản có nguy cơ mai một. Ứng dụng OCR Hán Nôm giúp đưa chữ Nôm vào máy tính, xây dựng từ điển, nhận dạng, khôi phục chữ lỗi. Mục tiêu là bảo tồn di sản, phục vụ nghiên cứu, giáo dục và truy nhập công cộng vào các bản lưu trữ và di sản Hán Nôm.

1.3. Tổng quan về Mạng nơ ron và ứng dụng nhận dạng ảnh

Mạng nơ-ron mô phỏng bộ não, có khả năng học, xử lý song song, thích nghi, tổng quát hóa. Ứng dụng rộng rãi trong nhận dạng mẫu, xử lý ảnh. Việc khai phá các giá trị, bảo tồn các di sản Hán Nôm là vô cùng quan trọng. Chúng ta có thể khẳng định rằng Việt Nam có hai thứ chữ viết ghi lại tiếng Việt, một là chữ latinh(quốc ngữ), và hai là Hán-Nôm thuộc loại chữ biểu ý. Và chúng ta có hai lựa chọn: một là để mất hiểu biết chữ Hán Nôm, nghĩa là mất đi một phần lớn truyền thống và tri thức quá khứ của dân tộc, hai là dùng mọi loại kỹ thuật tiên tiến nhất để phục hồi và bảo tồn truyền thống văn hoá dân tộc ghi lại bằng chữ Hán Nôm.

II. Thách thức trong Nhận dạng chữ Hán Nôm bằng OCR

Nhận dạng chữ Nôm gặp nhiều thách thức do tính phức tạp của chữ. Chữ Nôm cấu tạo từ chữ Hán, nhưng thêm nét, ghép chữ, biến đổi âm nghĩa. Khó khăn trong phân đoạn ký tự, trích xuất đặc trưng, xử lý biến thể chữ viết tay. Việc dùng chữ Nôm song song với chữ Hán chỉ đƣợc duy trì cho đến thế kỷ 16. Khi các nhà truyền đạo phƣơng Tây vào Việt Nam, họ đã dùng kí tự La Tinh để phiên âm tiếng Việt, và chữ Quốc ngữ dựa trên kí tự La Tinh đƣợc hình thành. Mặc dù dễ học, dễ nhớ, việc dùng chữ Quốc ngữ sau đó chỉ phổ biến trong cộng đồng giáo dân trong phạm vi ghi chép Kinh Thánh chứ hông đƣợc sử dụng nhiều trong việc làm phƣơng tiện trứ tác hay truyền đạt thông tin. Chữ Nôm vì vậy vẫn là văn tự chính trong nền văn chƣơng Việt Nam mãi cho tới hết thế kỷ 19. Sang đầu thế kỷ 20 chính quyền Pháp cho giải thể phép thi cử chữ Nho (1915 ở Bắc Kỳ và 1919 ở Trung Kỳ) và đƣa chữ Quốc ngữ lên hàng văn tự chính thức. Bắt đầu từ năm 1908 chữ Quốc ngữ mới bắt đầu thay thế chữ Nôm. Phong trào Đông Kinh Nghĩa Thục (1907) và Hội Truyền bá Quốc ngữ (1938) c ng nhƣ sự phát triển báo chí vào đầu thế kỷ 20 đã góp phần trong TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com việc thâu nhận chữ Quốc ngữ là văn tự chính đáng của ngƣời Việt, khép lại thời kỳ dùng chữ Nôm để truyền đạt tƣ duy cùng những cảm hứng của dân tộc Việt. Sau khi chữ quốc ngữ đƣợc phổ biến vào đầu thế kỷ 20, chữ Nôm dần dần mai một. Chính quyền thực dân Pháp có chính sách cấm dùng chữ Nôm. Điều đó hiến cho di sản này hiện nay có nguy cơ tiêu vong.

2.1. Độ phức tạp của cấu trúc và biến thể chữ Nôm

Chữ Nôm phức tạp hơn chữ Hán do ghép chữ, thêm nét, biến đổi âm nghĩa. Gây khó khăn cho việc phân đoạn, trích xuất đặc trưng. Ngoài ra, việc “tam sao thất bản” là khó tránh khỏi, phần vì trình độ ngƣời thợ khắc chữ ngày xƣa, phần vì khâu in mộc bản có chất lƣợng không cao (chữ bị nhòe, mất nét).

2.2. Khó khăn trong thu thập và xử lý dữ liệu huấn luyện

Dữ liệu văn bản Hán Nôm cổ hiếm, khó thu thập. Cần tiền xử lý ảnh (làm sạch, tăng cường) để nâng cao chất lượng dữ liệu huấn luyện Hán Nôm. Cần xây dựng một dataset đủ lớn để đáp ứng yêu cầu.

2.3. Yêu cầu cao về độ chính xác trong nhận dạng

Nhận dạng sai một ký tự có thể làm thay đổi hoàn toàn nghĩa của văn bản. Cần mô hình nhận dạng ảnh có độ chính xác cao. Việc đánh giá lỗi có thể thực hiện theo nhiều cách, cách dùng nhiều nhất là sử dụng lỗi tức thời: Err = (o - y), hoặc Err = |o - y|; lỗi trung bình bình phƣơng (MSE: mean-square error): Err = (o- y)2/2;.

III. Phương pháp Mạng Nơ ron Kết hợp Giải thuật Di truyền GA

Luận văn đề xuất phương pháp kết hợp mạng nơ-rongiải thuật di truyền (GA). GA giúp tối ưu hóa cấu trúc, trọng số mạng nơ-ron, cải thiện độ chính xác nhận dạng. Giải thuật di truyền (GA-Genetic lgorithms) c ng nhƣ các thuật toán tiến hóa nói chung, hình thành trên quan niệm cho rằng quá trình tiến hoá tự nhiên là quá trình hoàn hảo nhất, hợp lí nhất và tự nó đã mang tính tối ƣu. Quan niệm này có thể đƣợc xem nhƣ một tiên đề đúng, hông chứng minh đƣợc nhƣng phù hợp với thực tế khách quan. Trong luận văn tôi trình bày hoàn chỉnh một phƣơng pháp ứng dụng mạng nơ-ron trong nhận dạng chữ Hán-Nôm với mong muốn đƣa ra một phƣơng pháp nhận dạng tốt, góp phần xây dựng một công cụ có thể nhận dạng, chuyển đổi các văn bản chữ Hán-Nôm thành chữ Quốc ngữ nhằm làm sáng tỏ những giá trị văn hóa lƣu trữ trong nó.

3.1. Ưu điểm của Giải thuật di truyền trong tối ưu mạng nơ ron

GA tìm kiếm toàn cục, tránh rơi vào cực trị địa phương. Tự động điều chỉnh cấu trúc, trọng số mạng. Bản chất GA là một giải thuật lặp, nhằm giải quyết các bài toán tìm kiếm dựa trên cơ chế chọn lọc nhân tạo và sự tiến hoá của các gen. Trong quá trình đó, sự sống còn của cá thể phụ thuộc vào hoạt động của các NST và quá trình chọn lọc (tham gia vào việc tái tạo ra các chuỗi NST mới bằng cách giải mã các chuỗi NST và tạo ra mối liên kết giữa các NST trong các cá thể khác nhau). GA sử dụng các toán tử: chọn lọc, lai ghép, đột biến trên các NST để tạo ra chuỗi mới.

3.2. Quy trình kết hợp Mạng Nơ ron và Giải thuật Di truyền

Mã hóa cấu trúc, trọng số mạng thành nhiễm sắc thể. GA tối ưu nhiễm sắc thể. Nhiễm sắc thể tốt nhất tạo ra mạng nơ-ron tối ưu. Tại lần lặp thứ t, G xác định một tập hợp các lời giải có thể (các cá thể hay NST) gọi là quần thể P(t) = { xt1, xt2,. Mỗi lời giải xti đƣợc đánh giá nhằm xác định độ phù hợp của nó. Sau đó, một tập hợp các lời giải đƣợc hình thành nhờ sự lựa chọn các lời giải phù hợp hơn. Một số phần tử của tập hợp này đƣợc tái sản xuất thông qua lai ghép và đột biến.

3.3. Các bước cụ thể của Giải thuật di truyền GA

Khởi tạo quần thể, đánh giá độ thích nghi, chọn lọc, lai ghép, đột biến. Lặp lại cho đến khi đạt độ chính xác mong muốn. Khởi tạo quần thể ban đầu Tập lời giải ban đầu thƣờng đƣợc khởi tạo ngẫu nhiên từ miền xác định của các lời giải. Với mã hoá số thực: tạo ngẫu nhiên m véc tơ thực trong Rn.

IV. Xây dựng Bộ dữ liệu Huấn luyện và Thực nghiệm Nhận dạng

Để đánh giá phương pháp, cần xây dựng bộ dữ liệu chữ Hán Nôm đa dạng. Bộ dữ liệu bao gồm ảnh quét từ văn bản cổ, chữ viết tay. Thực nghiệm đánh giá độ chính xác, tốc độ của mô hình nhận dạng Hán Nôm. Trong sơ đồ trên, nguồn tài liệu có thể là ảnh, tệp PDF…. Trong nguồn đầu vào của hệ thống OCR có thể bao gồm nhiều loại thông tin ví dụ hình ảnh, các loại ngôn ngữ hác nhau. Do đó, cần đƣợc tiến hành thao tác phân tích trang, nhận diện phần ký tự. Sau khi tách phần ký tự khỏi trang, ta tiến hành các bƣớc tiền xử lý cần thiết, tách thành các khối, tách các khối thành các dòng, tách dòng thành các ký tự rời rạc.

4.1. Tiêu chí lựa chọn mẫu trong Dataset Hán Nôm

Chọn mẫu đa dạng về kiểu chữ, kích thước, độ mờ. Đảm bảo tính đại diện cho các ký tự thường gặp. Để đánh giá lỗi kiểm tra chúng ta phải biết đầu ra mong muốn cho các mẫu kiểm tra.

4.2. Tiền xử lý ảnh Hán Nôm trước khi đưa vào huấn luyện

Làm sạch ảnh (loại bỏ nhiễu), chuẩn hóa kích thước, tăng cường độ tương phản. Giúp mô hình học tốt hơn. Thực nghiệm đánh giá độ chính xác, tốc độ của mô hình nhận dạng Hán Nôm. Từ các ký tự rời rạc, ta tiến hành trích chọn đặc trƣng của ký tự để đƣa vào tiến hành nhận dạng. Kết quả của bƣớc nhận dạng có thể chƣa phải là bƣớc cuối cùng, mà sẽ đƣợc qua bƣớc hậu xử lý, có thể kiểm tra trên cơ sở từ điển, ngữ pháp… để quyết định kết quả cuối cùng.

4.3. Chia bộ dữ liệu thành tập huấn luyện kiểm tra và đánh giá

Tập huấn luyện để đào tạo mô hình. Tập kiểm tra để điều chỉnh tham số. Tập đánh giá để đo độ chính xác. Sử dụng tập test để đánh giá khả năng tổng quát hóa của mô hình.

V. Kết quả Thực nghiệm và Đánh giá Độ chính xác Nhận dạng

Thực nghiệm cho thấy phương pháp kết hợp mạng nơ-ronGA cải thiện độ chính xác nhận dạng. So sánh kết quả với các phương pháp khác (SVM, KNN). Xác định điểm mạnh, điểm yếu của phương pháp. Ta cần phải thử với một số điều kiện ban đầu để đảm bảo thu đƣợc phƣơng án tối ƣu.

5.1. Độ chính xác độ recall F1 score của mô hình

Đánh giá độ chính xác trên tập đánh giá. Đo lường khả năng nhận dạng đúng ký tự. Hằng số quán tính ngăn cản sự thay đổi đột ngột của các trọng số theo hƣớng khác với hƣớng mà lời giải đang di chuyển đến.

5.2. So sánh với các phương pháp Nhận dạng Hán Nôm khác

So sánh với các mô hình truyền thống (SVM, KNN). Ưu điểm của phương pháp đề xuất. Có thể cần tập mẫu vô hạn để đạt đến giới hạn chính xác. Nói cách hác độ chính xác của mô hình là hàm theo ích thƣớc tập mẫu. Khi kích thƣớc mẫu tăng, độ chính xác sẽ đƣợc cải thiện - lúc đầu nhanh, nhƣng chậm dần khi tiến đến giới hạn.

5.3. Phân tích lỗi và các trường hợp Nhận dạng sai

Phân tích lỗi, tìm nguyên nhân (dữ liệu, mô hình). Đề xuất giải pháp cải thiện. Khi kích thƣớc mẫu tăng, độ chính xác sẽ đƣợc cải thiện - lúc đầu nhanh, nhƣng chậm dần khi tiến đến giới hạn.

VI. Kết luận và Hướng phát triển Nhận dạng Chữ Hán Nôm

Luận văn đã trình bày phương pháp kết hợp mạng nơ-ronGA trong nhận dạng chữ Hán Nôm. Phương pháp có tiềm năng ứng dụng thực tế. Hướng phát triển: cải thiện mô hình, mở rộng bộ dữ liệu, xây dựng phần mềm nhận dạng. Phƣơng pháp ết hợp giải thuật di truyền trong quá trình huấn luyện mạng Nơ-ron nhằm tìm ra bộ trong số tối ƣu cho mạng.

6.1. Tóm tắt đóng góp của luận văn

Đề xuất phương pháp mới, xây dựng bộ dữ liệu, đánh giá hiệu quả. Góp phần bảo tồn di sản văn hóa. Thực nghiệm nhận dạng 2970 chữ Hán-Nôm.

6.2. Hướng phát triển tiếp theo trong nghiên cứu

Cải thiện mô hình Deep Learning, sử dụng Transformer, mở rộng Dataset Hán Nôm, xử lý chữ viết tay. Phần lớn các mạng thần inh thƣờng bị một số hó hăn nhƣ việc xác định cấu trúc và ích thƣớc của mạng, các tính toán phức tạp. Để đối phó với những hó hăn này, tác giả đã đề xuất một cấu trúc mạng nơ-ron thông minh tự thích nghi (Saint).

6.3. Ứng dụng thực tiễn và tiềm năng phát triển Nhận dạng Nôm

Xây dựng phần mềm nhận dạng, từ điển Hán Nôm, dịch văn bản cổ, phục vụ nghiên cứu, giáo dục. Với mục đích bảo tồn di sản Hán – Nôm, ngày 13/9/1979 Viện nghiên cứu Hán Nôm đƣợc thành lập trên cơ sở ban Hán Nôm, theo quyết định số 326/CP của hội đồng Chính phủ và đƣợc tái khẳng định thuộc trung tâm Khoa học xã hội và Nhân văn Quốc gia trong Nghị định số 23/CP ngày 22/5/1993 của Chính phủ.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. Tổng quan: Nội dung chƣơng 1 trình bày tổng quan về chữ Nôm, lịch sử hình thành và phát triển chữ Nôm, mô hình tổng quan của hệ thống nhận dạng chữ Nôm. Mạng Nơ-ron: Nội dung chƣơng này trình bày tổng quan về mạng Nơ-ron, cách xây dựng mạng, đánh giá các yếu tố trong TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 2 quá trình huấn luyện mạng và tổng hợp một số phƣơng pháp nhận dạng chữ tƣợng hình dựa trên mạng Nơ-ron. Giải thuật di truyền: Chƣơng này giới thiệu về giải thuật di truyền, các thành phần của giải thuật di truyền.

Nhận dạng chữ Hán-Nôm dựa trên mạng nơ-ron kết hơn GA: Chƣơng này đề xuất một phƣơng pháp ết hợp giải thuật di truyền trong quá trình huấn luyện mạng Nơ-ron nhằm tìm ra bộ trong số tối ƣu cho mạng. Trình bày kết quả thực nghiệm nhận dạng 2970 chữ Hán-Nôm. Phần kết luận: Phần này trình bày những đóng góp của luận văn, những tồn tại, hạn chế chƣa đƣợc giải quyết và hƣớng giải quyết tiếp theo. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 3 Chƣơng 1.

Lịch sử ra đời chữ Nôm [1, 3] Cách cấu tạo chữ Nôm "có thể" đã manh nha ló dạng từ những năm đầu khi ngƣời Trung Hoa chinh phục đất Giao Chỉ(Miền Bắc Việt Nam) và đặt nền đô hộ trên các bộ lạc ngƣời Việt vào đầu Công nguyên. Vì ngôn ngữ khác biệt, những "chữ Nôm" đầu tiên xuất hiện vì nhu cầu ghi địa danh, tên ngƣời hoặc những khái niệm hông có trong Hán văn. Song chứng cứ còn lƣu lại hết sức ít ỏi, khó kiểm chứng đƣợc một cách chính xác. Phạm Huy Hổ trong "Việt Nam ta biết chữ Hán từ đời nào?" thì cho rằng chữ Nôm có từ thời Hùng Vƣơng.

Văn Đa cƣ sĩ Nguyễn Văn San lại cho rằng chữ Nôm có từ thời Sĩ Nhiếp cuối đời Đông Hán thế kỷ thứ 2. Nguyễn Văn Tố dựa vào hai chữ "bố cái" trong danh xƣng "Bố Cái đại vƣơng" do nhân dân Việt Nam suy tôn Phùng Hƣng mà cho rằng chữ Nôm có từ thời Phùng Hƣng thế kỷ thứ 8. Ý kiến khác lại dựa vào chữ "cồ" trong quốc hiệu "Đại Cồ Việt" để cho rằng chữ Nôm có từ thời Đinh Tiên Hoàng. Trong một số nghiên cứu vào thập niên 1990, các học giả căn cứ vào đặc điểm cấu trúc nội tại của chữ Nôm, dựa vào cứ liệu ngữ âm lịch sử tiếng Hán và tiếng Việt, so sánh đối chiếu hệ thống âm tiếng Hán và tiếng Hán Việt đã đi tới kết luận rằng âm Hán Việt (âm của ngƣời Việt đọc chữ Hán) ngày nay bắt nguồn từ thời nhà Đƣờng-nhà Tống thế kỷ 8-9.

Và nếu âm Hán Việt có từ thời Đƣờng, Tống thì chữ Nôm không thể ra đời trƣớc khi cố định cách đọc Hán Việt (nếu xét chữ Nôm với tƣ cách hệ thống văn tự) và chỉ có thể ra đời sau khoảng thế kỷ thứ 10 hi ngƣời Việt thoát khỏi nghìn năm Bắc thuộc với chiến thắng của Ngô Quyền vào năm 938. Mặc dù lịch sử hình thành chữ Nôm còn không ít vấn đề cần làm sáng tỏ, nhƣng về ý nghĩa của sự ra đời của chữ Nôm, các nhà nghiên cứu đều thống nhất nhận định rằng: trong suốt quãng thời gian tồn tại, chữ Nôm là công cụ duy TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 4 nhất, hoàn toàn Việt Nam, ghi lại lịch sử, văn hóa của dân tộc Việt. Sự hình thành và phát triển của chữ Nôm là bƣớc ngoặt trong lịch sử ngôn ngữ văn tự của ngƣời Việt và c ng là một bƣớc ngoặt trong lịch sử văn hóa Việt nam, chữ Nôm ra đời đáp ứng đòi hỏi của việc trực tiếp ghi chép hoặc diễn đạt lời ăn tiếng nói cùng tâm tƣ, suy nghĩ và tình cảm của bản thân ngƣời Việt bắt nguồn từ ý thức phản vệ của dân tộc chống lại xu hƣớng Hán hóa của ngƣời phƣơng Bắc, khẳng định tinh thần dân tộc của ngƣời Việt. Chữ Nôm là cách viết biểu ý ngày xƣa của tiếng Việt.

Sau khi Việt Nam thoát khỏi ách đô hộ của Trung Quốc vào năm 939, chữ Nôm lần đầu tiên thành chữ quốc ngữ để diễn đạt tiếng Việt qua mẫu tự biểu ý. Hơn 1000 năm sau đó - từ thế kỷ 10 cho đến thế kỷ 20 - chữ Nôm đã tạo nên những thành tựu rực rỡ làm phong phú ho tàng văn hóa Việt: văn học, triết học, sử học, luật pháp, y khoa, tôn giáo, điều mà trƣớc nó chữ Hán trên đất Việt không hề có đƣợc. Bắt đầu từ thế kỷ 15 với Quốc âm thi tập của Nguyễn Trãi, kế đến thế kỷ 16 với Bạch Vân Am thi tập của Nguyễn Bỉnh Khiêm, chữ Nôm đã chứng tỏ có nhiều khả năng diễn tả không những tình cảm mà còn tƣ tƣởng của ngƣời Việt. Chỉ tính riêng ở lĩnh vực văn học, chữ Nôm đã có vai trò đặc biệt quan trọng trong việc tạo nên một nền văn học Việt nam rực rỡ xuyên suốt nhiều thế kỷ.

Từ chữ Nôm, nền văn học Việt nam sinh ra ba thể loại độc đáo của riêng Việt nam là Truyện thơ Nôm Lục Bát, Ngâm Khúc (song thất lục bát) và Hát Nói (trong ca trù). Sự sáng tạo đó đã để lại cho đời sau những di sản thơ Nôm vô giá. Tuy nhiên việc dùng chữ Nôm song song với chữ Hán chỉ đƣợc duy trì cho đến thế kỷ 16. Khi các nhà truyền đạo phƣơng Tây vào Việt Nam, họ đã dùng kí tự La Tinh để phiên âm tiếng Việt, và chữ Quốc ngữ dựa trên kí tự La Tinh đƣợc hình thành.

Mặc dù dễ học, dễ nhớ, việc dùng chữ Quốc ngữ sau đó chỉ phổ biến trong cộng đồng giáo dân trong phạm vi ghi chép Kinh Thánh chứ hông đƣợc sử dụng nhiều trong việc làm phƣơng tiện trứ tác hay truyền đạt thông tin. Chữ Nôm vì vậy vẫn là văn tự chính trong nền văn chƣơng Việt Nam mãi cho tới hết thế kỷ 19. Sang đầu thế kỷ 20 chính quyền Pháp cho giải thể phép thi cử chữ Nho (1915 ở Bắc Kỳ và 1919 ở Trung Kỳ) và đƣa chữ Quốc ngữ lên hàng văn tự chính thức. Bắt đầu từ năm 1908 chữ Quốc ngữ mới bắt đầu thay thế chữ Nôm.

Phong trào Đông Kinh Nghĩa Thục (1907) và Hội Truyền bá Quốc ngữ (1938) c ng nhƣ sự phát triển báo chí vào đầu thế kỷ 20 đã góp phần trong TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 5 việc thâu nhận chữ Quốc ngữ là văn tự chính đáng của ngƣời Việt, khép lại thời kỳ dùng chữ Nôm để truyền đạt tƣ duy cùng những cảm hứng của dân tộc Việt. Sau khi chữ quốc ngữ đƣợc phổ biến vào đầu thế kỷ 20, chữ Nôm dần dần mai một. Chính quyền thực dân Pháp có chính sách cấm dùng chữ Nôm. Điều đó hiến cho di sản này hiện nay có nguy cơ tiêu vong.

Thực tế là hiện nay, trên thế giới có chƣa đến 100 ngƣời đọc đƣợc chữ Nôm. Một phần to tát của lịch sử Việt Nam nhƣ thế nằm ngoài tầm tay của 80 triệu ngƣời nói tiếng Việt. Cấu tạo của chữ Nôm Dựa vào chữ Hán, chữ Nôm đã đƣợc hình thành bằng nhiều cách khác nhau. Trong đó, có thể tóm tắt thành 5 loại dựa vào ba yếu tố hình-âm-nghĩa nhƣ sau: 1.1 Mượn cả âm và nghĩa của chữ Hán Chữ Hán đƣợc mƣợn cả âm và nghĩa để ghi lại các âm gốc Hán.

Âm đọc có ba loại là: - Âm Hán Việt tiêu chuẩn: bắt nguồn từ ngữ âm tiếng Hán thời Đƣờng. Ví dụ: "thành" 城, "hoa" 花, "thuyền" 船, "ngọc" 玉. - Âm Hán Việt cổ: bắt nguồn từ ngữ âm tiếng Hán trƣớc thời Đƣờng. Ví dụ: "mùa" 務 (âm Hán Việt tiêu chuẩn là "vụ), "bay" 飛 (âm Hán Việt tiêu chuẩn là "phi"), "buồng" 房 (âm Hán Việt tiêu chuẩn là "phòng"), "xe" 車 (âm Hán Việt tiêu chuẩn là "xa").

- Âm Hán Việt Việt hoá: là các âm gốc Hán bị biến đổi cách đọc do ảnh hƣởng của quy luật ngữ âm tiếng Việt. Ví dụ: "thêm" 添 (âm Hán Việt tiêu chuẩn là "thiêm"), "nhà" 家 (âm Hán Việt tiêu chuẩn là "gia"), "khăn" 巾 (âm Hán Việt tiêu chuẩn là "cân"), "ghế" 几 (âm Hán Việt tiêu chuẩn là "kỉ"), 1.2 Mượn nghĩa chữ Hán, không mượn âm. Mƣợn chữ Hán đồng nghĩa hoặc cận nghĩa để ghi lại âm tiếng Việt. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.3 Mượn âm chữ Hán, không nhất thiết mượn nghĩa Mƣợn chữ Hán đồng âm hoặc cận âm để ghi âm tiếng Việt.

Âm mƣợn có thể là âm Hán Việt tiêu chuẩn, âm Hán Việt cổ hoặc âm Hán Việt Việt hoá. Khi đọc có thể đọc giống với âm mƣợn hoặc đọc chệch đi. Ví dụ: - Đọc chính xác âm Hán Việt tiêu chuẩn: chữ "một" 沒 có nghĩa là "chìm" đƣợc mƣợn dùng để ghi từ "một" trong "một mình", chữ "tốt" 卒 có nghĩa là "binh lính" đƣợc mƣợn dùng để ghi từ "tốt" trong "tốt xấu", chữ "xƣơng" 昌 có nghĩa là "hƣng thịnh" đƣợc mƣợn dùng để ghi từ "xƣơng" trong "xƣơng thịt", chữ "qua" 戈 là tên gọi của một loại binh hí đƣợc mƣợn dùng để ghi từ "qua" trong "hôm qua". - Đọc chệch âm Hán Việt tiêu chuẩn: "gió" 這 (mƣợn âm "giá"), "cửa" 舉 (mƣợn âm "cử"), "đêm" 店 (mƣợn âm "điếm"), "chạy" 豸 (mƣợn âm "trãi").

- Đọc chính xác âm Hán Việt cổ: chữ "vạn" 萬 đọc là "muôn", chữ "tuế" 歲 đọc là "tuổi" 1.4 Ghép hai chữ Hán với nhau. Loại này hết sức phổ biến và thƣờng ghép một thành tố biểu âm với một thành tố biểu ý (giống nhƣ chữ hình-thanh trong Lục thƣ). Ví dụ:tháng = nguyệt 月 (biểu ý) + thƣớng 尚 (biểu âm); mắt = mục 目 (biểu ý) + mạt 末 (biểu âm); năm (con số) = ng (五 biểu ý) + nam (南 biểu âm); năm (năm tháng) = niên (年 biểu ý) + nam (南 biểu âm). Ngoài ra thỉnh thoảng c ng có những chữ ghép hai chữ Hán nhƣng cả hai đều biểu ý nhƣ trời= thiên 天 + thƣợng 上; sáng=quang 光 + minh 明.

Những chữ này hông nhiều. Thêm nét và thêm chữ Hán Ví dụ: Bố (đối lập với mẹ) = vƣơng 王 + bố 布 + nét giản lƣợc của 司) TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 7 Thêm bộ thủ khác Ví dụ: 渃 nước (thủy 氵+ nhƣợc 若); 扜 vo [vo tròn] (thủ 扌+ vu 于); Phật (nhân イ+ thiên 天). Các bộ thủ thƣờng đƣợc dùng là: 亠, 刂, イ, 厂, 广, 氵, 忄, 辶, 土, 寸, 口, 巾, 山, 犭, 子, 小, 女, 礻, 灬, 木, 艹, 日, 月, 牛, 毛, 片, 牙, 疒, 瓦, 石, 衤, 白, 目, 皮, 田, 米, 耳, 竹, 舟, 羽, 雨, 色, 耒, 糸, 貝, 走, 足, 車, 角, 酉, 金, 風, 食, 髟, 馬, 魚, 赤.5 Thêm, bớt các nét Ví dụ: 女< nỡ, nợ, nữa (bằng dấu < cộng với chữ 女 nữ); 馬< mỡ, mựa (dấu < cộng với chữ 馬 mã).

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ