Phân Tích Cú Pháp Phụ Thuộc Trong Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên

• Tác giả: Phan Nhật Minh
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thị Quý
• Trường học: Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Phân Tích Cú Pháp Phụ Thuộc Trong Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên
• Loại tài liệu: khóa luận
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CÁM ƠN
• 1. GIỚI THIỆU
• 1.1. Giới thiệu bài
• 1.2. Tình hình nghị
• 1.3. Lý do chọn đề tài
• 1.4. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Đối tượng nghiên cứu
• 1.6. Bố cục luận văn
• 2. TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON
• 2.1. Giới thiệu Perceptron
• 2.2. Các hàm kích hoạt thông dụng
• 2.3. Multi-layer Perceptron
• 2.4. Các thành phần của mạng nơron nhân tạo
• 2.5. Mạng Noron hồi quy
• 2.6. Các khái niệm của mạng RNN
• 2.7. Cấu trúc của mạng RNN
• 2.8. Huấn luyện mạng nơron
• 2.9. Kiến trúc Transformer
• 2.10. Các thành phần của kiến trúc Transformer
• 2.11. Ứng dụng Transformer trong mô hình ngôn ngữ
• 3. PHÂN TÍCH CÚ PHÁP PHỤ THUỘC
• 3.1. Phương pháp phân tích cú pháp phụ thuộc dựa trên đồ thị (graph-based)
• 3.2. Hướng tiếp cận Naïve
• 3.3. Hướng tiếp cận của Nivre
• 3.4. Thuật toán Eisner
• 3.5. Thuật toán Chu-Liu Edmons
• 3.6. Phương pháp đánh giá mô hình phân tích cú pháp phụ thuộc
• 4. MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT
• 4.1. Mô hình Biaffine
• 4.2. Phương pháp Probing
• 4.3. Thực nghiệm
• 5. THỰC NGHIỆM
• 5.1. Dữ liệu huấn luyện
• 5.2. Các thực nghiệm tham số mô hình
• 5.3. Thực hiện, đánh giá và phân tích kết quả
• 5.3.1. Đánh giá mô hình ở mức Head
• 5.3.2. Đánh giá mô hình ở mức Layer
• 5.3.3. Đánh giá mô hình áp dụng pre-trained đa ngôn ngữ
• 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về phân tích cú pháp phụ thuộc trong NLP

Phân tích cú pháp phụ thuộc là một lĩnh vực quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nó giúp xác định các quan hệ ngữ pháp giữa các từ trong câu, từ đó nắm bắt được thông tin quan trọng và không quan trọng. Việc nghiên cứu về cú pháp phụ thuộc không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của các tác vụ như tóm tắt văn bản hay dịch máy mà còn mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới trong NLP.

1.1. Tầm quan trọng của cú pháp phụ thuộc trong NLP

Cú pháp phụ thuộc giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình NLP. Các ứng dụng như hệ thống hỏi-đáp và tóm tắt văn bản đều có thể hưởng lợi từ việc phân tích cú pháp chính xác. Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng cú pháp phụ thuộc có thể nâng cao hiệu suất của các mô hình hiện tại.

1.2. Các khái niệm cơ bản về cú pháp phụ thuộc

Cú pháp phụ thuộc liên quan đến việc xác định các quan hệ giữa các từ trong câu. Mỗi từ có thể phụ thuộc vào một từ khác, tạo thành một cấu trúc cây. Điều này giúp nắm bắt được ngữ nghĩa và cấu trúc của câu một cách rõ ràng hơn.

II. Thách thức trong phân tích cú pháp phụ thuộc

Mặc dù phân tích cú pháp phụ thuộc có nhiều ứng dụng, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức. Các mô hình hiện tại thường gặp khó khăn trong việc xử lý các cấu trúc ngữ pháp phức tạp, đặc biệt là trong ngữ cảnh đa ngôn ngữ. Việc thiếu hụt dữ liệu gán nhãn chất lượng cao cũng là một vấn đề lớn.

2.1. Vấn đề về dữ liệu gán nhãn

Sự thiếu hụt dữ liệu gán nhãn chất lượng cao ảnh hưởng đến độ chính xác của các mô hình phân tích cú pháp. Các bộ dữ liệu hiện có thường không đủ đa dạng và phong phú để phản ánh đầy đủ các cấu trúc ngữ pháp của tiếng Việt.

2.2. Khó khăn trong việc xử lý ngữ nghĩa

Việc xác định ngữ nghĩa trong các câu phức tạp là một thách thức lớn. Các mô hình hiện tại thường không thể nắm bắt được các mối quan hệ ngữ nghĩa phức tạp giữa các từ, dẫn đến kết quả không chính xác.

III. Phương pháp phân tích cú pháp phụ thuộc hiệu quả

Để cải thiện độ chính xác trong phân tích cú pháp phụ thuộc, nhiều phương pháp mới đã được phát triển. Các mô hình như Biaffine Parser kết hợp với kỹ thuật probing đã cho thấy hiệu quả cao trong việc rút trích thông tin ngữ pháp từ các lớp huấn luyện của BERT.

3.1. Mô hình Biaffine trong phân tích cú pháp

Mô hình Biaffine sử dụng cơ chế Attention để cải thiện độ chính xác trong việc xác định các quan hệ phụ thuộc. Nghiên cứu cho thấy mô hình này có thể đạt được độ chính xác cao hơn so với các mô hình truyền thống.

3.2. Kỹ thuật probing trong phân tích cú pháp

Kỹ thuật probing giúp rút trích các đặc trưng ngữ pháp từ các lớp của mô hình BERT. Điều này cho phép cải thiện đáng kể độ chính xác của các mô hình phân tích cú pháp phụ thuộc.

IV. Ứng dụng thực tiễn của phân tích cú pháp phụ thuộc

Phân tích cú pháp phụ thuộc có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các hệ thống NLP hiện đại. Từ việc cải thiện độ chính xác của các mô hình dịch máy đến việc tối ưu hóa các hệ thống hỏi-đáp, cú pháp phụ thuộc đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất của các ứng dụng này.

4.1. Ứng dụng trong dịch máy

Phân tích cú pháp phụ thuộc giúp cải thiện chất lượng dịch máy bằng cách xác định các quan hệ ngữ pháp giữa các từ. Điều này giúp tạo ra các bản dịch tự nhiên và chính xác hơn.

4.2. Ứng dụng trong hệ thống hỏi đáp

Trong các hệ thống hỏi-đáp, việc phân tích cú pháp phụ thuộc giúp xác định các thông tin quan trọng trong câu hỏi và câu trả lời, từ đó nâng cao khả năng tìm kiếm và trả lời chính xác.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Phân tích cú pháp phụ thuộc là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ trong NLP. Với sự tiến bộ của các mô hình học sâu và các kỹ thuật mới, tương lai của cú pháp phụ thuộc hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến đáng kể trong các ứng dụng thực tiễn.

5.1. Hướng phát triển mô hình mới

Nghiên cứu và phát triển các mô hình mới có khả năng xử lý tốt hơn các cấu trúc ngữ pháp phức tạp sẽ là một trong những hướng đi quan trọng trong tương lai.

5.2. Tích hợp công nghệ mới vào phân tích cú pháp

Việc tích hợp các công nghệ mới như học sâu và mạng nơron vào phân tích cú pháp phụ thuộc sẽ giúp nâng cao hiệu suất và độ chính xác của các mô hình hiện tại.