Luận Án Nghiên Cứu Phát Triển Kỹ Thuật Tự Động Tóm Tắt Văn Bản Tiếng Việt

Luận án nghiên cứu phát triển kỹ thuật tự động tóm tắt văn bản tiếng Việt, nâng cao hiệu quả xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ứng dụng thực tiễn.

• Tác giả: Nguyễn Nhật An
• Người hướng dẫn: TSKH Nguyễn Quang Bắc
• Trường học: Viện Khoa Học Và Công Nghệ Quân Sự
• Chuyên ngành: Cơ Sở Toán Học Cho Tin Học
• Đề tài: Nghiên Cứu, Phát Triển Các Kỹ Thuật Tự Động Tóm Tắt Văn Bản Tiếng Việt
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TÓM TẮT VĂN BẢN VÀ TÓM TẮT VĂN BẢN TIẾNG VIỆT
• 1.1. Giới thiệu về tóm tắt văn bản
• 1.2. Các giai đoạn và các tham số của hệ thống tóm tắt văn bản
• 1.3. Phân loại các hệ thống tóm tắt văn bản
• 1.4. Các phương pháp đánh giá tóm tắt văn bản
• 1.4.1. Đánh giá thủ công
• 1.4.2. Đánh giá đồng chọn
• 1.4.3. Đánh giá dựa trên nội dung
• 1.4.4. Đánh giá dựa trên tác vụ
• 1.5. Các hướng tiếp cận tóm tắt văn bản ngoài nước
• 1.5.1. Các phương pháp tóm tắt trích rút
• 1.5.2. Các phương pháp tóm tắt theo hướng tóm lược
• 1.6. Kho ngữ liệu tiêu chuẩn cho bài toán tóm tắt văn bản tiếng Anh
• 1.7. Hiện trạng nghiên cứu tóm tắt văn bản tiếng Việt
• 1.7.1. Đặc điểm tiếng Việt
• 1.7.2. Hiện trạng nghiên cứu xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt
• 1.7.3. Một số hướng tiếp cận tóm tắt văn bản tiếng Việt
• 1.7.4. Hiện trạng kho ngữ liệu huấn luyện và đánh giá cho bài toán tóm tắt văn bản tiếng Việt
• 1.8. Đặc điểm của các phương pháp tóm tắt văn bản tiếng Việt
• 1.9. Các kiến thức cơ sở liên quan
• 1.9.1. Giải thuật di truyền
• 1.9.2. Giải thuật tối ưu đàn kiến
• 1.9.3. Phương pháp Voting Schulze
• 1.10. Kết luận Chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: TÓM TẮT VĂN BẢN TIẾNG VIỆT DỰA TRÊN BỘ HỆ SỐ ĐẶC TRƯNG
• 2.1. Mô hình tóm tắt văn bản tiếng Việt dựa trên bộ hệ số đặc trưng
• 2.1.1. Quy trình tóm tắt văn bản theo hướng trích rút
• 2.1.2. Mô hình tóm tắt văn bản dựa trên bộ hệ số đặc trưng
• 2.1.2.1. Lựa chọn tập đặc trưng cho văn bản tiếng Việt
• 2.1.2.2. Trọng số TF
• 2.1.2.3. Xác suất thực từ
• 2.1.2.4. Thực thể tên
• 2.1.2.5. Dữ liệu số
• 2.1.2.6. Tương tự với tiêu đề
• 2.1.2.7. Câu trung tâm
• 2.2. Xác định hệ số đặc trưng bằng phương pháp học máy
• 2.2.1. Đặt bài toán
• 2.2.2. Xác định hệ số bằng giải thuật di truyền
• 2.2.3. Xác định hệ số bằng giải thuật tối ưu đàn kiến
• 2.3. Các kết quả thử nghiệm
• 2.3.1. Kho ngữ liệu thử nghiệm
• 2.3.2. Phương pháp đánh giá kết quả tóm tắt
• 2.3.3. Các kết quả thử nghiệm
• 2.3.4. Nhận xét các kết quả thử nghiệm
• 2.4. Kết luận Chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: TÓM TẮT VĂN BẢN TIẾNG VIỆT SỬ DỤNG KỸ THUẬT VOTING
• 3.1. Mô hình tóm tắt văn bản sử dụng kỹ thuật Voting
• 3.1.1. Xác định hệ số phương pháp bằng phương pháp học máy
• 3.1.2. Mô hình tóm tắt văn bản tiếng Việt sử dụng kỹ thuật Voting
• 3.2. Các kết quả thử nghiệm
• 3.2.1. Kho ngữ liệu thử nghiệm
• 3.2.2. Phương pháp đánh giá kết quả tóm tắt
• 3.2.3. Lựa chọn các phương pháp tóm tắt văn bản đầu vào
• 3.2.4. Các kết quả thử nghiệm
• 3.2.5. Nhận xét các kết quả thử nghiệm
• 3.3. Kết luận Chương 3
• 4. CHƯƠNG 4: QUY TRÌNH XÂY DỰNG KHO NGỮ LIỆU CÓ CHÚ GIẢI CHO BÀI TOÁN TÓM TẮT VĂN BẢN TIẾNG VIỆT
• 4.1. Quy trình xây dựng kho ngữ liệu có chú giải
• 4.2. Mô hình đề xuất
• 4.3. Xây dựng bản tóm tắt con người
• 4.4. Chú giải, cấu trúc hoá và lưu trữ
• 4.5. Tổ chức quản lý, lưu trữ
• 4.6. Phương pháp đánh giá kho ngữ liệu
• 4.6.1. Đánh giá dựa vào độ đo đồng xuất hiện thực từ
• 4.6.2. Đánh giá thủ công
• 4.7. Kết luận Chương 4
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 01: KHO NGỮ LIỆU VIEVTEXTSUM
• PHỤ LỤC 02: KHO NGỮ LIỆU CORPUS_LTH
• PHỤ LỤC 03: THỬ NGHIỆM

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Phát Triển Kỹ Thuật Tự Động Tóm Tắt Văn Bản Tiếng Việt

Kỹ thuật tự động tóm tắt văn bản tiếng Việt đang trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong bối cảnh thông tin ngày càng gia tăng. Việc phát triển các phương pháp tóm tắt hiệu quả không chỉ giúp giảm tải thông tin mà còn nâng cao khả năng tiếp cận và xử lý dữ liệu. Nghiên cứu này tập trung vào việc áp dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra các bản tóm tắt chính xác và ngắn gọn.

1.1. Định Nghĩa Tóm Tắt Văn Bản Và Tầm Quan Trọng

Tóm tắt văn bản là quá trình rút gọn nội dung của một văn bản lớn thành một phiên bản ngắn gọn hơn mà vẫn giữ được ý nghĩa chính. Điều này rất quan trọng trong việc xử lý thông tin, đặc biệt là trong các lĩnh vực như giáo dục, nghiên cứu và an ninh quốc phòng.

1.2. Các Giai Đoạn Phát Triển Kỹ Thuật Tóm Tắt

Quá trình phát triển kỹ thuật tóm tắt văn bản bao gồm nhiều giai đoạn, từ việc thu thập dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đến việc áp dụng các thuật toán học máy để tạo ra các bản tóm tắt chính xác. Mỗi giai đoạn đều có vai trò quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng của bản tóm tắt.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Tóm Tắt Văn Bản Tiếng Việt

Mặc dù có nhiều tiến bộ trong lĩnh vực tóm tắt văn bản, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Đặc điểm ngôn ngữ tiếng Việt, với cấu trúc ngữ pháp phức tạp và sự đa dạng trong cách diễn đạt, tạo ra nhiều khó khăn trong việc phát triển các hệ thống tóm tắt tự động.

2.1. Đặc Điểm Ngôn Ngữ Tiếng Việt

Tiếng Việt có nhiều đặc điểm riêng biệt như từ láy, từ ghép và cấu trúc câu phức tạp. Những yếu tố này ảnh hưởng đến khả năng nhận diện và phân tích nội dung của văn bản, từ đó làm giảm hiệu quả của các phương pháp tóm tắt.

2.2. Thiếu Kho Ngữ Liệu Chuẩn

Một trong những thách thức lớn nhất trong nghiên cứu tóm tắt văn bản tiếng Việt là thiếu hụt kho ngữ liệu chuẩn. Việc không có dữ liệu huấn luyện chất lượng cao làm cho việc phát triển và đánh giá các mô hình tóm tắt trở nên khó khăn.

III. Phương Pháp Tóm Tắt Văn Bản Tiếng Việt Hiện Nay

Có nhiều phương pháp tóm tắt văn bản tiếng Việt đang được nghiên cứu và áp dụng. Các phương pháp này chủ yếu được chia thành hai loại: tóm tắt trích rút và tóm tắt tóm lược. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng.

3.1. Tóm Tắt Trích Rút Extraction Summarization

Phương pháp tóm tắt trích rút tập trung vào việc chọn lọc các câu quan trọng từ văn bản gốc để tạo thành bản tóm tắt. Phương pháp này thường dễ thực hiện và cho kết quả nhanh chóng, nhưng có thể không đảm bảo tính mạch lạc của nội dung.

3.2. Tóm Tắt Tóm Lược Abstraction Summarization

Tóm tắt tóm lược sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra các câu mới từ nội dung gốc. Phương pháp này có khả năng tạo ra các bản tóm tắt tự nhiên hơn, nhưng thường phức tạp hơn và yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Kỹ Thuật Tóm Tắt Văn Bản

Kỹ thuật tóm tắt văn bản tiếng Việt có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực khác nhau. Từ việc hỗ trợ tìm kiếm thông tin đến việc cải thiện quy trình làm việc trong các tổ chức, tóm tắt văn bản giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả.

4.1. Ứng Dụng Trong Giáo Dục

Trong giáo dục, kỹ thuật tóm tắt văn bản giúp sinh viên và giảng viên nhanh chóng nắm bắt nội dung chính của tài liệu học tập, từ đó nâng cao hiệu quả học tập và giảng dạy.

4.2. Ứng Dụng Trong An Ninh Quốc Phòng

Trong lĩnh vực an ninh quốc phòng, tóm tắt văn bản giúp cán bộ nghiệp vụ thu thập và xử lý thông tin một cách nhanh chóng và hiệu quả, từ đó hỗ trợ ra quyết định kịp thời.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Kỹ Thuật Tóm Tắt Văn Bản Tiếng Việt

Kỹ thuật tóm tắt văn bản tiếng Việt đang trên đà phát triển mạnh mẽ. Với sự tiến bộ của công nghệ và nghiên cứu, tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giải pháp hiệu quả hơn cho việc xử lý thông tin.

5.1. Xu Hướng Nghiên Cứu Trong Tương Lai

Các nghiên cứu trong tương lai sẽ tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và tính tự động của các hệ thống tóm tắt, đồng thời phát triển các kho ngữ liệu chuẩn để hỗ trợ nghiên cứu.

5.2. Tích Hợp AI Trong Tóm Tắt Văn Bản

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các hệ thống tóm tắt văn bản sẽ mở ra nhiều cơ hội mới, giúp nâng cao khả năng xử lý và phân tích ngôn ngữ tự nhiên, từ đó tạo ra các bản tóm tắt chất lượng cao hơn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan về tóm tắt văn bản và tóm tắt văn bản tiếng Việt. Trong chương này, luận án trình bày tổng quan về bài toán tóm tắt văn bản, các phương pháp giải quyết, các phương pháp đánh giá tóm tắt văn bản; Hiện trạng các nghiên cứu về tóm tắt văn bản tiếng Việt. Ngoài ra luận án còn đề cập những kiến thức cơ sở liên quan là giải thuật di truyền và phương pháp voting Schulze. Các nghiên cứu trên là tiền đề để phát triển các phương pháp tóm tắt văn bản tiếng Việt được trình bày trong chương 2 và chương 3.

Chương 2: Tóm tắt văn bản tiếng Việt dựa trên bộ hệ số đặc trưng. Trong chương này, luận án trình bày các kết quả nghiên cứu mới về phương pháp tóm tắt văn bản tiếng Việt dựa trên bộ hệ số đặc trưng, bao gồm: Lựa chọn 8 đặc trưng quan trọng của văn bản tiếng Việt; Xác định các hệ số đặc trưng quan trọng của văn bản tiếng Việt bằng phương pháp học máy sử dụng giải thuật di truyền GA và giải thuật tối ưu đàn kiến ACO thông qua kho ngữ liệu tóm tắt mẫu; Các thử nghiệm. Chương 3: Tóm tắt văn bản tiếng Việt sử dụng kỹ thuật Voting Trong chương này, luận án trình bày các kết quả nghiên cứu mới về phương pháp tóm tắt văn bản tiếng Việt dựa trên kỹ thuật Voting và các thử nghiệm. Chương 4: Quy trình xây dựng kho ngữ liệu có chú giải cho bài toán tóm tắt văn bản tiếng Việt 7 Trong chương này, luận án trình bày đề xuất về quy trình xây dựng kho ngữ liệu có chú giải dùng cho huấn luyện và đánh giá trong bài toán tóm tắt Văn bản tiếng Việt bao gồm các giai đoạn thu thập, xây dựng bản tóm tắt con người, chú giải cấu trúc hóa và lưu trữ.

Ngoài ra luận án còn trình bày các phương pháp đánh giá kho ngữ liệu xây dựng. Trong phần này, luận án trình bày kho ngữ liệu tiêu chuẩn có chú giải ViEvTEXTSUM do tác giả xây dựng, kho ngữ liệu Corpus_LTH của đề tài “Nghiên cứu một số phương pháp tóm tắt văn bản tự động trên máy tính áp dụng cho tiếng Việt” và phần thử nghiệm. TỔNG QUAN VỀ TÓM TẮT VĂN BẢN VÀ TÓM TẮT VĂN BẢN TIẾNG VIỆT Trong chương này, luận án giới thiệu tổng quan về tóm tắt văn bản và tóm tắt văn bản tiếng Việt bao gồm các khái niệm cơ bản, các phương pháp tiếp cận tóm tắt văn bản và các phương pháp đánh giá. Bên cạnh đó, luận án cũng trình bày đặc điểm của tiếng Việt, hiện trạng về nghiên cứu xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt và các phương pháp tóm tắt văn bản tiếng Việt đã công bố.

Ngoài ra luận án còn đề cập những nội dung cơ bản về giải thuật di truyền, giải thuật tối ưu đàn kiến và phương pháp voting Schulze, đây là kiến thức cơ sở liên quan được sử dụng trong Chương 2 và Chương 3.1 Giới thiệu về tóm tắt văn bản Như trên đã nêu, các nghiên cứu về phương pháp tóm tắt văn bản tập trung vào hai hướng chính: tóm tắt trích rút và tóm tắt tóm lược. Tóm tắt văn bản theo hướng trích rút dễ thực hiện và có tốc độ nhanh hơn so với tóm tắt tóm lược. Hướng tiếp cận tóm tắt trích rút chủ yếu là dựa vào các đặc trưng quan trọng của văn bản để tính trọng số câu để trích rút. Trong khi đó, tóm tắt tóm lược là dựa vào các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên kết hợp với thông tin về ngôn ngữ để tạo ra các tóm tắt cuối cùng.

Bài toán tóm tắt văn bản được nêu như sau: “Tóm tắt văn bản là quá trình trích rút những thông tin quan trọng nhất từ một hoặc nhiều nguồn để tạo ra phiên bản cô đọng, ngắn gọn phục vụ cho một hoặc nhiều người dùng cụ thể, hay một hoặc nhiều nhiệm vụ cụ thể” [48] Ví dụ minh hoạ về tóm tắt văn bản với 120 từ: Ngày 11/4, Đại sứ Liên bang Nga tại Việt Nam Andrey Kovtun cùng đoàn công tác đã thăm và làm việc với tỉnh Ninh Thuận về tình hình triển khai xây dựng nhà máy điện hạt nhân Ninh Thuận. Tại buổi làm việc, Chủ tịch Ủy ban Nhân dân tỉnh Ninh Thuận Nguyễn Đức Thanh cho biết tỉnh đã hoàn chỉnh chính sách, cơ chế đặc thù và đã trình Thủ tướng Chính phủ phê duyệt. Tỉnh cũng đã hoàn thành công tác đo đạc lập bản đồ 9 thu hồi đất và quy chủ sử dụng đất tại các khu vực triển khai dự án gồm khu vực thu hồi xây dựng nhà máy, khu tái định cư, khu nghĩa trang và hệ thống cấp nước phục vụ khu tái định cư nhà máy điện hạt nhân Ninh Thuận 1; đồng thời hoàn thành công tác kiểm kê khu vực vùng lõi nhà máy. Hiện nay tỉnh đã hoàn thành việc khảo sát đo đạc địa hình, địa chất phục vụ công tác lập quy hoạch và dự án đầu tư; hoàn thành công tác lập quy hoạch chi tiết khu tái định cư nhà máy 1 với diện tích 86,9 ha và khu nghĩa trang với diện tích hơn 10,8 ha.

Tỉnh cũng đã thành lập Ban Quản lý dự án điện hạt nhân để thực hiện dự án di dân, tái định cư do Ủy ban Nhân dân tỉnh làm chủ đầu tư. Bên cạnh đó, tỉnh phấn đấu hoàn thành công tác bồi thường, giải phóng mặt bằng, đồng thời tổ chức thi công xây dựng các công trình hạ tầng phục vụ di dân tái định cư gồm khu t ái định cư tập trung, nghĩa trang và hệ thống cấp nước phục vụ khu tái định cư nhà máy điện hạt nhân Ninh Thuận 1. Theo quy hoạch được duyệt, khu tái định cư tập trung là khu nằm trong vành đai du lịch, do đó sẽ đầu tư đồng bộ hệ thống hạ tầng kỹ thuật, hạ tầng xã hội theo tiêu chuẩn khu đô thị. Ngoài ra khi được bàn giao mốc ranh giới, mốc hàng rào nhà máy điện hạt nhân, tỉnh sẽ xác định cụ thể vị trí, quy mô xây dựng khu tái định canh, đảm bảo ổn định và phát triển sản xuất lâu dài cho người dân.

Đại sứ Andrey Kovtun đánh giá cao công tác chuẩn bị cho việc xây dựng nhà máy điện hạt nhân Ninh Thuận 1. Phía Nga luôn ưu tiên cao nhất cho Việt Nam trong công tác xây dựng nhà máy điện hạt nhân, dự kiến cuối năm 2013, Nga sẽ hoàn thành hồ sơ triển khai xây dựng nhà máy điện hạt nhân số 1 tại Ninh Thuận, đồng thời sẽ tổ chức hội thảo tại Ninh Thuận để các công ty, các doanh nghiệp của tỉnh và cả nước tham gia đầu tư vào các ngành công nghiệp phụ trợ cho xây dựng nhà máy điện hạt nhân. Tỉnh Ninh Thuận mong muốn nhận được sự quan tâm, hỗ trợ của Chính phủ Liên bang Nga trong việc đào tạo nguồn nhân lực cho các lĩnh vực khác tỉnh đang có nhu cầu (ngoài chương trình đào tạo của Chính phủ hai nước đã hợp tác), đồng thời hỗ trợ tỉnh trong việc xúc tiến đầu tư, vận động các doanh nghiệp Nga đầu tư vào tỉnh trong các lĩnh vực sản xuất, chuyển giao công nghệ phục vụ cho việc xây dựng nhà máy điện hạt nhân và các ngành công nghiệp phụ trợ. Hình 1-1 Văn bản gốc.

Ngày 11/4, Đại sứ Liên bang Nga tại Việt Nam Andrey Kovtun cùng đoàn công tác đã thăm và làm việc với tỉnh Ninh Thuận về tình hình triển khai xây dựng nhà máy điện hạt nhân Ninh Thuận. Phía Nga luôn ưu tiên cao nhất cho Việt Nam trong công tác xây dựng nhà máy điện hạt nhân, dự kiến cuối năm 2013, Nga sẽ hoàn thành hồ sơ triển khai xây dựng nhà máy điện hạt nhân số 1 tại Ninh Thuận, đồng thời sẽ tổ chức hội thảo tại Ninh Thuận để các công ty, các doanh nghiệp của tỉnh và cả nước tham gia đầu tư vào các ngành công nghiệp phụ trợ cho xây dựng nhà máy điện hạt nhân. Hình 1-2 Văn bản tóm tắt với 120 từ.1 Các giai đoạn và các tham số của hệ thống tóm tắt văn bản Theo quan điểm của các nhà nghiên cứu TTVB thì bản tóm tắt là một bản rút gọn của văn bản gốc thông qua việc lựa chọn và tổng quát hóa các khái niệm quan trọng [34],[48],[35]. Hệ thống tóm tắt văn bản tự động được chia thành 3 giai đoạn chính:  Phân tích (Analysis or Interpretation): Phân tích văn bản đầu vào để đưa ra những mô tả bao gồm các thông tin dùng đế tìm kiếm, đánh giá các đơn vị ngữ liệu quan trọng cũng như các tham số đầu vào cho việc tóm tắt.

 Biến đổi (Transformation): Lựa chọn các thông tin trích chọn được, biến đổi để giản lược và thống nhất, kết quả là các đơn vị ngữ liệu đã được tóm tắt.  Tổng hợp (Synthesis or Realization): Từ các đơn vị ngữ liệu đã tóm tắt, tạo văn bản mới chứa những điểm chính, quan trọng của văn bản gốc. Hệ thống tóm tắt văn bản Phân Biến đổi Tổng Văn bản tích hợp Văn bản gốc tóm tắt Hình 1-3 Các giai đoạn của hệ thống tóm tắt Các giai đoạn của quá trình tóm tắt văn bản chịu ảnh hưởng bởi các tham số khác nhau như các tham số đầu vào, đầu ra và các tham số mục đích [37], [35]. Các tham số đầu vào: Các đặc trưng của văn bản đầu vào có thể ảnh hưởng tới kết quả tóm tắt theo các yếu tố sau:  Cấu trúc của văn bản: Cấu trúc là tổ chức của một văn bản cho trước như tiêu đề, nội dung, đoạn (paragraph),… Cấu trúc của một văn bản có thể cung cấp rất nhiều thông tin khi tạo bản tóm tắt.

11  Kích thước: Kích thước là độ dài của văn bản cho trước tính theo đơn vị thuật ngữ, ví dụ như tài liệu nghiên cứu dài thường đề cập nhiều chủ đề ít thuật ngữ lặp lại trong khi văn bản ngắn chỉ trình bày một chủ đề nhưng chứa nhiều thuật ngữ lặp lại hơn.  Ngôn ngữ: Ngôn ngữ được sử dụng trong văn bản đầu vào có thể ảnh hưởng tới kết quả tóm tắt. Các thuật toán tóm tắt có thể có sử dụng hoặc không sử dụng thông tin ngôn ngữ.  Lĩnh vực: Văn bản đầu vào thường liên quan tới một lĩnh vực cụ thể nào đó.

Do đó, người ta có thể sử dụng các tri thức (như kho ngữ liệu) liên quan đến lĩnh vực đó để tạo ra bản tóm tắt tốt hơn.  Đơn vị: Nếu một bản tóm tắt được tạo thành từ một văn bản riêng lẻ thì hệ thống tóm tắt đó được gọi là hệ thống tóm tắt đơn văn bản (single- document).