Tích Hợp Suy Luận Ngôn Ngữ Tự Nhiên Trong Mô Hình Đọc Hiểu Tự Động

• Tác giả: Tran Thanh Dang
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyen Luu Thuy Ngan
• Trường học: Đại Học Quốc Gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Tích Hợp Suy Luận Ngôn Ngữ Tự Nhiên Trong Mô Hình Đọc Hiểu Tự Động
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: Bai toán đọc hiểu tự động tiếng Việt
• 1.1. Các xu hướng cải thiện hiệu suất QA
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN
• 2.1. Các bộ dữ liệu liên quan
• 2.2. Công trình trong NƯỚC
• 2.3. Các mô hình MRC thông dụng
• 2.4. Kiến trúc mạng neural
• 2.5. Contextualized word embedding
• 2.6. Xác minh câu trả lời
• 2.7. Các mô hình tham khảo chính
• 3. CHƯƠNG 3: NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP
• 3.1. Phương pháp sử dụng NLI vào xác minh câu hỏi unanswerable QA
• 3.2. Tạo sinh câu giả thuyết
• 3.3. Tạo đoạn tiền
• 3.4. Xác nhận câu trả lời
• 3.5. Phương pháp sử dụng NLI để thu gọn thông tin ngữ cảnh
• 4. CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG DỮ LIỆU
• 4.1. Xây dựng dữ liệu cho mô hình huấn luyện tạo câu giả thuyết
• 4.2. Cấu trúc dữ liệu
• 4.3. Kết quả xây dựng
• 4.4. Xây dựng dữ liệu rút gọn ngữ cảnh
• 5. CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
• 5.1. Cài đặt thí nghiệm
• 5.2. Cài đặt mô hình NLI
• 5.3. Cài đặt mô hình QA đánh giá bộ dữ liệu unanswerable
• 5.4. Cài đặt mô hình QA đánh giá dữ liệu rút gọn ngữ cảnh
• 5.5. Các phương pháp đánh giá
• 5.6. Kết quả thí nghiệm
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN

Tóm tắt

I. Tổng quan về Tích Hợp Suy Luận Ngôn Ngữ Tự Nhiên

Tích hợp suy luận ngôn ngữ tự nhiên (NLI) vào mô hình đọc hiểu tự động (MRC) đang trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. NLI giúp cải thiện độ chính xác của các câu trả lời bằng cách xác minh mối liên hệ giữa câu hỏi và ngữ cảnh. Việc áp dụng NLI vào MRC không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn đảm bảo tính hợp lệ của câu trả lời trong các ngữ cảnh phức tạp như tiếng Việt.

1.1. Định nghĩa và Vai trò của NLI trong MRC

NLI là một kỹ thuật cho phép máy tính xác định mối quan hệ giữa các câu. Trong MRC, NLI giúp xác minh tính chính xác của câu trả lời bằng cách kiểm tra xem câu hỏi có phù hợp với ngữ cảnh hay không.

1.2. Lợi ích của việc Tích Hợp NLI vào MRC

Việc tích hợp NLI vào MRC giúp cải thiện độ tin cậy của hệ thống trả lời câu hỏi. Điều này đặc biệt quan trọng trong ngữ cảnh tiếng Việt, nơi mà ngữ nghĩa và ngữ cảnh có thể rất phức tạp.

II. Thách thức trong Việc Tích Hợp NLI vào MRC

Mặc dù việc tích hợp NLI vào MRC mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng gặp phải nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là sự phức tạp của ngữ pháp và cú pháp trong tiếng Việt. Điều này có thể dẫn đến việc mô hình không hiểu đúng ngữ cảnh hoặc không xác định được mối quan hệ giữa câu hỏi và câu trả lời.

2.1. Khó khăn trong Xử lý Ngữ nghĩa Tiếng Việt

Tiếng Việt có nhiều từ đồng nghĩa và ngữ cảnh khác nhau, điều này làm cho việc xác định mối quan hệ giữa câu hỏi và ngữ cảnh trở nên khó khăn hơn.

2.2. Thiếu Dữ liệu Huấn luyện Chất lượng Cao

Việc thiếu các bộ dữ liệu NLI chất lượng cao cho tiếng Việt cũng là một thách thức lớn. Điều này ảnh hưởng đến khả năng huấn luyện và đánh giá của các mô hình NLI.

III. Phương pháp Tích Hợp NLI vào MRC Hiệu Quả

Để tích hợp NLI vào MRC một cách hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp mạnh mẽ. Một trong những phương pháp chính là sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước và điều chỉnh chúng cho phù hợp với ngữ cảnh tiếng Việt.

3.1. Sử dụng Mô hình Huấn luyện Trước

Việc sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên. Các mô hình này có thể được điều chỉnh để phù hợp với ngữ cảnh tiếng Việt.

3.2. Tạo Dữ liệu Huấn luyện từ MRC

Tạo ra các bộ dữ liệu NLI từ các bộ dữ liệu MRC hiện có giúp tăng cường khả năng xác minh câu trả lời và cải thiện độ chính xác của mô hình.

IV. Ứng dụng Thực Tiễn của NLI trong MRC

Việc áp dụng NLI trong MRC đã cho thấy nhiều kết quả tích cực. Các mô hình NLI có thể giúp xác minh tính chính xác của câu trả lời, từ đó nâng cao hiệu suất của hệ thống trả lời câu hỏi.

4.1. Cải thiện Độ Chính Xác của Hệ thống QA

NLI giúp xác minh các câu trả lời từ mô hình MRC, đảm bảo rằng câu trả lời phù hợp với ngữ cảnh và câu hỏi.

4.2. Tăng Cường Trải Nghiệm Người Dùng

Việc cải thiện độ chính xác của các câu trả lời không chỉ giúp người dùng nhận được thông tin chính xác mà còn nâng cao trải nghiệm tổng thể khi sử dụng hệ thống.

V. Kết luận và Hướng Phát Triển Tương Lai

Tích hợp suy luận ngôn ngữ tự nhiên vào mô hình đọc hiểu tự động là một bước tiến quan trọng trong việc nâng cao độ tin cậy và chính xác của các hệ thống trả lời câu hỏi. Hướng phát triển tương lai có thể bao gồm việc cải thiện các mô hình NLI và mở rộng các bộ dữ liệu cho tiếng Việt.

5.1. Hướng Nghiên Cứu Mới

Nghiên cứu có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình NLI mới, phù hợp hơn với ngữ cảnh tiếng Việt.

5.2. Tăng Cường Dữ liệu Huấn luyện

Cần có thêm các bộ dữ liệu NLI chất lượng cao để cải thiện khả năng huấn luyện và đánh giá của các mô hình NLI trong tiếng Việt.