Luận văn thạc sĩ: Kỹ thuật tìm kiếm văn bản trên CSDL đa phương tiện

Luận văn thạc sĩ về kỹ thuật tìm kiếm văn bản dựa trên nội dung trong CSDL đa phương tiện. Nghiên cứu chuyên sâu, phân tích và giải pháp hiệu quả.

Chuyên ngành

Công nghệ Thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn Thạc sỹ

2010

55
0
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

MỞ ĐẦU

1. CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Khái quát về cơ sở dữ liệu (CSDL) đa phương tiện

1.2. Mục tiêu chính

1.3. Mô hình dữ liệu đa phương tiện

1.4. Trích chọn đặc trưng, chỉ mục và đo tính tương tự

1.4.1. Trích chọn đặc trưng

1.4.2. Chỉ số hóa cấu trúc

1.4.3. Đo tính tương tự

1.5. Hệ thống truy tìm thông tin (IR-Information retrieval)

1.6. Vấn đề truy tìm tài liệu văn bản (Text retrieval)

1.7. Phân biệt các hệ thống IR và DBMS (DataBase Manager System)

1.8. Xếp hạng tài liệu (Ranking)

2. CHƢƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT TÌM KIẾM

2.1. Các truy vấn Boolean và chỉ mục tài liệu

2.1.1. Truy vấn Boolean

2.1.2. Cấu trúc tệp

2.1.3. Các từ dừng và từ gốc

2.1.4. Chỉ số hoá và bổ sung

2.1.5. Kỹ thuật nén chỉ số (index compression)

2.1.6. Chỉ mục tự động

2.2. Thước đo hiệu năng

2.3. Mô hình truy tìm không gian vectơ

2.4. Mô hình truy tìm theo xác suất

2.5. Mô hình truy tìm trên cơ sở cụm

2.6. Kỹ thuật phản hồi phù hợp

2.7. Mô hình LSI (Latent semantic indexing)

2.7.1. Ý tưởng cơ bản của LSI

2.7.2. Một số khái niệm cơ bản

2.7.3. Kỹ thuật SVD (singular value decomposition)

3. CHƢƠNG 3: CÀI ĐẶT THỰC NGHIỆM MÔ HÌNH LSI

3.1. Chức năng của chương trình

3.2. Hoạt động cơ bản trong chương trình

KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Tìm Kiếm Văn Bản Đa Phương Tiện Luận Văn Thạc Sĩ

Hàng nghìn năm trước, con người đã nhận ra tầm quan trọng của việc lưu trữ và tìm kiếm thông tin. Sự phát triển của máy tính đã tạo ra khả năng lưu trữ và truy xuất thông tin với số lượng lớn. Lĩnh vực truy tìm thông tin (Information Retrieval - IR) ra đời từ những năm 1950 để đáp ứng nhu cầu này. Ngày nay, Internet và sự phát triển của lĩnh vực thông tin đã tạo ra một khối lượng thông tin khổng lồ, đa dạng và phức tạp, bao gồm văn bản, hình ảnh, video, siêu văn bản, đa phương tiện. Cơ sở dữ liệu đa phương tiện (Multimedia Database), bao gồm dữ liệu dạng hình ảnh, video, audio và văn bản, ngày càng trở nên quan trọng trong khoa học công nghệ và thực tiễn. Vấn đề tìm kiếm thông tin đa phương tiện vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, với mục tiêu tìm kiếm thông tin phù hợp với yêu cầu của người dùng.

Trong cơ sở dữ liệu đa phương tiện, văn bản đóng vai trò quan trọng. Nó được quan tâm từ hàng nghìn năm trước trong việc tổ chức, sắp xếp và lưu trữ thông tin. Tài liệu văn bản chiếm phần lớn trong mọi cơ quan, tổ chức, đặc biệt là trong thư viện, và còn được sử dụng để mô tả các dạng khác của dữ liệu đa phương tiện như video, audio, hình ảnh. Số lượng tài liệu văn bản ngày càng lớn và có vai trò vô cùng quan trọng, vì thế việc lưu trữ, xử lý và truy tìm thủ công trở nên khó khăn. Cùng với sự ra đời và phát triển của máy tính, các công cụ xử lý cũng ngày càng hoàn thiện dựa trên những kỹ thuật hiện đại phục vụ cho nhu cầu đó. Luận văn này tập trung vào kỹ thuật tìm kiếm văn bản trong cơ sở dữ liệu đa phương tiện, đặc biệt là mô hình LSI (Latent Semantic Indexing), một giải pháp hiệu quả cho vấn đề truy tìm thông tin dựa trên cơ sở nội dung tài liệu văn bản, tìm kiếm trên cơ sở những khái niệm, không phải trên các thuật ngữ đơn.

1.1. Giới Thiệu Cơ Sở Dữ Liệu Đa Phương Tiện CSDL ĐPT

CSDL đa phương tiện là một CSDL có hiệu năng cao, sức chứa lớn với khả năng hỗ trợ các kiểu dữ liệu đa phương tiện cũng như các kiểu dữ liệu chữ số cơ bản khác và nó có thể quản lý một khối lượng rất lớn thông tin đa phương tiện. Dữ liệu âm thanh (audio data): Tín hiệu âm thanh bao gồm tiếng nói, âm nhạc, tiếng động và mọi sự kết hợp các âm thanh khác nhau. Dữ liệu hình ảnh (image data): Dữ liệu ảnh có thể được dùng để lưu trữ dấu vân tay, nhận dạng khuôn mặt trong điều tra tội phạm; ảnh thẻ trong quản lý nhân sự; trong những yêu cầu lưu lại hình ảnh như dữ liệu ảnh cổ vật, hiện tượng thiên nhiên, trái đất… Dữ liệu video (video data): Video giống như một tập các hình ảnh ở các thời điểm được sắp xếp, biểu diễn theo một chuỗi thời gian nhất định. Dữ liệu văn bản (text data): Sự biểu diễn cơ bản của văn bản là cách tiếp cận với “túi các từ” (bag – of – words). Theo thống kê, đến năm 2005 toàn bộ văn bản trên mạng có thể đã lên tới hàng chục TB. Các dữ liệu văn bản tiêu biểu như: Các trang web, tiêu đề bài viết, các bản báo cáo, bài báo được công bố hàn lâm, các ứng dụng hỗ trợ nghiên cứu, các trang tài liệu, bách khoa toàn thư, thư mục, chép sử, thư điện tử, các bản sao xét xử của toà án, kho thư viện.

1.2. Mục Tiêu Chính và Mô Hình Dữ Liệu Đa Phương Tiện

CSDL đa phương tiện bao gồm năm mục tiêu chính như sau: Hỗ trợ các kiểu dữ liệu đa phương tiện (Type=Structure+Operations); Có khả năng quản lý số lượng lớn các đối tượng đa phương tiện; Hỗ trợ hiệu năng cao, sức chứa cao và quản trị lưu trữ hiệu quả; Có các khả năng của hệ CSDL truyền thống; Có khả năng truy tìm thông tin đa phương tiện. Mô hình dữ liệu MIRS (Multimedia Information Retrieval System) hình thành trên nền tảng nguyên tắc hướng đối tượng và phân cấp đa tầng. Tầng đối tượng bao gồm một hay nhiều mục media với các quan hệ không gian và thời gian xác định, như với một đối tượng đa phương tiện là một trang bao gồm một vài hình ảnh và âm thanh kèm theo.

II. Thách Thức Trong Tìm Kiếm Văn Bản Đa Phương Tiện Hiệu Quả

Các mô hình truy tìm thông tin hiện nay, như đối sánh chính xác, không gian vectơ, xác suất và trên cơ sở cụm, có một nhược điểm cơ bản: những từ mà người tìm kiếm sử dụng thường không giống với những từ đã được đánh chỉ mục trong thông tin tìm kiếm. Vấn đề này liên quan đến tính đồng nghĩa (synonymy)tính đa nghĩa (polysemy). Kết quả truy tìm có thể gồm những tài liệu không liên quan vì những thuật ngữ xuất hiện ngẫu nhiên trong nó giống với thuật ngữ trong truy vấn. Mặt khác, những tài liệu liên quan có thể bị bỏ qua bởi không chứa các thuật ngữ xuất hiện trong truy vấn do tính đồng nghĩa.

Mô hình LSI (Latent Semantic Indexing) ra đời, là một giải pháp hữu hiệu cho vấn đề truy tìm thông tin dựa trên cơ sở nội dung tài liệu văn bản, tìm kiếm trên cơ sở những khái niệm (không phải trên các thuật ngữ đơn).

2.1. Vấn Đề Đồng Nghĩa Synonymy và Đa Nghĩa Polysemy

Tính đồng nghĩa xảy ra khi cùng một thông tin được miêu tả bằng các từ khác nhau, phụ thuộc vào ngữ cảnh hay mức độ cần thiết. Ví dụ: nhìn, xem, trông, thấy có cùng ý nghĩa. Tính đa nghĩa xảy ra khi cùng một từ có nhiều ý nghĩa khác nhau trong ngữ cảnh khác nhau. Ví dụ: đi (có thể là chỉ chuyển động hay chỉ sự mất mát). Các thuật toán truy tìm phải đảm bảo rằng, chiến lược xếp hạng tập các tài liệu trong câu trả lời luôn ưu tiên cho những thông tin có ích và phù hợp với truy vấn người sử dụng đưa ra. Hơn thế nữa, một kỹ thuật được đánh giá là tốt phải dựa trên việc xếp hạng các tài liệu này, tức là những tài liệu phù hợp và được coi là “gần” với câu truy vấn nhất sẽ được xếp lên trên các tài liệu ít phù hợp hơn trong danh sách tài liệu trả lời.

2.2. Đánh Giá Chất Lượng Hệ Thống Truy Tìm Thông Tin IR

Đánh giá chất lượng IR còn phụ thuộc vào thước đo hiệu năng thực hiện của kỹ thuật đó dựa vào các tham số chủ yếu là độ chính xác (precision) và số tài liệu được gọi lại (recall). Một máy tìm kiếm có thể cho lại tới hàng vài nghìn tài liệu phù hợp, nhưng một người sử dụng thông thường sẽ chỉ có thể xem xét được một số lượng nhỏ các tài liệu tìm được đó. Vì thế, xếp hạng các tài liệu phù hợp theo mức độ tương thích với người dùng là một vấn đề quan trọng, cũng là tiêu điểm trong việc đánh giá một phương pháp truy tìm.

III. Kỹ Thuật LSI Bí Quyết Tìm Kiếm Văn Bản Theo Ngữ Nghĩa

Mô hình LSI (Latent Semantic Indexing) là một kỹ thuật truy tìm thông tin dựa trên cơ sở nội dung tài liệu văn bản, tìm kiếm trên cơ sở những khái niệm, không phải trên các thuật ngữ đơn. Các tài liệu được coi như danh sách các từ và chúng phải được đánh chỉ mục. Có một thực tế là không phải tất cả các từ đều có ý nghĩa, vì vậy việc loại đi danh sách các từ không có nghĩa vô cùng quan trọng và các từ không có ý nghĩa sẽ không được đánh chỉ mục. Từ thông tin tóm lược của người sử dụng biểu thị qua truy vấn, thuật toán truy tìm phải đảm bảo rằng, chiến lược xếp hạng tập các tài liệu trong câu trả lời luôn ưu tiên cho những thông tin có ích và phù hợp với truy vấn người sử dụng đưa ra.

LSI sử dụng kỹ thuật SVD (Singular Value Decomposition) gọi là kỹ thuật tách giá trị số ít, được sử dụng nhiều trong lý thuyết ma trận nhằm giảm kích thước bảng tần số. Thông thường, bất kỳ giảm thiểu nào đều dẫn tới mất mát thông tin, do vậy ta phải đảm bảo rằng SVD phải có “năng lực thông tin” (information efficient) cao nhất có thể.

3.1. Ý Tưởng Cơ Bản và Các Bước Thực Hiện LSI

Ý tưởng cơ bản của LSI là ánh xạ các thuật ngữ vào một “không gian khái niệm” và sau đó thiết lập việc xếp hạng các đối tượng tương đồng trong không gian khái niệm. Các thuật ngữ tương đồng (cùng phạm trù) được nhóm lại để hình thành khái niệm (concept) làm đại diện cho tài liệu. Các bước thực hiện cơ bản của LSI như sau: Tạo bảng term-document; Xây dựng SVD; Nhận dạng vectơ; Tạo chỉ số.

3.2. Kỹ Thuật SVD Singular Value Decomposition Trong LSI

SVD có mối quan hệ mật thiết với một số kỹ thuật toán học và thống kê, bao gồm việc phân tích các vectơ và phân tích các hệ số. Cho ma trận hình chữ nhật t×d của các thuật ngữ và các tài liệu X, có thể được phân tích với tích số của ba ma trận khác nhau: X = T0S0D0T trong đó T0 và D0 là các ma trận có các cột trực giao, S0 là ma trận chéo (m×m) của các giá trị số ít được sắp xếp giảm dần, trong đó m = min(t, d), là hạng của X.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Mô Hình LSI Trong Tìm Kiếm Văn Bản

Mô hình LSI (Latent Semantic Indexing) cho phép truy tìm thông tin hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống. Nó giúp giải quyết vấn đề đồng nghĩa và đa nghĩa, mang lại kết quả chính xác hơn và phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng. Một điểm quan trọng khi ứng dụng LSI là lựa chọn số chiều k phù hợp để giảm lược không gian. Một giá trị k đủ lớn để phù hợp với mọi đặc tính cấu trúc thực của dữ liệu, nhưng đủ nhỏ để lọc ra các chi tiết không phù hợp hay các chi tiết không quan trọng. Thông thường, kích thước đơn trong miền lớn vừa phải là 200.

4.1. So Sánh LSI Với Các Mô Hình Truy Tìm Thông Tin Khác

Mô hình truy tìm Bool khá đơn giản và được sử dụng trong hầu hết các hệ thống thương mại. Tuy nhiên, mô hình này tương đối khó hình thành các câu truy vấn Bool và kết quả truy vấn rất nhạy cảm với công thức truy vấn. Trong mô hình không gian véctơ, giả sử rằng tồn tại cố định tập các thuật ngữ chỉ mục để đại diện tài liệu và câu truy vấn. Việc truy tìm trong mô hình không gian véctơ được thực hiện dựa trên cơ sở tính tương đồng giữa câu truy vấn và các tài liệu. Độ tương đồng giữa tài liệu Di và câu truy vấn Qj được tính như sau: N S ( Di , Q j )   Tik .Q jk k 1 .

4.2. Các Phép So Sánh Cơ Bản Trong Kỹ Thuật SVD Của LSI

Về cơ bản, có ba phép so sánh cần quan tâm: So sánh hai thuật ngữ; so sánh hai tài liệu; và so sánh một thuật ngữ với một tài liệu. Trong cách tiếp cận vấn đề truy tìm thông tin, số lượng tương ứng để so sánh hai hàng với nhau, hai cột với nhau hay xem xét các ô riêng lẻ của ma trận gốc, ở đây chính là ma trận dữ liệu term-document X.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Cho Tìm Kiếm Văn Bản ĐPT

Luận văn đã trình bày một tổng quan về kỹ thuật tìm kiếm văn bản đa phương tiện, tập trung vào mô hình LSI. LSI là một giải pháp hiệu quả cho vấn đề đồng nghĩa và đa nghĩa, giúp nâng cao chất lượng tìm kiếm. Tuy nhiên, LSI vẫn còn một số hạn chế và cần được nghiên cứu thêm. Trong tương lai, cần có những nghiên cứu sâu hơn về việc kết hợp LSI với các kỹ thuật khác, như học máy, để tạo ra những hệ thống tìm kiếm văn bản đa phương tiện thông minh và hiệu quả hơn.

5.1. Tổng Kết Ưu Điểm và Hạn Chế Của Mô Hình LSI

Ưu điểm lớn nhất của LSI là khả năng xử lý các vấn đề về đồng nghĩa và đa nghĩa, từ đó cải thiện độ chính xác của kết quả tìm kiếm. Tuy nhiên, LSI cũng có một số hạn chế, như độ phức tạp tính toán cao và khó khăn trong việc lựa chọn số chiều k tối ưu.

5.2. Hướng Nghiên Cứu và Phát Triển Trong Tương Lai

Trong tương lai, có thể nghiên cứu kết hợp LSI với các kỹ thuật học máy để tự động lựa chọn số chiều k tối ưu. Đồng thời, cần nghiên cứu các phương pháp giảm độ phức tạp tính toán của LSI để có thể ứng dụng vào các hệ thống tìm kiếm quy mô lớn.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. Giới thiệu tổng quan về cơ sở dữ liệu đa phương tiện, xếp hạng tài liệu và các yếu tố cơ bản phục vụ cho việc tìm kiếm thông tin. Khái quát về một hệ thống truy tìm thông tin (IR) tiêu biểu và cụ thể là truy tìm tài liệu văn bản. Đề cập đến vấn đề chỉ mục tài liệu và thước đo hiệu năng.

Nghiên cứu một số mô hình tìm kiếm như: Boolean, không gian vectơ, phân cụm, dựa trên xác suất, phản hồi phù hợp và LSI. Cài đặt thực nghiệm mô hình LSI. Nội dung luận văn đi từ tổng quan về cơ sở dữ liệu đa phương tiện, hệ thống tìm kiếm đa phương tiện đến kỹ thuật chỉ mục, xử lý tài liệu, trích lọc thông tin đến chi tiết vấn đề tìm kiếm trên tài liệu văn bản. Đặc biệt, nghiên cứu các mô hình tìm kiếm và đi sâu nghiên cứu mô hình LSI- tìm kiếm văn bản trên cơ sở nội dung.

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 11 CHƢƠNG 1 - TỔNG QUAN 1.1 Khái quát về cơ sở dữ liệu (CSDL) đa phƣơng tiện [1] [10] [12] 1.1 Giới thiệu Trên thế giới tồn tại một lượng rất lớn dữ liệu số, các dữ liệu từ tivi, internet, qua phương tiện truyền thông hay có được từ nhiều phương tiện khác nhau như máy quay (video) kỹ thuật số. Các dòng dữ liệu số càng ngày càng tăng, các loại dữ liệu đa phương tiện kết hợp của dữ liệu hình ảnh, âm thanh, văn bản… Hiện nay, chúng ta đều biết internet đang được phát triển như thế nào, rõ ràng trong quá trình tương tác và trao đổi thông tin, người sử dụng có xu hướng chủ yếu xử lý trên kiểu dữ liệu đa phương tiện và chúng ta thấy được sự phát triển của kiểu dữ liệu này trong cuộc sống hiện đại. Tầm quan trọng của việc sử dụng thông tin sẽ dần dần thay đổi từ thông tin dạng số và rõ tới thông tin ở dạng đa phương tiện: dữ liệu hình ảnh, âm thanh và tài liệu văn bản. Vì thế, đa phương tiện là thông điệp cho xã hội thông tin ngày nay.

Sự tương tác của người sử dụng tự nhiên hơn với thông tin và các thiết bị truyền thông, trong phạm vi rộng sẽ tạo ra một xã hội có giá trị về mọi mặt. Vì thế, có thể dự đoán được đa phương tiện sẽ thâm nhập vào tất cả các hệ thống thông tin, từ công việc hàng ngày tới thương mại, công việc văn phòng chuyên nghiệp, giao tiếp với khách hàng, giáo dục, khoa học, trong nghệ thuật và được truyền đi rộng rãi qua internet. Đa phương tiện có thể trở thành dạng giao tiếp tự nhiên, nhưng nó không hoàn toàn tự do. Ngữ nghĩa của một thông điệp trong thông tin số và xác thực hơn là dòng bit của hình ảnh và âm thanh.

Trong đó, tín hiệu hình ảnh biểu thị cái gì, ý nghĩa của văn bản và nói gì về âm thanh là không dễ dàng lập luận với một máy tính. Những điều thuộc về ngữ nghĩa đó cần được xử lý từ dữ liệu thô bằng việc tổ chức, chuyển đổi, phân tích và phân lớp. Khai thác đa phương tiện (multimedia) đầy đủ yêu cầu sử dụng video, tranh ảnh, âm thanh và ngôn ngữ. Nó bao gồm sự tương tác của máy với dạng đa phương thức.

Thêm vào đó, kiến thức và sự hiểu biết về các dạng đa phương tiện sẽ có được hiểu biết về bản chất của các dòng thông tin đa phương tiện. Các hệ thống thông tin đa phương tiện sẽ lưu và cung cấp truy cập đến các dòng dữ liệu, hệ thống ứng dụng thông tin trên tất cả các dạng. Trong phạm vi vấn đề này, đa phương tiện có thể được mô tả như mọi ứng dụng của dữ liệu thông tin trên một máy tính qua các dạng như hình ảnh, ngôn ngữ tự nhiên và âm thanh. Một số mô hình ứng dụng đa phương tiện như các thiết bị điện tử, hệ thống lưu trữ các kho chứa đa phương tiện lớn, sử dụng các tài liệu điện tử của đa phương tiện, y TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 12 tế điện tử và chính phủ điện tử.

Ứng dụng đa phương tiện trở thành một phần không thể thiếu của các công việc trong nhiều cụm kinh tế. Ví dụ: phân tích hệ thống thông tin đa phương tiện sử dụng để giám sát, thu thập chứng cớ tòa án và an ninh chung… Việc phát sinh khối kiến thức đa phương tiện và kiến thức kỹ thuật được dùng để lưu trữ việc tạo hình ảnh, phim và âm thanh có thể được sử dụng trong di sản văn hóa và nền công nghiệp giải trí. Có rất nhiều định nghĩa khác nhau về CSDL đa phương tiện: Theo nghiên cứu EURESCOM thì CSDL đa phương tiện là một CSDL có hiệu năng cao, sức chứa lớn với khả năng hỗ trợ các kiểu dữ liệu đa phương tiện cũng như các kiểu dữ liệu chữ số cơ bản khác và nó có thể quản lý một khối lượng rất lớn thông tin đa phương tiện. Dữ liệu âm thanh (audio data): Tín hiệu âm thanh bao gồm tiếng nói, âm nhạc, tiếng động và mọi sự kết hợp các âm thanh khác nhau.

Việc lưu lại một bài diễn thuyết, một cuộc đàm thoại, các đoạn audio theo một chủ đề nào đó có ý nghĩa rất lớn trong thực tế. Ví dụ, qua đài phát thanh chúng ta có thể thu thập được nhiều thông tin với các chủ đề khác nhau, có thể tìm kiếm các bài hát trên internet, thu thập các đoạn audio bài giảng trong đào tạo từ xa, học ngoại ngữ qua các đoạn audio. Dữ liệu hình ảnh (image data): Dữ liệu ảnh có thể được dùng để lưu trữ dấu vân tay, nhận dạng khuôn mặt trong điều tra tội phạm; ảnh thẻ trong quản lý nhân sự; trong những yêu cầu lưu lại hình ảnh như dữ liệu ảnh cổ vật, hiện tượng thiên nhiên, trái đất… Hơn nữa, trong y học cần có một cơ sở dữ liệu ảnh để có thể truy vấn các triệu trứng để tìm ra những căn bệnh tương tự không chỉ bằng văn bản mà bằng cả hình ảnh, ảnh chụp X quang, ảnh chụp cắt lớp. Trong thời gian gần đây, việc sử dụng CSDL ảnh đã mang lại hiệu quả to lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau của đời sống, kinh tế và xã hội.

Dữ liệu video (video data): Video giống như một tập các hình ảnh ở các thời điểm được sắp xếp, biểu diễn theo một chuỗi thời gian nhất định. Trên thực tế chính là chuyển động của các điểm ảnh từ trạng thái này sang trạng thái khác, hay là sự chuyển động của mỗi đối tượng riêng lẻ được phân tách từ dữ liệu video. Dữ liệu video được ứng dụng nhiều trong công nghệ giải trí (phim ảnh, clip âm nhạc.), trong đào tạo từ xa (qua những video bài giảng). Nhiều phòng chức năng có nhiệm vụ lưu trữ và thu thập các video (tư liệu lịch sử, tư liệu khai quật khảo cổ học của địa phương hay quốc gia.) để nhằm phát triển khả năng trở thành bộ nhớ tiểu sử tự động (autobiographic memory).

Dữ liệu văn bản (text data): Sự biểu diễn cơ bản của văn bản là cách tiếp cận với “túi các từ” (bag – of – words). Theo thống kê, đến năm 2005 toàn bộ văn bản trên mạng có thể đã lên tới hàng chục TB. Các dữ liệu văn bản tiêu biểu như: Các trang web, tiêu đề bài viết, các bản báo cáo, bài báo được công bố hàn lâm, các ứng dụng hỗ TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 13 trợ nghiên cứu, các trang tài liệu, bách khoa toàn thư, thư mục, chép sử, thư điện tử, các bản sao xét xử của toà án, kho thư viện. Điều quan trọng là khối lượng dữ liệu văn bản ngày càng lớn và được sử dụng lưu trữ tài liệu trong mọi cơ quan tổ chức.

Vì thế, quan tâm đến xử lý văn bản là rất cần thiết. Thực tế, tập văn bản sách trong một thư viện của một trường đại học nhỏ cũng có thể chứa đến 100GB lưu trữ, hay một nhà nghiên cứu trong 10 năm có đến 10MB tập văn bản, và cũng nhà nghiên cứu đó trong 10 năm lưu trữ tài liệu thư điện tử có thể chiếm đến 100MB. Ngoài ra còn dùng các miêu tả bằng văn bản cho hình ảnh hay video, người ta có thể chèn các thuộc tính, các đoạn thuyết minh, chú thích cho các đối tượng đó.2 Mục tiêu chính Theo cách nhìn trên đây ta nhận thấy CSDL đa phương tiện bao gồm năm mục tiêu chính như sau: - Hỗ trợ các kiểu dữ liệu (Type=Structure+Operations) đa phương tiện: các phương tiện (media) khác nhau và các thao tác thông thường cũng như các thao tác đặc biệt mà kiểu dữ liệu thông thường không có như tiến, lùi, dừng. - Có khả năng quản lý số lượng lớn các đối tượng đa phương tiện: đề cập đến không gian lưu trữ của CSDL.

- Hỗ trợ hiệu năng cao, sức chứa cao và quản trị lưu trữ hiệu quả - Có các khả năng của hệ CSDL truyền thống - Có khả năng truy tìm thông tin đa phương tiện.3 Mô hình dữ liệu đa phương tiện Mô hình dữ liệu MIRS (Multimedia Information Retrieval System) hình thành trên nền tảng nguyên tắc hướng đối tượng và phân cấp đa tầng. Tầng đối tượng Đối tượng bao gồm một hay nhiều mục media với các quan hệ không gian và thời gian xác định, như với một đối tượng đa phương tiện là một trang bao gồm một vài hình ảnh và âm thanh kèm theo. Nhiệm vụ mấu chốt là làm thế nào để chỉ ra các quan hệ không gian và thời gian. Quan hệ không gian được đặc tả bởi kích thước và vị trí cửa sổ hiển thị của mỗi mục.

Phương pháp chung đặc tả thời gian là đặc tả trên cơ sở trục thời gian, trong đó thời gian bắt đầu và độ dài mỗi mục được xác định trên cơ sở đồng hồ chung. Phương pháp khác là mô hình điều khiển theo sự kiện. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 14 Không gian Thời gian Tổng hợp Tầng đối tượng Văn bản Hình ảnh Âm thanh Video Tầng kiểu media Thô Nén Tầng khuôn mẫu media Đa mức Màu JPEG JPIG DPCM xám Hinh 1.1 Mô hình dữ liệu đa phương tiện Tầng loại media Tầng này bao gồm các loại media như văn bản, hình ảnh, audio và video. Các loại này được suy diễn từ lớp media trừu tượng chung.

Tại mức này, các đặc trưng và thuộc tính được đặc tả. Ví dụ loại media ảnh: kích thước, biểu đồ màu, các đối tượng chính chứa trong nó. được đặc tả. Các đặc trưng này được sử dụng trực tiếp vào tìm kiếm và tính toán khoảng cách.

Tầng khuôn mẫu media Tầng này đặc tả khuôn mẫu, trong đó dữ liệu được lưu trữ. Thông thường, media có nhiều khuôn mẫu, ví dụ ảnh có thể là nén hay ảnh thô.

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