I. Tổng Quan Về Tóm Tắt Tự Động Văn Bản Tiếng Việt BERT
Tóm tắt tự động văn bản là một bài toán quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt (NLP). Bài toán này đòi hỏi việc tạo ra một phiên bản ngắn gọn hơn của một hoặc nhiều văn bản đầu vào, đồng thời vẫn giữ được những thông tin cốt lõi. Các ứng dụng của nó rất đa dạng, ví dụ như tóm tắt các bài báo khoa học để tiết kiệm thời gian cho các nhà nghiên cứu. Mặc dù đã có nhiều thành công trong tóm tắt văn bản tiếng Anh, nhưng nghiên cứu về tiếng Việt còn hạn chế. Các nghiên cứu trước đây thường dựa vào xếp hạng đặc trưng và đồ thị. Gần đây, mô hình BERT đã chứng minh được hiệu quả trong nhiều nhiệm vụ NLP tiếng Việt, mở ra hướng tiếp cận mới cho bài toán này. Luận văn này tập trung vào việc triển khai BERT cho tóm tắt văn bản theo hướng rút trích cho nhiều văn bản tiếng Việt.
1.1. Bài toán Tóm tắt văn bản tự động và ứng dụng thực tiễn
Tự động tóm tắt văn bản là một trong những nhiệm vụ khó của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Tác vụ này yêu cầu máy tạo một đoạn văn bản là phiên bản ngắn hơn của một hoặc nhiều tài liệu đầu vào. Cụ thể là, đầu ra của công cụ tóm tắt văn bản tự động phải được cô đọng thành thông tin trong khi vẫn bảo toàn kiến thức cơ bản của các tài liệu đã cho. Các ứng dụng cho bài toán này được phổ biến rộng rãi.
1.2. Hạn chế của nghiên cứu tóm tắt văn bản tiếng Việt hiện tại
Mặc dù phần lớn các nghiên cứu tóm tắt văn bản trên tiếng Anh đã đạt được những thành tựu đáng kể, chúng ta vẫn chưa có nhiều nghiên cứu được thực hiện trên tiếng Việt. Trong những năm gần đây, việc nghiên cứu các thuật toán tóm tắt văn bản tiếng Việt chủ yếu dựa vào xếp hạng đặc trưng [1], [2] và hệ thống dựa trên toán đồ thị [3]. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết cần có những nghiên cứu chuyên sâu hơn.
II. Thách Thức Giải Pháp Tóm Tắt Văn Bản Tiếng Việt BERT
Một trong những thách thức lớn nhất là lựa chọn mô hình BERT phù hợp. Có hai loại mô hình chính: BERT đa ngôn ngữ và BERT đơn ngôn ngữ. BERT đa ngôn ngữ đã được huấn luyện trên nhiều ngôn ngữ khác nhau, có tính linh hoạt cao nhưng có thể không tối ưu cho tiếng Việt. BERT đơn ngôn ngữ được huấn luyện riêng cho tiếng Việt, có thể nắm bắt tốt hơn các đặc tính ngôn ngữ, nhưng đòi hỏi nhiều tài nguyên. Luận văn này so sánh hiệu suất của cả hai loại mô hình để tìm ra giải pháp tốt nhất. Theo nghiên cứu, mô hình BERT đơn thuần không đạt kết quả mong đợi [8], do đó trong nghiên cứu này cũng kết hợp BERT với một số kỹ thuật tóm tắt văn bản khác để tối ưu kết quả.
2.1. So sánh Mô hình BERT đa ngôn ngữ và đơn ngôn ngữ cho NLP
Có hai loại mô hình BERT được giới thiệu và sử dụng trong các nghiên cứu là mô hình BERT đa ngôn ngữ và mô hình BERT đơn ngôn ngữ. BERT đa ngôn ngữ là các mô hình dựa trên BERT đã được huấn luyện sẵn trên nhiều ngôn ngữ khác nhau. Do đó, các mô hình loại này có thể được áp dụng cho các bài toán Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trên nhiều thứ tiếng.
2.2. Kết hợp BERT với các kỹ thuật tóm tắt văn bản khác
Mặt khác, các mô hình dựa vào BERT đơn thuần không đạt kết quả mong đợi [8], do đó trong nghiên cứu này cũng kết hợp BERT với một số kỹ thuật tóm tắt văn bản khác để tối ưu kết quả. Trong luận văn này, học viên xem xét hiệu suất của một số mô hình dựa trên BERT đối với việc tóm tắt văn bản theo hướng rút trích trên các văn bản tiếng Việt.
III. Phương Pháp Tiếp Cận BERT Gom Cụm K Means Tiếng Việt
Luận văn này đề xuất một phương pháp tiếp cận mới kết hợp mô hình BERT với thuật toán gom cụm K-means cho bài toán tóm tắt đa văn bản tiếng Việt. BERT được sử dụng để tạo biểu diễn ngữ cảnh cho các câu trong văn bản. Sau đó, K-means được sử dụng để nhóm các câu có ý nghĩa tương đồng lại với nhau. Các câu đại diện cho mỗi cụm được chọn để tạo thành bản tóm tắt. Phương pháp này giúp đảm bảo rằng bản tóm tắt bao gồm các khía cạnh quan trọng nhất của văn bản gốc, đồng thời loại bỏ các thông tin trùng lặp. Theo tài liệu gốc, cách tiếp cận này áp dụng các mô hình được huấn luyện sẵn dựa trên cấu trúc của mô hình BERT. Ưu điểm vượt trội của BERT trên các văn bản tiếng Việt là khả năng tạo các biểu diễn theo ngữ cảnh dựa trên các từ trước và sau đó. Do đó, mô hình có thể biểu diễn các từ và câu với ngữ nghĩa chính xác hơn.
3.1. Ứng dụng BERT để tạo biểu diễn ngữ cảnh cho các câu
Ưu điểm vượt trội của BERT trên các văn bản tiếng Việt là khả năng tạo các biểu diễn theo ngữ cảnh dựa trên các từ trước và sau đó. Do đó, mô hình có thể biểu diễn các từ và câu với ngữ nghĩa chính xác hơn.
3.2. Gom cụm K means để nhóm các câu có ý nghĩa tương đồng
Các câu này được tính toán để mang nội dung chính của tài liệu. Các câu đại diện cho mỗi cụm được chọn để tạo thành bản tóm tắt. Phương pháp này giúp đảm bảo rằng bản tóm tắt bao gồm các khía cạnh quan trọng nhất của văn bản gốc, đồng thời loại bỏ các thông tin trùng lặp.
IV. Thử Nghiệm Đánh Giá Mô Hình BERT Tóm Tắt Tiếng Việt
Luận văn tiến hành thử nghiệm trên cả mô hình BERT đơn ngôn ngữ và BERT đa ngôn ngữ để so sánh hiệu suất. Dữ liệu được sử dụng là các văn bản tin tức tiếng Việt được trích xuất từ các trang báo điện tử. Hiệu suất được đánh giá bằng các chỉ số tiêu chuẩn như R.O.U.G.E. score. Kết quả cho thấy mô hình BERT đơn ngôn ngữ đạt kết quả tốt hơn so với BERT đa ngôn ngữ và các mô hình tóm tắt văn bản truyền thống khác. Các kết quả thử nghiệm chỉ ra rằng các mô hình đơn ngôn ngữ cho kết quả nhỉnh hơn so với các mô hình đa ngôn ngữ khác cũng như so với các mô hình tóm tắt văn bản trước đây cho tiếng Việt.
4.1. Thiết kế thử nghiệm với các mô hình BERT và bộ dữ liệu tiếng Việt
Học viên tiến hành thử nghiệm đồng thời trên cả hai loại mô hình BERT đơn ngôn ngữ và đa ngôn ngữ để so sánh hiệu suất của cả hai mô hình trong bài toán này. Ngoài ra, các bộ dữ liệu sử dụng cho bài toán tóm tắt văn bản tiếng Việt hiện nay như VietnameseMDS! đều có kích thước nhỏ.
4.2. Sử dụng R.O.U.G.E. score để đánh giá hiệu quả tóm tắt văn bản
Trong nghiên cứu này, các chỉ số R.O.U.G.E. score được sử dụng để đánh giá khả năng hoạt động của các mô hình khác nhau khi tóm tắt văn bản.
V. Kết Quả Nghiên Cứu Ưu Điểm BERT Đơn Ngữ Cho Tiếng Việt
Kết quả nghiên cứu cho thấy BERT đơn ngôn ngữ có khả năng nắm bắt tốt hơn các sắc thái ngôn ngữ và ngữ cảnh đặc trưng của tiếng Việt. Điều này dẫn đến hiệu suất tóm tắt văn bản cao hơn. Mô hình này đặc biệt hiệu quả trong việc loại bỏ các thông tin trùng lặp và chọn ra các câu quan trọng nhất để đưa vào bản tóm tắt. Theo luận văn, học viên đã chứng minh được hiệu quả của mô hình dựa trên BERT và phương pháp gom cụm K-means.
5.1. Khả năng nắm bắt sắc thái ngôn ngữ của BERT đơn ngữ
Kết quả nghiên cứu cho thấy BERT đơn ngôn ngữ có khả năng nắm bắt tốt hơn các sắc thái ngôn ngữ và ngữ cảnh đặc trưng của tiếng Việt.
5.2. Loại bỏ thông tin trùng lặp và chọn câu quan trọng
Mô hình này đặc biệt hiệu quả trong việc loại bỏ các thông tin trùng lặp và chọn ra các câu quan trọng nhất để đưa vào bản tóm tắt.
VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Cho Tóm Tắt Tiếng Việt BERT
Luận văn này đã đề xuất một phương pháp tiếp cận mới và hiệu quả cho bài toán tóm tắt đa văn bản tiếng Việt dựa trên mô hình BERT và thuật toán gom cụm K-means. Kết quả nghiên cứu cho thấy tiềm năng lớn của phương pháp này trong việc xây dựng các hệ thống tóm tắt tin tức tự động. Hướng phát triển tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện hiệu suất của mô hình BERT, mở rộng bộ dữ liệu huấn luyện và khám phá các kỹ thuật tóm lược văn bản khác. Dựa vào kết quả khả quan của cách tiếp cận mới này, các trang báo điện có thể ứng dụng để xây dựng các hệ thống tóm tắt tin tức tự động.
6.1. Tiềm năng ứng dụng BERT trong tóm tắt tin tức tự động
Ứng dụng của các tiếp cận do học viên đề xuất có thể là phần mềm tạo tiêu đề tự động hoặc tạo trang "bản tin nỗi bật" tự động. Từ đó, người đọc có thể nắm bắt thông tin nhanh, cụ thể và rõ ràng hơn khi đọc các trang tin tức.
6.2. Hướng phát triển tiếp theo cho nghiên cứu tóm tắt văn bản BERT
Hướng phát triển tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện hiệu suất của mô hình BERT, mở rộng bộ dữ liệu huấn luyện và khám phá các kỹ thuật tóm lược văn bản khác.
