Tóm Tắt Văn Bản Tiếng Việt Theo Chủ Đề: Đồ Án Tốt Nghiệp Cao Học

Sự phát triển của Internet và thư viện điện tử đã tạo ra lượng thông tin khổng lồ. Người dùng cần công cụ tóm tắt văn bản để sàng lọc và lựa chọn thông tin phù hợp một cách nhanh chóng. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh thời gian có hạn. Tóm tắt hiệu quả giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao năng suất làm việc.

Tóm tắt văn bản tiếng Việt theo chủ đề có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như báo điện tử, thư viện điện tử, và hệ thống quản lý tri thức. Nó giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt nội dung chính của văn bản theo các chủ đề quan tâm. Trích xuất thông tin chính xác và tóm tắt nội dung chính là chìa khóa.

Tiếng Việt là ngôn ngữ đơn lập, tính linh hoạt cao, đòi hỏi kỹ thuật tách từ chính xác. Sai sót trong quá trình tách từ có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của các bước xử lý tiếp theo. Sử dụng các thuật toán tách từ phù hợp là yếu tố then chốt. Luận văn này tham khảo phương pháp LRMM (Left Right Maximum Matching) trong tách từ tiếng Việt.

Việc xây dựng tập mẫu chất lượng cao là yếu tố quan trọng để huấn luyện và đánh giá công cụ tóm tắt văn bản. Tập mẫu cần đa dạng về chủ đề và phong cách viết. Phương pháp đánh giá kết quả cần khách quan và chính xác, sử dụng các chỉ số như độ chính xác (Precision), độ phủ (Recall), và F1-score. Các bảng biểu và ví dụ cụ thể minh họa cho quá trình xây dựng và đánh giá.

Quá trình xây dựng chủ đề bao gồm việc xác định các khái niệm liên quan đến chủ đề đó. Sử dụng các phương pháp học không giám sát như K-Means để tìm ra các khái niệm tiềm ẩn trong tập mẫu của chủ đề. Trọng số của các thuật ngữ trong khái niệm thể hiện mức độ quan trọng của chúng.

Sau khi xây dựng các chủ đề, văn bản đầu vào sẽ được phân loại vào các chủ đề phù hợp bằng các phương pháp học có giám sát như KNN. Sau đó, nội dung liên quan đến chủ đề được trích rút từ văn bản, tạo thành bản tóm tắt chính xác.

Thuật toán K-Means giúp phân nhóm các văn bản có nội dung tương đồng thành các cụm, từ đó xác định các khái niệm chính. Thuật toán KNN được sử dụng để phân loại văn bản mới vào các chủ đề đã được xây dựng. Cả hai thuật toán đều đóng vai trò quan trọng trong quá trình tóm tắt văn bản.

Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc module hóa, cho phép dễ dàng mở rộng và tùy chỉnh. Cơ sở dữ liệu thử nghiệm bao gồm tập văn bản đã được gán nhãn sẵn và tập kiểm thử từ các trang báo điện tử. Bảng 4-1 và 4-2 chi tiết về cơ sở dữ liệu.

Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng trích rút thông tin hiệu quả và tạo ra các bản tóm tắt ngắn gọn có độ trơn tru cao. Biểu đồ 4-4 và 4-5 minh họa kết quả đánh giá về nội dung và độ trơn của bản tóm tắt. Bảng 4-4 và 4-5 cung cấp chi tiết về kết quả đánh giá.

Luận văn đã đưa ra một cách tiếp cận mới cho bài toán tóm tắt văn bản tiếng Việt, kết hợp các kỹ thuật NLP và Machine Learning. Bài học kinh nghiệm rút ra là cần chú trọng đến việc xây dựng tập mẫu chất lượng cao và lựa chọn thuật toán phù hợp.

Trong tương lai, có thể nghiên cứu các phương pháp tóm tắt tự động sử dụng mạng nơ-ron sâu (Deep Learning) để cải thiện khả năng hiểu ngữ nghĩa và tạo ra các bản tóm tắt có tính sáng tạo cao hơn. AI tóm tắt văn bản sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý lượng thông tin khổng lồ.