I. Tổng Quan Về Xây Dựng Ontology Tiếng Việt CNTT Hiện Nay
Ngày nay, với sự phát triển mạnh mẽ của Internet, lượng dữ liệu trong ngành công nghệ thông tin tăng trưởng chóng mặt. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết về quản lý, chia sẻ và tìm kiếm thông tin hiệu quả. Các công cụ tìm kiếm hiện tại như Google hay Yahoo chỉ đơn thuần dựa vào từ khóa, dẫn đến kết quả tìm kiếm không sát với ngữ nghĩa thực tế mà người dùng mong muốn. Để giải quyết vấn đề này, việc xây dựng ontology tiếng Việt chuyên ngành công nghệ thông tin trở nên vô cùng quan trọng. Ontology đóng vai trò như một cơ sở tri thức, mô tả các khái niệm, thuộc tính và mối quan hệ trong một lĩnh vực cụ thể, giúp máy tính "hiểu" được ngữ nghĩa và trả lời câu hỏi một cách thông minh hơn. Đề tài "Xây dựng và làm giàu ontology tiếng Việt chuyên ngành công nghệ thông tin" ra đời nhằm đáp ứng nhu cầu này, tạo nền tảng cho các ứng dụng tìm kiếm ngữ nghĩa, hệ thống hỏi đáp tự động và hỗ trợ web ngữ nghĩa.
1.1. Giới Thiệu Tổng Quan Về Đề Tài Ontology Tiếng Việt
Đề tài tập trung vào việc xây dựng một ontology làm nền tảng cho các ứng dụng như tìm kiếm thông tin tiếng Việt, hệ thống hỏi đáp tiếng Việt cho ngành công nghệ thông tin, hỗ trợ cho web ngữ nghĩa, giúp xác định thực thể có tên trong tài liệu công nghệ thông tin tiếng Việt. Ontology này có khả năng mở rộng cấu trúc và dữ liệu để phục vụ mục đích hỏi đáp của người dùng. Ngoài ra, đề tài cũng hướng đến việc xây dựng công cụ cho phép làm giàu ontology từ internet. Mục tiêu chính là xây dựng ontology chuyên ngành công nghệ thông tin tiếng Việt phục vụ cho việc nhận diện thực thể có tên, không tên và xác định quan hệ giữa chúng trong tài liệu công nghệ thông tin tiếng Việt, hỗ trợ cho các ứng dụng, nghiên cứu khác về xử lý ngữ nghĩa văn bản tiếng Việt chuyên ngành công nghệ thông tin.
1.2. Phạm Vi Nghiên Cứu Ontology Tiếng Việt Chuyên Ngành CNTT
Phạm vi của đề tài giới hạn trong lĩnh vực Công nghệ thông tin – Information Technology Vietnamese Ontology (ITVO) nhằm lưu trữ: Các khái niệm trong lĩnh vực Công nghệ thông tin và quan hệ giữa chúng. Thông tin các công ty, trường học, tổ chức, hiệp hội, chuyên gia, các sự kiện trong ngành và quan hệ ngữ nghĩa giữa chúng. Các chương trình đào tạo Công nghệ thông tin. Nguồn dữ liệu được lấy từ ComputingOntology của nhóm nghiên cứu thuộc ACM, trang Wikipedia tiếng Việt, website Bộ thông tin và truyền thông, một số website báo điện tử, các bài báo lĩnh vực công nghệ thông tin tiếng Việt, website các trường có đào tạo ngành công nghệ thông tin trong nước, tài liệu từ internet tìm được từ công cụ tìm kiếm như Google, Yahoo.
II. Vì Sao Cần Xây Dựng Ontology Tiếng Việt Cho CNTT
Việc xây dựng ontology không chỉ là một xu hướng mà còn là một nhu cầu thiết yếu trong bối cảnh bùng nổ thông tin hiện nay. Ontology mang lại nhiều lợi ích thiết thực, bao gồm khả năng chia sẻ kiến thức giữa con người và các tác tử phần mềm, tái sử dụng kiến thức chuyên ngành, làm rõ các giả định trong lĩnh vực và phân tích, suy luận tri thức một cách hiệu quả. Đặc biệt, đối với tiếng Việt, việc xây dựng ontology giúp vượt qua rào cản ngôn ngữ, tạo điều kiện thuận lợi cho việc xử lý và khai thác thông tin tiếng Việt trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo, web ngữ nghĩa và các hệ thống thông minh khác. Theo Gruber trong tài liệu [20], một ontology là một đặc tả rõ ràng của một sự trừu tượng hóa (An ontology is an explicit specification of a conceptualization).
2.1. Chia Sẻ Tri Thức và Tái Sử Dụng Ontology Tiếng Việt
Nếu các hệ thống cùng chia sẻ chung một ontology bên dưới thì dữ liệu do con người nhập vào tại hệ thống này sau khi được xử lý thông qua ontology có thể được tổng hợp, phân tích tại một hệ thống khác và cung cấp thông tin cho người sử dụng khác. Sau khi xây dựng một ontology cho một lĩnh vực, những người khác có thể tái sử dụng và mở rộng, làm giàu thêm cho nó. Hoặc cũng có thể tích hợp những ontology có sẵn để mô tả nhiều khái niệm thuộc một lĩnh vực nhỏ trong một ontology về một lĩnh vực lớn.
2.2. Phân Tích và Suy Luận Kiến Thức Chuyên Ngành Với Ontology
Có thể phân tích và suy luận kiến thức chuyên ngành vì những thuật ngữ, khái niệm cũng như các mối quan hệ giữa chúng đều được khai báo, đặc tả trong ontology với cấu trúc có thể suy luận được theo ngữ nghĩa. Cụ thể là do các khái niệm được lưu dưới cấu trúc cây phân cấp, tên của khái niệm và quan hệ là những từ và cụm từ có nghĩa biểu diễn cho những phát biểu có nghĩa.
III. Các Thành Phần Quan Trọng Của Một Ontology Tiếng Việt
Một ontology hoàn chỉnh bao gồm các thành phần chính như lớp (khái niệm), thuộc tính và mối quan hệ. Lớp đại diện cho các nhóm đối tượng trừu tượng, thuộc tính mô tả đặc điểm của đối tượng và mối quan hệ thể hiện sự liên kết giữa các đối tượng. Việc xác định và xây dựng các thành phần này một cách chính xác là yếu tố then chốt để đảm bảo tính hiệu quả và khả năng ứng dụng của ontology. Các lớp được sắp xếp theo cấu trúc có thứ bậc, thông thường một ontology có một lớp thông dụng nhất kiểu Thing ở trên đỉnh và các lớp con rất cụ thể ở phía dưới cùng (theo Protégé 4 Tutorial).
3.1. Lớp Classes Khái Niệm Trong Ontology Tiếng Việt
Lớp là nhóm, tập hợp các đối tượng trừu tượng có thể chứa các cá thể, lớp khác hoặc cả hai. Các ontology biến đổi tuỳ thuộc vào cấu trúc và nội dung của nó: Một lớp có thể chứa các lớp con, có thể là một lớp tổng quan (chứa tất cả mọi thứ), có thể là lớp chỉ chứa những cá thể riêng lẻ. Lớp có thể có các ràng buộc (restrictions) cho các quan hệ của cá thể thuộc lớp đó, ví dụ như một Tác giả phải viết một hoặc nhiều tác phẩm thì một cá thể của tác giả phải có quan hệ “là tác giả của” với một hoặc nhiều cá thể của tác phẩm.
3.2. Thuộc Tính Properties Trong Ontology Tiếng Việt
Các đối tượng trong ontology có thể được mô tả thông qua việc khai báo các thuộc tính của chúng. Mỗi một thuộc tính đều có tên và giá trị của thuộc tính đó. Các thuộc tính được sử dụng để lưu trữ các thông tin mà đối tượng có thể có. Ví dụ, đối với một cá thể của lớp người có thể có các thuộc tính: Họ_tên, ngày_sinh, quê_quán, số_cmnd… Giá trị của một thuộc tính có các kiểu thông thường như String, int, float, date… và cũng có thể có các kiểu dữ liệu phức tạp như một cá thể khác chẳng hạn.
3.3. Mối Quan Hệ Relations Trong Ontology Tiếng Việt
Là thuộc tính để mô tả mối liên hệ giữa các đối tượng trong ontology. Một mối quan hệ là một thuộc tính có giá trị là một đối tượng nào đó trong ontology. Một đối tượng có thể có một hoặc nhiều quan hệ trong ontology bất kể lớp của nó có quan hệ đó hay không, quan hệ của đối tượng phải tuân theo ràng buộc của lớp chứa đối tượng đó nếu có. Ví dụ như một lớp Tác giả có quan hệ “nơi công tác hiện tại” với lớp Tổ chức. Quan hệ này có ràng buộc là một tác giả chỉ có một nơi công tác hiện tại, tức là một cá thể Tác giả chỉ có quan hệ với một cá thể của Tổ chức.
IV. Hướng Dẫn Xây Dựng Ontology Tiếng Việt Chuyên Ngành CNTT
Hiện nay, không có một phương pháp chuẩn duy nhất cho việc xây dựng ontology. Tuy nhiên, quá trình này thường bao gồm các bước cơ bản như xác định miền và phạm vi của ontology, liệt kê các thuật ngữ quan trọng, xác định lớp và cấu trúc phân cấp, xác định thuộc tính và mối quan hệ, tạo cá thể và kiểm tra, đánh giá ontology. Việc tuân thủ các bước này giúp đảm bảo tính logic, nhất quán và khả năng mở rộng của ontology. Theo tài liệu [2] thì phương pháp xây dựng ontology gồm các bước:
4.1. Xác Định Miền và Phạm Vi Của Ontology Tiếng Việt
Đây là bước chúng ta nên làm trước khi muốn xây dựng một ontology. Trong một hệ thống có sử dụng ontology thì các yêu cầu đối với nó thường là mô tả một lĩnh vực nào đó nhằm cung cấp cơ sở tri thức trong việc giải quyết những mục đích chuyên biệt. Để nhận diện chính xác những yêu cầu chúng ta cần phải trả lời một số câu hỏi như: Ontology cần mô tả lĩnh vực nào? Ontology phục vụ cho mục đích chuyên biệt gì? Cơ sở tri thức trong ontology sẽ trả lời những câu hỏi gì? Ontology nhằm vục vụ đối tượng nào? Ai là người sẽ xây dựng, quản trị ontology?
4.2. Liệt Kê Các Thuật Ngữ Quan Trọng Trong Ontology
Liệt kê các thuật ngữ quan trọng trong lĩnh vực cần mô tả. Các thuật ngữ này có thể là danh từ, động từ, tính từ hoặc cụm từ. Việc liệt kê đầy đủ các thuật ngữ giúp đảm bảo ontology bao quát được các khái niệm quan trọng trong lĩnh vực. Ví dụ như ontology cần xây dựng có chức năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ứng dụng dịch tài liệu tự động thì cần phải có kỹ thuật xác định từ đồng nghĩa.
V. Ứng Dụng Thực Tế Của Ontology Tiếng Việt Trong CNTT
Ontology tiếng Việt trong lĩnh vực CNTT có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Một số ứng dụng tiêu biểu bao gồm: Tìm kiếm thông tin ngữ nghĩa, hệ thống hỏi đáp tự động, trích xuất thông tin, phân tích văn bản, khai phá dữ liệu và xây dựng hệ chuyên gia. Việc ứng dụng ontology giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác của các hệ thống thông tin, đồng thời tạo ra những sản phẩm và dịch vụ thông minh hơn. Cùng với những nhu cầu đã nêu ở trên, giáo viên hướng dẫn đã gợi ý và đưa ra đề tài: “Xây dựng và làm giàu ontology tiếng Việt chuyên ngành Công nghệ thông tin”.
5.1. Ứng Dụng Ontology Tiếng Việt Trong Tìm Kiếm Thông Tin
Ontology có thể được sử dụng để cải thiện khả năng tìm kiếm thông tin bằng cách cho phép người dùng tìm kiếm dựa trên ý nghĩa của các từ khóa, thay vì chỉ dựa trên sự xuất hiện của chúng trong văn bản. Điều này có thể giúp người dùng tìm thấy thông tin phù hợp hơn và giảm thiểu số lượng kết quả không liên quan.
5.2. Ontology Tiếng Việt Cho Hệ Thống Hỏi Đáp Tự Động
Ontology có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống hỏi đáp tự động có khả năng hiểu các câu hỏi bằng tiếng Việt và cung cấp câu trả lời chính xác và đầy đủ. Điều này có thể giúp người dùng tìm thấy thông tin họ cần một cách nhanh chóng và dễ dàng.
VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Ontology Tiếng Việt CNTT
Việc xây dựng ontology tiếng Việt chuyên ngành công nghệ thông tin là một quá trình phức tạp nhưng vô cùng cần thiết. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ thông tin và nhu cầu ngày càng cao về xử lý thông tin tiếng Việt, ontology sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống thông minh và hiệu quả. Hướng phát triển trong tương lai có thể tập trung vào việc mở rộng phạm vi của ontology, cải thiện độ chính xác và khả năng suy luận, cũng như phát triển các công cụ hỗ trợ xây dựng và quản lý ontology một cách dễ dàng hơn. Trong chương này chúng em đã trình bày mục tiêu của việc nghiên cứu và xây dựng ontology hiện nay.
6.1. Mở Rộng Phạm Vi và Độ Chính Xác Của Ontology Tiếng Việt
Hướng phát triển trong tương lai có thể tập trung vào việc mở rộng phạm vi của ontology để bao gồm nhiều lĩnh vực con của công nghệ thông tin hơn, cũng như cải thiện độ chính xác của các khái niệm và mối quan hệ trong ontology.
6.2. Phát Triển Công Cụ Hỗ Trợ Xây Dựng Ontology Tiếng Việt
Cần phát triển các công cụ hỗ trợ xây dựng và quản lý ontology một cách dễ dàng hơn, giúp người dùng không chuyên cũng có thể tham gia vào quá trình xây dựng ontology.
