Đang tải... (xem toàn văn)
Tài liệu tham khảo công nghệ thông tin So sánh một số phương pháp học máy cho bài toán gán nhãn từ loại tiếng việt
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Lê Hoàng Quỳnh SO SÁNH MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO BÀI TOÁN GÁN NHÃN TỪ LOẠI TIẾNG VIỆT KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ thông tin HÀ NỘI - 2009 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Lê Hoàng Quỳnh SO SÁNH MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO BÀI TOÁN GÁN NHÃN TỪ LOẠI TIẾNG VIỆT KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ thông tin Cán bộ hướng dẫn: PGS.TS. Hà Quang Thụy Cán bộ đồng hướng dẫn: ThS. Trần Thị Oanh HÀ NỘI - 2009 iLỜI CẢM ƠN Trước tiên, tôi muốn bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc nhất tới Phó Giáo sư Tiến sĩ Hà Quang Thụy và Thạc Sĩ Trần Thị Oanh, những người đã tận tình chỉ bảo và hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện khoá luận tốt nghiệp. Thấu hiểu nỗi vất vả cũng như sự tận tụy của những thầy cô giáo đã giảng dạy và bồi dưỡng kiến thức cho tôi trong bốn năm qua, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến các thầy cô, những kiến thức mà tôi nhận được không chỉ giúp tôi hoàn thành khóa luận này mà còn là hành trang quan trọng giúp tôi vững bước trong tương lai. Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô, các anh chị và các bạn sinh viên trong nhóm seminar “Khai phá dữ liệu”, phòng thí nghiệm Các hệ thống tích hợp thông minh (SISLAB) – trường Đại học Công nghệ đã tạo một môi trường nghiên cứu khoa học hiệu quả cũng như cho tôi những lời khuyên bổ ích về chuyên môn trong quá trình nghiên cứu. Bên cạnh đó, tập thể sinh viên lớp K50CA cũng đóng một vai trò không nhỏ giúp tôi xây dựng, củng cố kiến thức và cùng với tôi vượt qua những khó khăn trong học tập. Và cuối cùng, nhưng vô cùng quan trọng, tôi xin bày tỏ lòng chân thành và biết ơn vô hạn tới cha mẹ, anh chị cũng như các bạn bè thân thiết đã luôn ở bên cạnh, quan tâm, động viên tôi trong suốt quá trình học tập và thực hiện khóa luận tốt nghiệp này. Sinh viên Lê Hoàng Quỳnh iiTÓM TẮT Gán nhãn từ loại (Part-of-Speech Tagging) là một trong hai bài toán nền tảng, đóng vai trò quan trọng trong các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ở Việt Nam đã có một số nghiên cứu về bài toán này, tuy nhiên kết quả đạt được vẫn còn ở mức khiêm tốn so với nhiều ngôn ngữ khác. Việc tìm hiểu các phương pháp gán nhãn từ loại trong tiếng Anh cho thấy hướng tiếp cận dựa theo phương pháp học máy cho kết quả tốt hơn cả trong các phương pháp đã được công bố. Nội dung khóa luận tập trung so sánh ba phương pháp học máy cho bài toán gán nhãn từ loại tiếng Việt, đó là mô hình cực đại hóa Entropy (MEM- Jaynes, 1957); mô hình miền ngẫu nhiên điều kiện (CRF- Laferty, 2001) và mô hình máy véc tơ hỗ trợ (SVM- Vapnik & Chervonekis, 1995). Đây là ba phương pháp học máy đã được ứng dụng thành công trong rất nhiều bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Thực nghiệm áp dụng ba mô hình học máy này được tiến hành trên cùng môi trường phần cứng và sử dụng cùng một tập đặc trưng để đảm bảo tính khách quan. Kết quả thu được trên các dữ liệu thực nghiệm cho thấy mô hình CRF có độ chính xác cao nhất và thời gian gán nhãn tốt nhất, trong khi đó SVM và MEM có ưu thế hơn về thời gian huấn luyện. Kết quả này khá tương đồng với kết quả của một vài nghiên cứu tương đương trong các ngôn ngữ khác và đã khẳng định được tính khả thi của ba mô hình này cho tiếng Việt. iiiMục lục MỞ ĐẦU .1 Chương 1. KHÁI QUÁT VỀ BÀI TOÁN GÁN NHÃN TỪ LOẠI .3 1.1. Khái niệm và vị trí của bài toán gán nhãn từ loại trong NLP 3 1.1.1. Khái niệm về bài toán gán nhãn từ loại 3 1.1.2. Vị trí và ứng dụng của bài toán gán nhãn từ loại trong NLP 4 1.2. Các khó khăn của bài toán gán nhãn từ loại .6 1.3. Tập nhãn từ loại 7 1.3.1. Nguyên tắc xây dựng tập nhãn từ loại và một số tập nhãn từ loại của các ngôn ngữ trên thế giới .7 1.3.2. Một số tập nhãn từ loại hiện được đề xuất ở Việt Nam 10 Chương 2. CÁC HƯỚNG TIẾP CẬN BÀI TOÁN GÁN NHÃN TỪ LOẠI .13 2.1. Gán nhãn bằng phương pháp dựa trên hệ luật .13 2.2. Các phương pháp dựa vào học máy .15 2.3. Phương pháp lai 19 2.4. Các nghiên cứu liên quan tại Việt Nam .21 2.4.1. Các nghiên cứu dựa trên phương pháp hệ luật .21 2.4.2. Các nghiên cứu dựa trên phương pháp học máy 22 2.4.3. Các nghiên cứu dựa trên phương pháp lai 22 Chương 3. BA MÔ HÌNH HỌC MÁY ÁP DỤNG CHO BÀI TOÁN GÁN NHÃN TỪ LOẠI TIẾNG VIỆT .25 3.1. Mô hình cực đại hóa Entropy .25 3.1.1. Khái niệm MEM .25 3.1.2. Nguyên lý cực đại hóa Entropy 26 3.1.3. Mô hình xác suất .26 3.1.4. Hạn chế của mô hình MEM 27 3.2. Mô hình trường ngẫu nhiên điều kiện 28 3.2.1. Khái niệm CRF .28 iv3.2.2. Hàm tiềm năng của các mô hình CRF 30 3.2.3. Thuật toán gán nhãn cho dữ liệu dạng chuỗi 31 3.2.4. Ước lượng tham số cho các mô hình CRF 33 3.3. Mô hình máy véc tơ hỗ trợ .33 3.3.1. Khái niệm và cơ sở của phương pháp SVM .33 3.3.2. Áp dụng phương pháp SVM cho bài toán gán nhãn từ loại .36 3.3.3. Huấn luyện SVM 37 Chương 4. THỰC NGHIỆM ÁP DỤNG BA MÔ HÌNH HỌC MÁY CHO BÀI TOÁN GÁN NHÃN TỪ LOẠI TIẾNG VIỆT VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 39 4.1. Mô tả thực nghiệm .39 4.1.1. Phần cứng 39 4.1.2. Phần mềm 39 4.1.3. Dữ liệu thực nghiệm và tập nhãn từ loại .40 4.2. Mô tả tập đặc trưng dựa trên mức từ và mức hình vị .43 4.2.1. Các đặc trưng dựa vào thông tin từ vựng và thông tin từ loại 43 4.2.2. Mẫu ngữ cảnh dạng biểu thức chính quy 45 4.3. Hệ thống gán nhãn từ loại cho tiếng Việt 45 4.3.1. Gán nhãn từ loại dựa vào thông tin về từ 47 4.3.2. Gán nhãn từ loại dựa vào thông tin hình vị 47 4.4. Phương pháp thực nghiệm và các tham số đánh giá thực nghiệm .48 4.4.1. Phương pháp thực nghiệm 48 4.4.2. Các tham số đánh giá thực nghiệm .48 4.5. Kết quả thực nghiệm 48 4.5.1. Kết quả của năm lần thực nghiệm 48 4.5.2. Tổng hợp kết quả 51 4.5.3. Đánh giá và thảo luận .53 KẾT LUẬN 55 vDanh mục hình vẽ Hình 1. Các bước xử lý ngôn ngữ tự nhiên 4 Hình 2. Một số tập nhãn từ loại cho Tiếng Anh .8 Hình 3. Một số phương pháp giải quyết bài toán POS tagging cho tiếng Anh 13 Hình 4. Đồ thị có hướng mô tả mô hình HMM 17 Hình 5. Mô hình tổng quát của phương pháp lai 19 Hình 6. Mô hình TBL cho tiếng Việt .24 Hình 7. Đồ thị vô hướng mô tả CRF 29 Hình 8. Một bước trong thuật toán Viterbi cải tiến 32 Hình 9. Hai cách chia không gian véc tơ thành hai nửa riêng biệt .33 Hình 10. Mặt siêu phẳng tách các mẫu dương khỏi các mẫu âm. 34 Hình 11. Trường hợp không thể phân chia các mẫu âm và các mẫu dương bằng một siêu phẳng tuyến tính .35 Hình 12. Biến đổi siêu phẳng không tuyến tính thành siêu phẳng tuyến tính sử dụng hàm nhân 35 Hình 13. Hàm nhân Basis Radial 37 Hình 14. Cửa sổ trượt với kích cỡ size=5 chuyển động dọc theo dữ liệu 44 Hình 15. Một mô hình gán nhãn từ loại tiếng Việt .46 Hình 16. Độ chính xác trung bình trong thực nghiệm với bộ dữ liệu thứ nhất 52 Hình 17. Độ chính xác trung bình trong thực nghiệm với bộ dữ liệu thứ hai 52 viDanh mục bảng biểu Bảng 1. Một số thuật ngữ Anh – Việt được sử dụng trong khóa luận viii Bảng 2. Tổng kêt số nhãn có thể có của các từ trong tập từ vựng Brown 7 Bảng 3. Tập nhãn từ loại Penn Treebank .8 Bảng 4. Ví dụ về một số luật chuyển của TBL cho tiếng Anh .20 Bảng 6. Tập nhãn từ loại VnPOS cho tiếng Việt 42 Bảng 7. Thông tin từ vựng và thông tin từ loại sử dụng cho việc lựa chọn đặc trưng 44 Bảng 8. Một số mẫu ngữ cảnh BTCQ xác định dữ liệu dạng số 45 Bảng 9. Độ chính xác khi áp dụng mô hình MEM ở mức từ .49 Bảng 10. Độ chính xác khi áp dụng mô hình MEM ở mức hình vị .49 Bảng 11. Độ chính xác khi áp dụng mô hình CRF ở mức từ .50 Bảng 12. Độ chính xác khi áp dụng mô hình CRF ở mức hình vị .50 Bảng 13. Độ chính xác khi áp dụng mô hình SVM ở mức từ 51 Bảng 14. Độ chính xác khi áp dụng mô hình SVM ở mức hình vị 51 vii Một số thuật ngữ Anh – Việt Bảng 1. Một số thuật ngữ Anh – Việt được sử dụng trong khóa luận STT Thuật ngữ Tiếng Anh Viết tắt Nghĩa tiếng Việt 1 Conditional Random Field CRF Miền ngẫu nhiên điều kiện 2 Hidden Markov Model HMM Mô hình Markov ẩn 3 Maximum Entropy Model MEM, MaxEnt Mô hình cực đại hóa Entropy 4 Natural Language Processing NLP Xử lý ngôn ngữ tự nhiên 5 Part of speech tagging POS tagging Gán nhãn từ loại 6 Regular expression BTCQ Biểu thức chính quy 7 Rule-based tagger Bộ gán nhãn dựa trên luật 8 Transformation-Based Learning TBL Phương pháp học dựa trên chuyển đổi 1MỞ ĐẦU Gán nhãn từ loại cho một văn bản tức là xác định từ loại chính xác cho các từ trong văn bản đó. Đây là vấn đề rất quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, là bước tiền xử lý của nhiều bài toán và một số hệ thống thông minh khác, tuy nhiên các nghiên cứu về bài toán này ở Việt Nam vẫn còn ở giai đoạn ban đầu nên nhu cầu về cả lý thuyết và ứng dụng đều còn rất lớn. Đối với các văn bản tiếng Việt, việc gán nhãn từ loại gặp phải nhiều khó khăn, đặc biệt là bản thân việc phân loại từ tiếng Việt cho đến nay vẫn là một vấn đề còn nhiều tranh cãi, chưa có một chuẩn mực thống nhất. Ý thức được tầm quan trọng và nhu cầu thực tiễn cũng như những khó khăn của bài toán gán nhãn từ loại, nghiên cứu trong khóa luận phục vụ đồng thời hai mục đích: Thứ nhất, lựa chọn một tập đặc trưng phù hợp với tính chất của tiếng Việt và có thể sử dụng cho các phương pháp học máy khác nhau. Thứ hai, áp dụng ba phương pháp học máy cho kết quả khá tốt ở các ngôn ngữ khác vào bài toán gán nhãn từ loại tiếng Việt, từ đó đưa ra nhận xét về kết quả, độ phù hợp của từng phương pháp với các ứng dụng thực tế cũng như góp phần đánh giá chất lượng của tập đặc trưng đã xây dựng. Thực nghiệm trên các văn bản tiếng Việt áp dụng ba mô hình học máy đều cho kết quả khá khả quan, tùy vào các đặc trưng riêng của mỗi mô hình mà thời gian xử lý cũng như độ chính xác có những chênh lệch nhất định. Các vấn đề được giải quyết trong khóa luận sẽ đóng góp một phần hữu ích trong việc lựa chọn phương pháp thích hợp giải quyết bài toán, để từ đó phục vụ cho việc tiến hành các nghiên cứu ở mức cao hơn như phân tích cú pháp, dịch máy, tóm tắt văn bản … Khóa luận được tổ chức thành bốn chương chính với nội dung cơ bản như sau: Chương 1: Khái quát về bài toán gán nhãn từ loại. Chương 1 đưa ra khái niệm, vị trí và ứng dụng của bài toán gán nhãn từ loại trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Cùng với đó, việc phân tích các vấn đề cơ bản của bài toán và việc xây dựng tập nhãn từ loại cũng là nội dung quan trọng mà chương này đề cập tới. Chương 2: Các hướng tiếp cận bài toán gán nhãn từ loại. Trình bày một số hướng tiếp cận nhằm giải quyết bài toán gán nhãn từ loại như phương pháp thủ công, các phương pháp học máy mà đại diện tiêu biểu là HMM và các phương pháp lai. So với hướng tiếp cận thủ công có nhược điểm là tốn kém về mặt thời gian, công sức và không khả chuyển, các phương pháp học máy thường được đánh giá cao hơn. Chương [...]... Hình 3 Một số phương pháp giải quyết bài toán POS tagging cho tiếng Anh Theo Daniel Jurafsky [9], hầu hết các thuật toán được sử dụng để giải quyết bài toán gán nhãn từ loại thuộc vào một trong hai loại: Phương pháp thủ công và phương pháp dựa trên học máy Ngoài ra người ta còn có thể kết hợp một số phương pháp để cho kết quả tốt hơn, kỹ thuật này gọi là phương pháp lai 2.1 Gán nhãn bằng phương pháp. .. ngữ cảnh cho trước Công việc gán nhãn từ loại cho một văn bản là xác định từ loại của mỗi từ trong phạm vi văn bản đó, tức là phân loại các từ thành các lớp từ loại dựa trên thực tiễn hoạt động ngôn ngữ [2, 7] Việc gán nhãn từ loại thường được thể hiện bằng cách gán cho mỗi từ một nhãn có sẵn theo tập nhãn cho trước Bài toán có thể được mô tả như sau: Input: Một chuỗi các từ và tập nhãn từ loại (Ví... giới thiệu một số nghiên cứu có liên quan đến bài toán gán nhãn từ loại cho tiếng Việt trong những năm gần đây Chương 3 Ba mô hình học máy áp dụng cho bài toán gán nhãn từ loại tiếng Việt Khóa luận lựa chọn ba phương pháp học máy điển hình đã cho kết quả khả quan ở nhiều ngôn ngữ và có khả năng đạt kết quả tốt khi áp dụng cho tiếng Việt là MEM, CRF và SVM Chương 3 đặt nền tảng lý thuyết cho phần thực... rất nhiều phương pháp xác suất khác có thể sử dụng để giải quyết bài toán gán nhãn từ loại nói chung và bài toán gán nhãn từ loại tiếng Việt nói riêng, nhiều trong số chúng có những ưu điểm giải quyết được các hạn chế của mô hình HMM mà ta đã nói ở trên Cùng với đó, bên cạnh các phương pháp học máy xác suất, còn có các phương pháp học máy khác, ví dụ phương pháp học máy dựa trên độ đo, phương pháp sử... quyết được bài toán gán nhãn từ loại với kết quả tối ưu Tuy nhiên, trong thực tế một từ đôi khi có thể có nhiều hơn một nhãn từ loại thích hợp, và ta cũng không thể kiểm so t được toàn bộ các từ có thể xuất hiện trong văn bản, điều này dẫn đến hai vấn đề mà bài toán gán nhãn từ loại phải đối mặt: Nhập nhằng từ loại và từ mới Vấn đề chủ yếu của bài toán gán nhãn từ loại thực chất là việc loại bỏ nhập... dựng kho ngữ liệu song ngữ Anh -Việt mà trong đó các câu tiếng Việt đã được gán nhãn từ loại chính xác nhờ kết quả liên kết từ Anh -Việt và phép chiếu từ loại từ Anh sang Việt Tiêu biểu cho dạng tập nhãn từ loại này là tập nhãn được sử dụng trong nghiên cứu Gán nhãn từ loại tự động cho Tiếng Việt của nhóm tác giả Đinh Điền [6], tập nhãn này được xây dựng bằng cách quy chiếu từ tập nhãn tiếng Anh là Brown... những khó khăn mà bài toán gán nhãn từ loại cần phải giải quyết và vấn đề xây dựng tập nhãn từ loại 1.1 Khái niệm và vị trí của bài toán gán nhãn từ loại trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên 1.1.1 Khái niệm về bài toán gán nhãn từ loại Mỗi từ trong một ngôn ngữ nói chung đôi khi có thể gắn với nhiều từ loại và việc giải thích đúng nghĩa một từ phụ thuộc vào việc nó có được xác định đúng từ loại hay không dựa... áp dụng ba mô hình học máy cho bài toán gán nhãn từ loại tiếng Việt và đánh giá kết quả Chương này trình bày các công việc thực nghiệm mà khóa luận đã tiến hành, bao gồm việc lựa chọn tập đặc trưng phù hợp cho tiếng Việt và áp dụng ba mô hình học máy MEM, CRF và SVM để giải quyết bài toán gán nhãn từ loại tiếng Việt Từ kết quả đạt được, tiến hành đối chiếu, so sánh và đưa ra một số nhận xét về ưu,... Hình 2 Một số tập nhãn từ loại cho Tiếng Anh Có thể kể đến một số tập nhãn từ loại điển hình như: Brown corpus: 87 nhãn Penn Treebank: 45 nhãn Các nhãn của tập nhãn từ loại Penn Treebank được cho trong bảng 3 dưới đây Lancaster UCREL C5 (Dùng để gán nhãn BNC – British National Corpus): 61 nhãn Lancaster C7: 145 nhãn Bảng 3 Tập nhãn từ loại Penn Treebank Nhãn CC CD DT EX FW IN JJ Ý nghĩa Nhãn. .. độ chính xác ~80% nếu chỉ dùng phương pháp gán nhãn bằng xác suất (P1) và đạt ~90% nếu dùng phương pháp gán nhãn dựa trên văn phong kết hợp với phương pháp xác suất (P2) Bảng 5 cho ta kết quả gán nhãn cho các văn bản, văn phong khác nhau 2.4.2 Các nghiên cứu dựa trên phương pháp học máy Nghiên cứu theo hướng giải quyết bài toán gán nhãn từ loại tiếng Việt bằng phương pháp xác suất, nhóm nghiên cứu . ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Lê Hoàng Quỳnh SO SÁNH MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO BÀI TOÁN GÁN NHÃN TỪ LOẠI TIẾNG VIỆT . Lê Hoàng Quỳnh SO SÁNH MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO BÀI TOÁN GÁN NHÃN TỪ LOẠI TIẾNG VIỆT KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành:
![Hình 3 dưới đây điểm qua một vài phương pháp cơ bản nổi bật theo các mốc thời gian [7]: - So sánh một số phương pháp học máy cho bài toán gán nhãn từ loại tiếng việt](https://media.store123doc.com/figures/001/437/hinh-diem-vai-phuong-phap-noi-bat-moc-1437046.png)
![của biến đổi sử dụng hàm nhân được minh họa trong hình 12 [23]. - So sánh một số phương pháp học máy cho bài toán gán nhãn từ loại tiếng việt](https://media.store123doc.com/figures/001/437/bien-doi-su-dung-ham-nhan-hoa-hinh-1437055.png)
![hình 15 [4]. Trong đó, có hai pha chính là pha huấn luyện mô hình và pha kiểm thử sử - So sánh một số phương pháp học máy cho bài toán gán nhãn từ loại tiếng việt](https://media.store123doc.com/figures/001/437/hinh-hai-huan-luyen-hinh-kiem-thu-su-1437061.png)
