  TR XÂY DNG H THNG H NG V MT S BNG GP TRONG CNG Chuyên ngành :   60.48.01 TÓ - 3   ng dn khoa hc: PGS.TS. Phan Huy Khánh              8 tháng 6  2013. * Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin -  1   Nghiên cu v h thng h c quan tâm t rt lâu trên th gii. Ngay t nh thng hu tiên s d d lin nhng -1980, rt nhiu d án ln vi và xây dng h thng ha trên các mô hình ngôn ng thng kê. Cui nh       i và phát trin nhanh chóng tr thành mt kho ng liu khng l. Các nhà nghiên cu v h thng h          t ngun d liu cho vic tìm kim câu tr lt mi t cao, kh  ng d liu web lc quan tâm. Tuy nhiên các nghiên cu v xây dng h thng h tr cho các ngành khoa hc vn còn rt nhiu hn ch. Phân tích câu hi là phu tiên trong kin trúc chung ca mt h thng hm v tìm ra các thông tin cn thiu vào cho quá trình x lý ca các phn sau (trích chn tài liu, trích xut câu tr l vy phân tích câu hi có vai trò ht sc quan trng, ng trc tin hong ca toàn b h thng. Nu phân tích câu hi không tt thì s không th c câu tr li. H thng hi -  ng là mt công c hu hiu phc v cho nhu cu tìm kim thông tin ngày càng cao ci, trong h thng h   t nhiu dng câu h   i d nh i v n (WHERE), câu h nào (HOW), câu h     thng hi-  (YES/NO) li mi ch  vy, vic xây dng mt h thng hi-t nhu cu cn thing ti mc tiêu này, tôi mun xây dng mt mô hình 2 h thng hi -  ng (YES/NO) nhm phc v cho m vc c th là h tr vic chn ngh u tr các bnh ng. Vi s phát trin ca khoa hc máy tính ngày nay, ngoài vic  i ta còn mun có mt h x lý thông tin có kh  rút ra nhng kt lun t các d liu, các s kin có sn. T khi trí tu nhân t  c phát trin không ngng, c ng dng rt nhiu sn ph mc h chuyên gia (Expert System) Có nhiu din tri thc : Dùng ngôn ng hình thc, biu din tri thc nh các lut sn xut, dùng lôgic m, lôgic v t, hay lôgic m, các s kin không chc chn, dùng mng ng  nhân t Trong cuc sng hng ngày, có rt nhiu các loi bng n sc khe cng các loi bnh này xut phát t các triu ch     bit. Cho nên yêu cu ci chúng ta cn có mt h thng hi -  chc các bnh và giúp h ng gii quy m bc sc khe cho chính mình. Mt s s liu v gánh nng bnh tt và t vong do hút thuc [21]: Thun nhi vi sc khi và là u dn t vong sm trên toàn th gii. S dng thuc lá gây ra 25 loi bi, ung            nh tim mch, gây bnh bt l 2 gii. Các 3 nghiên ci, 75% các ca bnh phi tc nghn mn tính do s dng thuc lá gây ra . Thun nhi vi sc khi và là u dn t vong sm trên toàn th gii. S dng thuc lá gây ra 25 loi bi, ung      hoang mi    nh tim mch, gây bnh bt l 2 gii. Các nghiên ci, 75% các ca bnh phi tc nghn mn tính do s dng thuc lá gây ra . Trên th gii, theo T chc Y t th gi  t vong do các bn thui. D báo con s này s  70% s ca t vong s xy ra  n. Ti Vi   u tra toàn c    s dng thuc lá  ng thành, t l nam ging thành hút thuc là 47,7%, (c 2 nam gii thì có mi hút thuc).Vit Nam có khong 15 triu nam ging thành hút thuc và thuc nhóm 15 c có s i hút thuc cao nht trên th gii. Mi Vit Nam có kho  i t vong do các b   n thuc lá. Nu Vit Nam không thc hin ngay các bin pháp phòng chng tác hi thuc lá hiu qu, con s này s  i bnh vin, trong mc các bnh lây nhim gim thì các bnh không lây nhinh liên quan n thuu ca Vin chic và chính sách Y t y, thuc lá là nguyên nhân hàng u gây ra t vong  nam gii Vit Nam, vi gn 11% tng s ca t vong  nam là do các b   n thuc lá. Các bnh có nguyên nhân trc tiu gây ra t vong  4 c nam và n do thut qu, bnh mch vành, bnh phi tc nghn mn tính (COPD) . Vic tip xúc vi khói thuc lá ci khác (còn gi là hút thuc lá th c khoa hc chng minh là gây ra các bnh nguy him. Ti Vit Nam, 2/3 s ph n và 70% s tr em b  m vi khói thuc, 33 tri    ng xuyên hít phi khói thuc tng thành ng xuyên hít phi khói thuc tc. Mc dù ngành công nghip thu       quc gia (12.000 t   p nhng tn tht kinh t khng l do s dng thuc lá gây ra i vi. Các chi phí trc tip và gián tip t vic s dng thuc bit là thit hi tính mng con i thì bao nhiêu ngàn t ng có th b i dân Vi      ng cho mua thuc lá.  nhng h nghèo, khon tin mua thuc thn tin chi cho y t hay cho giáo dc. S tin chi cho vic khám cha 3 trong s nh do thuc lá gây ra là 2.304 t  ng kê ca B Y t ly t trang web B Y t ( tính: trên 100.000 dân) [21]. Các bnh viêm phi, mc 426.6, t l 42.66% Viêm hng và viêm Amidan cp, mc 291.44, t l 29.14% Viêm ph qun, mc 250.29, t l 25.03% a chy, viêm d dày,rut non có ngun gc nhim khun, mc 237.32, t l 23.73% Cúm, mc 119.38, t l 11.94% St rét, mc 116.22, t l 11.62% t áp, mc 103.24, t l 10.32% 5 Tai nn giao thông, mc 90.68, t l 9.07% Lao b máy hô hp, mc 87.92, t l 8.79% Theo thng kê trên thì t l mc các bnh ph thông rt cao.  vy, thit k h thng h ng nhu cu ch phân loi bu ca bác s và nhu cu t khám bnh cho bn  u tr hiu qu là v cn thit. y, mc tiêu và nhim v c tài này là tìm hiu các tri thn ca y khoa v các loi bng, thu thp tri th xây dng mt h thng hm h tr ch phân loi các bng gp, cho i s dng nhng li khuyên hu ích trong viu tr bnh t phát t yêu c Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động về một số bệnh lý thường gặp trong cộng đồng   phân tích hin trng và nhu cu x lý các bnh lý ng gp trong c   tài tìm hiu h thng h   ng, ng dng công ngh tri thc h tr phc v ch ra khuyn ngh u tr mt s bng gp trong cng. Kt qu c tài cho phép tìm gii pháp tin hc hóa các v v chnh, tu kin thun li cho vic khám cha bnh, giúp, bo v sc khe và nâng cao chng sng c ng bào c cu long.  Tìm hiu lý thuyt v các bnh ph thông và xây d tri thc v các biu hin ca bnh d    lý thuyt thu thp c. 6   tài này s kt hu:    u lý thuyt: Nghiên cu tài liu, ngôn ng và công ngh liên quan, tng hp các tài liu, phân tích và thit k h thng thông tin theo quy trình xây dng ng dng phn mm. u thc nghim: Phân tích hin trng và yêu cu thc t ca bài toán và xây d  c phân tích h th h tr vic lp trình, xây dng ng dng, vn dng các vn  nghiên cu v mã hóa thông tin trong tin trình xây dng h tht qu c.  Sau phn m u, ni dung chính ca luc chia thành  Cht v h  tri thc, máy suy din và ng dng máy suy din trong h ng. t s v n vic ch các loi bng, trình bày v khai phá d li lý thuy ng ng dng cho vic chn i khuyn ngh u tr các loi bng.  t và th nghim ng dng. Cui cùng là kt lun  Công tác nghiên cu phn mm chnh xã hi rt quan c ngoài có phn mm MYCIN là mt h thng có chc  xut t nh u ca thp k 1970 t i h   c, có khá nhiu h thng cho phép chng có th k  chuyên gia cht s b  7 phn mm AMD  H chuyên gia ch      chuyên gia chnh thn kinh tâm thu c các nhóm bin pháp c th v c khe trong xã hi nhm nâng cao chng sc khe nói riêng và chng giáo do nói chung. ng nghiên cc nghiên cu ca phn mm chnh  tnh Trà Vinh nói chung và tri h nào nghiên cu. Vì th, chúng tôi nghiên cng h thng h ng v mt s bng gp trong ci hc Trà Vinh n hin nay. 8    1.1  1.1.1.  H thng h ng là mt h thng t ng tr li câu hi ci dùng da trên quá trng nhn din, phân tích câu h kt qu phân tích d liu, h thng s t n câu hi và cui cùng, h thng  này  trích chn câu tr li. m nhn 03 ch chính [13] :  cument Retrieval)  1.1.2.  n x u tiên ca h thi s dng có th t ra các loi câu hi khác nhau bng ngôn ng t nhiên và yêu cu h thng tr li. Quá trình phân tích câ c câu hi và có câu tr li phù hp. Quá trình này  ng ca h thng. Nu công n này hoàn thành không tt s ng ln chng, s tha mi dùng v câu tr li ca h thng. 1.1.3.  Tài li u vào ca b la chn câu tr li có th tn ti  nhiu c    i vi h thng ho ng tt vi s n nh, nu s dng tt c ni dung ca kt qu t 