Tóm tắt luận án tiến sĩ kỹ thuật mô hình xử lý khoảng trống từ vựng trong dịch máy anh việt

  • 26 trang
  • file .pdf
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP. HỒ CHÍ MINH
LÊ MẠNH HẢI
MÔ HÌNH XỬ LÝ KHOẢNG TRỐNG
TỪ VỰNG TRONG DỊCH MÁY ANH
VIỆT
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
Chuyên ngành : Khoa học Máy tính
Mã số : 62.48.01.01
TP.HCM - Năm 2010
Coâng trình ñöôïc hoaøn thaønh taïi: Ñaïi hoïc Baùch
khoa TP. HCM
Ngöôøi höôùng daãn khoa hoïc: PGS. TS. Phan Thò Töôi
Phaûn bieän 1: .................................................................
.......................................................................
Phaûn bieän 2: .................................................................
.......................................................................
Phaûn bieän 3: .................................................................
.......................................................................
Luaän aùn seõ ñöôïc baûo veä tröôùc Hoäi ñoàng chaám
luaän aùn caáp nhaø nöôùc hoïp taïi
.........................................................................................
.........................................................................................
vaøo hoài giôø ngaøy thaùng
naêm
Coù theå tìm hieåu luaän aùn taïi thö vieän: Ñaïi hoïc
Baùch khoa TP.HCM
1
MỞ ĐẦU
Mục đích, ý nghĩa của luận án
Luận án này nghiên cứu và giải quyết vấn đề khoảng trống từ
vựng (lexical gap) - một trong các nguyên nhân của sai lệch từ vựng
và cấu trúc- trong dịch máy Anh – Việt. Khoảng trống từ vựng là hiện
tượng thiếu từ vựng tương ứng ở ngôn ngữ đích (tiếng Việt) so với
ngôn ngữ nguồn (tiếng Anh). Chẳng hạn từ tiếng Anh “abeyant” có
nghĩa là “tạm thời đình chỉ”. Luận án đề xuất phương pháp giải quyết
vấn đề khoảng trống từ vựng trong dịch máy tự động Anh - Việt bằng
mô hình dịch từ sang ngữ - gọi tắt là mô hình XLKTTV.
Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của luận án là hiện tượng khoảng trống
từ vựng trong dịch máy Anh – Việt và giải pháp giải quyết hiện tượng
trên.
Bài toán 1: Tạo từ điển song ngữ Anh – Việt với các cấu trúc nét
cho phép lưu trữ các thông tin ngữ pháp, đặc biệt là các cụm từ thay
vì chỉ là một từ. Bài toán thứ nhất lại được chia làm hai bài toán nhỏ:
Bài toán 1A: Xây dựng văn phạm chức năng từ vựng tiếng Việt
với 2 cấu trúc tồn tại song song là cấu trúc thành tố và cấu trúc chức
năng làm cơ sở xây dựng từ điển Anh – Việt hỗ trợ mô hình xử lý
khoảng trống từ vựng.
Bài toán 1B: Xây dựng từ điển song ngữ Anh – Việt với các cấu
trúc nét. Từ điển song ngữ gồm phần tiếng Anh và tiếng Việt
Bài toán 2: Xây dựng mô hình XLKTTV với các giải thuật chèn,
lược bớt, chuyển vị các cấu trúc thành tố trong cấu trúc câu tiếng
2
Việt dựa trên các mẫu cấu trúc tìm được trong từ điển. Mô hình
được xây dựng phải giải quyết các công việc sau đây:
Bài toán 2A: Xác định được các khoảng trống từ vựng trong câu
cần dịch.
Bài toán 2B: Tìm trong từ điển các cấu trúc tương ứng của
khoảng trống từ vựng và áp dụng các thuật toán xử lý khoảng trống từ
vựng tạo ra câu tiếng Việt phù hợp ngữ pháp tiếng Việt.
Các đóng góp chính của luận án:
Đóng góp thứ nhất:
Xây dựng khung văn phạm chức năng từ vựng tiếng Việt trên
nền văn phạm chức năng từ vựng.
Đóng góp thứ hai:
Xây dựng các từ điển cung cấp từ vựng dưới dạng các mẫu cấu
trúc cụm từ phức tạp với các nét của văn phạm chức năng từ vựng
tiếng Việt được sử dụng trong mô hình nói trên.
Đóng góp thứ ba:
Đề xuất mô hình dịch với các giải thuật cho phép biến đổi cấu
trúc câu tiếng Việt trong trường hợp có khoảng trống từ vựng bằng
cách sử dụng các cụm từ theo mẫu.
Phạm vi nghiên cứu
Luận án nghiên cứu phương pháp xử lý khoảng trống từ vựng
trong dịch máy Anh - Việt. Mô hình dịch máy mà luận án xây dựng
không nhằm tạo ra tập luật hoàn chỉnh để phân tích câu nguồn cũng
như tạo ra câu đích. Luận án giả định là đã có một mô hình dịch
chuyển đổi sử dụng tập luật ánh xạ từ tiếng Anh sang tiếng Việt trong
trường hợp các từ tiếng Anh có từ Việt tương ứng. Phạm vi của luận
án tập trung vào giải quyết bài toán về khoảng trống từ vựng nhằm
3
nâng cao chất lượng dịch khi gặp những từ tiếng Anh không có từ
tiếng Việt tương đương.
Nhiệm vụ của luận án
Luận án này nhằm thực hiện các công việc sau:
- Nghiên cứu hiện tượng khoảng trống từ vựng trong dịch máy
Anh -Việt và tác động của hiện tượng này lên dịch máy.
- Xây dựng từ điển song ngữ Anh Việt hỗ trợ mô hình
XLKTTV.
- Đề xuất giải pháp mô hình XLKTTV bằng các giải thuật xử lý
khoảng trống từ vựng với ngữ pháp hướng tâm cho câu
tiếng Anh.
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu trong luận án này chủ yếu dựa trên
việc xây dựng cấu trúc nét cho từ vựng, cụm từ cũng như câu để
truyền tải thông tin từ văn bản nguồn sang văn bản đích và áp dụng
cấu trúc này vào xây dựng từ điển song ngữ.
Cấu trúc của luận án
Luận án bao gồm 7 chương.
4
TỔNG QUAN VỀ KHOẢNG TRỐNG TỪ VỰNG
Khoảng trống từ vựng
Các nghiên cứu về khoảng trống từ vựng
Các tài liệu giáo khoa có đề cập đến khoảng trống từ vựng bao
gồm “lý thuyết dịch” của Huỳnh Trung Tín và cộng sự (năm 2005),
“Machine Translation: an Introductory Guide” (năm 1994) của
Douglas Arnold và cộng sự. Các nghiên cứu chuyên sâu về khoảng
trống từ vựng tương đối rộng. Barnett (năm 1994) nghiên cứu về hiện
tượng máy dịch không sát giữa tiếng Anh và tiếng Pháp và ngược lại.
Dorr (năm 1994) nghiên cứu về khoảng trống từ vựng trong mô hình
máy dịch thông qua ngôn ngữ trung gian giữa tiếng Anh và các ngôn
ngữ châu Âu khác như tiếng Đức, Pháp và Ý. Các kết quả nghiên cứu
của Janssen cho thấy khoảng trống từ vựng giữa tiếng Anh và Ý
chiếm khoảng 7,8% trong tổng số 60.901 từ được xem xét.
Phân loại và hướng tiếp cận
Có 3 trường hợp được Dorr là: a) từ nguồn rộng nghĩa hơn từ
đích b) từ nguồn hẹp nghĩa hơn và c) từ nguồn và từ đích có một số
nghĩa trùng, một số nghĩa không trùng (hình 2.1).
Từ nguồn Từ đích
Từ nguồn Từ đích
Từ đích Từ nguồn
a) b) c)
Hình 2.1. Các trường hợp gây ra khoảng trống từ vựng
5
Hướng tiếp cận của luận án trong việc xử lý khoảng trống từ
vựng
Luận án này chọn phương pháp sử dụng các cụm từ bổ sung
(thường là ngữ) khi gặp khoảng trống từ vựng khi dịch máy Anh Việt.
Khảo sát khoảng trống từ vựng giữa hai ngôn ngữ Anh - Việt
Để làm rõ ảnh hưởng của khoảng trống từ vựng tới dịch máy
Anh Việt, luận án sẽ tiếp cận từ hai góc độ: góc độ từ điển và góc độ
ngữ dụng.
Bảng 2.2. Xác suất một từ là khoảng trống từ vựng
P Số từ Tỷ lệ
1 16.435 28%
>0,9 16.443 28%
>0,8 16.642 29%
>0,7 17.533 30%
>0,6 19.037 33%
>0,5 19.674 34%
>0,4 22.905 39%
>0,3 24.188 42%
>0,2 24.889 43%
>0,1 24.895 43%
Bảng 2.3. Ví dụ các từ là khoảng trống từ vựng (xác suất P=1).
Các khoảng trống từ vựng với P=1
Từ Nghĩa
abase làm hạ phẩm giá
abasement sự làm hạ phẩm giá
abatable có thể làm dịu
abatis đống cây chướng ngại
6
Bảng 2.4. Khoảng trống từ vựng theo từ loại có P=1.
Từ loại Số lượng
danh từ 11.916
tính từ 3.297
ngoại động từ 817
nội động từ 163
phó từ 120
động từ 87
thán từ 17
đại từ 7
Không rõ 7
đại từ sở hữu 3
đại từ phản thân 1
Các phương pháp dịch máy và khoảng trống từ vựng
Cách xử lý khoảng trống từ vựng phụ thuộc rất nhiều vào các
phương pháp dịch, cụ thể hơn – phụ thuộc vào cách ánh xạ từ ngôn
ngữ nguồn sang ngôn ngữ đích.
Trong lịch sử phát triển dịch máy, hai mô hình chuẩn được
công nhận trong các nghiên cứu trước đây là dịch máy theo luật
(Rule-Based Machine Translation - RBMT) và dịch máy theo xác
xuất (Statistical Machine Translation - SMT). Luận án tập trung
nghiên cứu các cách tiếp cận của từng mô hình với vấn đề khoảng
trống từ vựng.
[
7
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Văn phạm cấu trúc ngữ hướng tâm (HPSG)
HPSG (ngữ pháp cấu trúc hướng tâm) là một ngôn ngữ hình
thức cho phép mô hình hóa các thực thể ngôn ngữ. Mỗi thực thể ngôn
ngữ được miêu tả bằng một miền đơn nhất với một cấu trúc đặc
trưng bao gồm những thuộc tính và giá trị. Mỗi thành tố trong cấu
trúc này được miêu tả bằng một cấu trúc đặc trưng mang tên gọi sign.
Nó chứa ít nhất 3 thuộc tính (còn gọi là nét): phonology, syntax, và
semantics. Ngữ pháp này đã tích hợp cú pháp và ngữ nghĩa thành nét
SYNSEM (SYNTAX – cú pháp, SEMATICS – ngữ nghĩa). Nền tảng
cho các giá trị trong lí thuyết này là các tình huống ngữ nghĩa
(situation semantics) và được lưu trữ trong thuộc tính CONTEXT.
Văn phạm chức năng từ vựng (Lexical Functional Grammar -
LFG)
LFG xuất hiện lần đầu tiên năm 1982, trong công trình
“Lexical-functional Grammar: A formal system for grammatical
represetation”, đứng tên hai tác giả Kaplan R.M. & Bresnan J. LFG
chỉ còn một cấp độ là cấu trúc nổi, nhưng các thành phần từ vựng
được làm phong phú thêm nhờ những ánh xạ các đối vào các cấu trúc
cú pháp. LFG được xây dựng trên 3 cấp độ biểu hiện (Levels of
Representation) có quan hệ với nhau:
cấu trúc từ vựng (lexical structure)
cấu trúc chức năng (functional structure)
cấu trúc thành tố(constituent structure)
8
NGỮ PHÁP CHỨC NĂNG TỪ VỰNG TIẾNG VIỆT
Văn phạm tiếng Việt
Các xu hướng nghiên cứu ngữ pháp tiếng Việt
Có ba quan điểm về cấu trúc câu.
Quan điểm thứ nhất: câu là từ tổ trọn vẹn (lấy từ tổ làm cơ sở
của câu [8]). Quan điểm này có ưu điểm là thừa hưởng tính liên tục
của các định nghĩa về từ và từ tổ (cụm từ).
Quan điểm thứ hai: xây dựng cấu trúc ngữ pháp câu dựa trên
quan hệ ngữ pháp [10] với một thành phần gọi là vị ngữ mà thành
phần trung tâm gọi là vị từ (trong tiếng Anh vị từ do động từ đảm
nhiệm).
Quan điểm thứ ba: ngữ pháp chức năng được Dik khởi xướng
năm 1978 xem xét các thành phần câu trong việc thực hiện các chức
năng truyền tải thông tin, bao gồm phần đề (topic) và phần thuyết
(comment). Luận án sử dụng một phần các kết quả nghiên cứu trong
[4] để xây dựng các cấu trúc nét cho từ vựng và cụm từ trong từ điển
Anh - Việt.
Ngữ pháp chức năng tiếng Việt
Theo kết quả nghiên cứu của Cao Xuân Hạo [4], câu trần thuật
có hai thành phần là đề và thuyết. Đề “là thành tố trực tiếp của câu
nêu rõ cái phạm vi ứng dụng của điều được nói bằng thành tố trực
tiếp thứ hai: phần thuyết
Văn phạm chức năng từ vựng tiếng Việt
Dựa trên các kết quả nghiên cứu văn phạm chức năng tiếng
Việt, luận án xây dựng một văn phạm hình thức cho tiếng Việt dựa
trên LFG, gọi là VLFG. Các bước tổ chức VLFG thực hiện như sau:
9
1. Xây dựng hệ thống từ loại và các cấu trúc cụm từ dựa trên từ
trung tâm để tạo cấu trúc câu theo cú pháp.
2. Hệ thống các ma trận chức năng cho từ vựng “word”, các
loại cụm từ “phrase” và câu “Sentence”.
3. Xác định mối quan hệ giữa các thành phần trong cây cú pháp
được tạo ở bước 1 với các ma trận chức năng tạo ra ở bước 2. Nếu tồn
tại ánh xạ giữa cấu trúc cú pháp và cấu trúc chức năng thì câu được
chấp nhận.
Cấu trúc thành tố của VLFG
Cấu trúc thành tố của VLFG được xây dựng dựa trên hệ thống
từ loại tiếng Việt. Về từ loại của từ tiếng Việt, các từ loại và các cụm
từ với các từ trung tâm (còn gọi là từ hạt nhân) cho từng từ loại.
Bảng 4.1 liệt kê các từ loại tiếng Việt dùng trong VLFG.
Bảng 4.1 Phân bổ các luật cú pháp
tỷ Số luật trong Tỷ
Luật Số luật HPSG lệ % VLFG lệ %
VP 284 30,2 84 34,3
NP 259 27,5 79 32,2
S 234 24,9 42 17,2
ADP 87 9,3 24 9,8
PP 36 3,8 16 6,5
SQ 15 1,6 0 0
RP 10 1,0 0 0
SBAR 7 0,7 0 0
MP 4 0,4 0 0
UP 3 0,3 0 0
Cộng 939 100 245 100
Giải thuật 4.1 cho phép đếm chiều cao cây cú pháp sử dụng
phương pháp đệ quy.
10
Giải thuật 4.1 Đếm chiều cao cấu trúc thành phần (cây cú pháp)
Nhập: Cho một cây cú pháp X của một câu/ cụm từ.
Xuất: Chiều cao Y của cây X.
Phương pháp:
% Giải thuật sử dụng ngôn ngữ đặc tả Prolog
%Function tree_level (X, Y)
% nếu X rỗng thì Y bằng 0.
1. tree_level([],Y):-Y is 0.
%X là đơn tố Y=1
2. tree_level(X,Y):-atom(X),X\=[],Y is 1,!.
% X là danh sách
3. tree_level([Head|Tail],Y):-
tree_level(Head,Y1), tree_level(Tail,Y2),
(Y1>=Y2 -> Y is Y1+1; Y is Y2),!.
% X là cấu trúc
4. tree_level(Structure,Y):-
Structure =..[_|Arg], tree_level(Arg,Y1),Y is Y1.
Hàm tree_level() được sử dụng trong các giải thuật xử lý cấu trúc
ở chương 6.
Cấu trúc chức năng của VLFG
Trước hết luận án xây dựng hệ thống ma trận chức năng. Ma trận
chức năng cho để lưu trữ từ có tên gọi là “word” và có ít nhất hai
nét: nét chứa giá trị đề, ký hiệu TOPIC và nét chứa giá trị thuyết, ký
hiệu COMMENT. Ngoài ra mỗi ma trận từ còn có một nét POS để
xác định từ loại của từ.
11
Bảng 4.2. Các từ loại thực từ dùng trong VLFG.
Từ loại Tiểu từ loại Tiết loại Ví dụ
Danh từ Danh từ chung Tổng hợp học sinh, quần áo
(NN) Không tổng hợp bàn, ghế
Danh từ riêng Chỉ tên người Nam cao
Chỉ sự vật Hà nội
Động từ Động từ không độc Chỉ quan hệ Ngoài, như
(VB) lập Chỉ tình thái Cần, nên
Động từ độc lập Nội động từ Nói, cười
Ngoại động từ Đánh trống
Tính từ Tính từ không thang Chỉ quan hệ Xa, gần
(ADJ) độ Chỉ phẩm chất Đẹp, xấu
Chỉ cường độ Mạnh, yếu
Chỉ hình thể Béo, gầy
Chỉ mầu sắc Xanh, nhạt
Chỉ âm thanh Ồn, náo nhiệt
Chỉ mùi vị Thơm, ngọt
Chỉ định lượng Ít, nhiều
Tính từ chỉ thang độ Tuyệt đối Riêng, chung
Tương đối, không đối Đỏ lòm, trắng phau
lập
Mô phỏng Lè tè, ào ào
Số từ Số từ xác định Hai,
(NB) Số từ không xác định Vài, đôi ba
Đại từ xưng hô Chúng tôi
Đại từ chỉ định Xác định Bây giờ, tất cả
Phiếm chỉ Gì, đâu
Định từ Quán từ Những, các, một
(MT) Số từ dạng hư từ Mỗi, mọi
Phó từ Chỉ thời gian Đã, đang, sắp
(ADV) Tiếp diễn Cũng , lại, mãi
Chỉ mức độ Rất, lắm
Khẳng định, phủ định Không, chẳng có
Sai khiến Hãy, đừng
word
TOPIC
COMMENT
POS
Hình 4.3. Ma trận word.
12
phrase
TOPIC
COMMENT
RELATION
Hình 4.4. Ma trận phrase.
Một ma trận chức năng cụm từ gồm ba nét. Nét đề (TOPIC), nét
thuyết (COMMENT) và nét quan hệ giữa đề và thuyết
(RELATION). Chẳng hạn câu “nó ăn nhiều nhất là kẹo chanh” sẽ có
ma trận chức năng như hình 4.5.
TOPIC nó
TOPIC
TOPIC ăn
COMMENT TOPIC nhiều nhất
COMMENT COMMENT
RELATION direct
TOPIC kẹo chanh
COMMENT
COMMENT
RELATION
RELATION “là”
Hình 4.5. Ma trận chức năng
Ánh xạ cấu trúc chức năng vào cấu trúc thành tố của VLFG.
Xây dựng ánh xạ giữa các cấu trúc cú pháp và cấu trúc chức
năng. Việc mô tả quan hệ này được mô tả như trong hình 4.6. Các
13
nét TOPIC, COMMENT, RELATION được coi là các ánh xạ chức
năng, riêng hàm M có nghĩa là cấu trúc cấp trên (cấu trúc cha).
S
TOPIC nó
TOPIC
TOPIC ăn TOPIC nhiều nhất
COMMENT
COMMENT COMMENT
I
RELATION direct
V
TOPIC kẹo
COMMENT TOPIC chanh
AP COMMENT
N COMMENT
RELATION
P V AD TT K N N
RELATION “là”
n ă nhiều nhất l kẹo chanh
Hình 4.6. Ánh xạ f giữa cấu trúc thành tố và cấu trúc chức năng.
Bảng 4.3. Biểu diễn ánh xạ giữa các cấu trúc bằng quan hệ hàm ánh xạ
1 THIS(TOPIC ) = Q //ứng với cây IP
2 THIS(COMMENT) = P //ứng với cây NP
3 THIS(RELATION) =“là” // ứng với cây KT
4 TOPIC(Q) = Q1 //ứng với cây PR
5 COMMENT(Q) = P1 // ứng với cây VP
6 RELATION(Q) = direct //quan hệ trực tiếp
7 TOPIC(Q1)= “nó” //nút lá
8 COMMENT(Q1) = null
9 POS(Q1)=noun
10 TOPIC(P1) = Q2
11 COMMENT(P1) =P2
12 TOPIC(P2)= “nhiều nhất”
13 COMMENT(P2) =null
14 POS(P2) = adj
15 TOPIC(P) = “kẹo”
16 COMMENT(P) = “chanh”
17 M(Q1) = Q
18 M(Q2) = P1
14
TỪ ĐIỂN NÉT CHO MÔ HÌNH XỬ LÝ
KHOẢNG TRỐNG TỪ VỰNG
Từ điển song ngữ Anh – Việt
Nhiệm vụ của từ điển Anh - Việt
Nhiệm vụ của từ điển song ngữ Anh Việt là:
Ánh xạ từ vựng tiếng Anh sang một hay nhiều nghĩa tiếng Việt
Cung cấp thông tin ngữ nghĩa để giảm thiểu nhập nhằng ngữ nghĩa.
Hỗ trợ mô hình XLKTTV xử lý các khoảng trống từ vựng.
Hệ thống từ loại tiếng Anh
Các tiêu chí xây dựng từ điển tiếng Anh bao gồm xác định giới hạn
các mục từ, xây dựng tập từ loại và định dạng từng loại từ theo văn
phạm nét HPSG.
Hệ thống các cấu trúc nét dùng lưu trữ từ tiếng Anh
Để khai báo các từ loại trong từ điển, thay vì sử dụng các kiểu từ
loại đơn giản như “danh từ”, “động từ”… luận án này xây dựng một
cấu trúc phức tạp hơn với các nét lồng nhau theo văn phạm HPSG đã
nghiên cứu ở chương 3
Các phần mềm và ngữ liệu tiếng Anh
Toàn bộ các mục từ được lấy trong kho ngữ liệu Englex [36].
Luận án không kiểm tra tính đúng và đủ của tập các từ vựng tiếng
Anh Englex. Để tìm kiếm một mục từ trong từ điển tiếng Anh, phần
mềm PC-PATR dựa trên giải thuật PC-KIMMO [36] thực hiện ánh xạ
các từ biến hình vào từ gốc trong từ điển.
Các từ điển điện tử dùng trong dịch máy Anh Việt
Phần này trình bày các khuôn dạng từ điển điện tử và các từ điển
điện tử Anh - Việt phục vụ các hệ thống dịch máy Anh - Việt. Từ
điển điện tử được áp dụng các nét – một hình thức cung cấp thông tin
15
ở cấp độ từ vựng cho phép hệ thống RBMT giảm bớt tập luật khi
phân tích câu nguồn và tạo câu đích.
Hệ thống từ tương đương tiếng Việt
Trong từ điển song ngữ Anh Việt, mỗi mục từ tiếng Anh đã trình
bày trong mục 5.2 có một hay nhiều mục từ tương đương tiếng Việt.
Từ book
nn
PHONOLOGY book
HEAD NN
ENG
SUBJ
CAT
SYNSEM COMPS
SPR DT | [ ]
CONTENT [ ]
ARG-ST
word
TOPIC sách
COMMENT
VIE
POS nn
Hình 5.6. Danh từ “book” trong từ điển song ngữ Anh - Việt.
Ví dụ mục từ “book” của từ điển song ngữ Anh Việt được mô tả
trong hình 5.6. Trong đó nét ENG và VIE là hai phần tiếng Anh và
tiếng Việt tương ứng của một mục từ.
Cấu trúc mẫu cho các ngữ trong từ điển song ngữ Anh - Việt
Phần này sẽ liệt kê các mẫu cụm từ tiếng Việt xuất hiện trong từ
điển Anh Việt.
16
MÔ HÌNH XỬ LÝ KHOẢNG TRỐNG TỪ VỰNG
Chương này sẽ trình bày mô hình dịch máy sử dụng ngữ (hay
cụm từ) - gọi tắt là mô hình XLKTTV - để giải quyết hiện tượng thiếu
từ vựng tương đương.
Mô hình xử lý khoảng trống từ vựng
Mô hình XLKTTV và đóng góp của luận án.
Mô hình XLKTTV được luận án đề xuất (hình 6.1) dựa trên mô
hình chuẩn Transfer-based model [46].
Taäp luaät chuyeån
caáu truùc Chuyeån ñoåi
caáu truùc caâu
Caáu truùc caâu
Caáu truùc caâu
tieáng Anh vaø
tieáng Vieät
caây cuù phaùp
Chuyeån ñoåi
töø
Phaân tích caâu
Töø ñieån Toång hôïp caâu
Anh Vieät
Ñöôøng döõ lieäu
Töø ñieån tieáng Töø ñieån tieáng
Anh Vieät
Döõ lieäu hoã trôï
Quy trình xöû lyù
Taäp luaät ngöõ Taäp luaät ngöõ ñeà xuaát bôûi luaän
Caâu tieáng
Caâu tieáng phaùp tieáng phaùp tieáng
Vieät aùn
Anh Anh Vieät
Hìn
h 6.1. Mô hình XLKTTV.
17
Taäp luaät chuyeån caáu
truùc
Caáu truùc caâu tieáng Vieät
Caâu tieáng Anh sau khi
phaân tích cuù phaùp
Caây cuù phaùp Chuyeån ñoåi caáu Chænh caáu Caây cuù phaùp caâu
caâu tieáng Anh truùc caâu truùc cuïm töø tieáng Vieät
Chuyeån ñoåi caáu truùc
caâu nguoàn sang caâu
Caáu truùc caâu ñích Caáu truùc caâu tieáng
tieáng Anh Vieät
Töø tieáng Anh Chuyeån ñoåi töø Töø tieáng Vieät
Taäp döõ lieäu ñöôïc xöû lyù
Taäp döõ lieäu hoã trôï
Töø ñieån Anh Vieät Caùc xöû lyù boå sung môùi
Hình 6.4. Mô hình XLKTTV: Các thành phần bổ sung.
Hoạt động của mô hình XLKTTV
Hoạt động của mô hình theo trình tự sau:
Câu nguồn được phân tích thành cấu trúc cây để làm rõ chức
năng ngữ pháp và ngữ nghĩa. Cấu trúc câu nguồn được chuyển đổi
bằng tập luật sang cấu trúc tương đương của ngôn ngữ đích. Đồng
thời các từ nguồn được dịch qua từ đích dựa trên từ điển song ngữ.
Từ đích là một cấu trúc phức hợp với các nét lưu trữ thông tin ngữ
nghĩa và ngữ pháp tương đương, có thể là từ hoặc cụm từ tiếng Việt.
- Các từ đích được gán vào cấu trúc câu đích, chỉnh lý lại cấu trúc
đã nhận được ở trên. Do phần tiếng Việt trong từ điển song ngữ được
xây dựng trên VLFG, nên sau quá trình chuyển đổi từ, mô hình nhận
được hai cấu trúc cây: cấu trúc thành tố và cấu trúc chức năng. Các
cấu trúc nhận được sau khi chỉnh lý cần kiểm tra ánh xạ với nhau để
đảm bảo tính đúng đắn văn phạm tiếng Việt.
18
Caáu truùc caâu/
cuïm töø tieáng
Anh
Caáu truùc coù töø vöïng? Coù Tìm töø vöïng
Khoâng
Khoaûng troáng töø vöïng?
Coù
âng
Coù
o
Kh
Chuyeån ñoåi
theo luaät Tìm maãu cuïm töø
Chænh söûa caáu truùc cuïm töø
Coøøn caáu truùc ?
Khoâng
Keát thuùc
Hình 6.7. Hoạt động của mô hình XLKTTV
Các giải thuật xử lý khoảng trống từ vựng trong mô hình XLKTTV
Giải thuật bổ trợ 6.1 mô tả các bước xác nhận một khoảng trống từ
vựng.
Giải thuật 6.1: Xác định khoảng trống từ vựng