Đề tài Mở rộng bộ dữ liệu huấn luyện cho quá trình xử lý nhập nhằng nghĩa của từ

Trong các chủ đề thuộc lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý nhập nhằng nghĩa của từ là một chủ đề dành đƣợc nhiều sự quan tâm chú ý của những nhà nghiên cứu, phát triển, ứng dụng khoa học máy tính. Lý do là mặc dù nếu đứng một mình, xử lý nhập nhằng nghĩa của từ ít đem lại lợi ích cụ thể trong đời sống hàng ngày, nhƣng nó lại có một vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên hữu ích khác nhƣ dịch máy, tìm kiếm thông tin, khai phá dữ liệu, Do vậy đã có rất nhiều cách tiếp cận để giải quyết vấn đề xử lý nhập nhằng nghĩa của từ đƣợc đƣa ra nhƣ sử dụng bộ cở sở tri thức, áp dụng các luật để xử lý nhập nhằng, hoặc sử dụng các thuật toán học máy có giám sát để phân lớp nghĩa của từ Trong tất cả các cách tiếp cận trên, lớp phƣơng pháp dựa vào các thuật toán học máy có giám sát tỏ ra là có đƣợc một kết quả xử lý nhập nhằng tốt nhất. Tuy vậy lớp phƣơng pháp này có một nhƣợc điểm đó là yêu cầu một bộ dữ liệu huấn luyện (thƣờng là lớn) các trƣờng hợp xuất hiện của từ đã đƣợc gán nhãn nghĩa sẵn. Nếu phải chuẩn bị bộ dữ liệu huấn luyện này một cách thủ công thì ta phải tốn rất nhiều công sức, thời gian và chi phí do vậy tìm kiếm một giải pháp cho phép tự động hóa giai đoạn này là một nhu cầu thực tế. Nắm bắt đƣợc nhu cầu trên, đề tài khóa luận của tôi đƣợc thực hiện nhằm mục đích tìm hiểu phƣơng pháp xây dựng một hệ thống xử lý nhập nhằng nghĩa của từ, đóng vai trò nhƣ một công cụ cho phép mở rộng bộ dữ liệu nhỏ đã gán nghĩa cho các trƣờng hợp xuất hiện của từ đang cần mở rộng dữ liệu huấn luyện thành một bộ dữ liệu huấn luyện đủ lớn nhƣng chỉ đòi hỏi rất ít công sức của con ngƣời, hỗ trợ cho quá trình xử lý nhập nhằng nghĩa của những từ mang nội dung trong ngôn ngữ tự nhiên.