Khóa luận Nhận dạng thực thể trong văn bản Tiếng Việt

Bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản là bài toán khá cơ bản và quan trọng trong nhóm các bài toán rút trích thông tin. Nó có nhiệm vụ tìm kiếm và phân loại các thực thể như: thực thể chỉ người, thực thể chỉ tổ chức, thực thể chỉ địa điểm v.v Trong khóa luận này, chúng tôi giới thiệu một hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt được phát triển trên nguồn mở GATE (General Architecture for Text Engineering), với kết quả khá khả quan: F-measure – 82.03%. Toàn bộ hệ thống và những tài liệu liên quan gồm: định nghĩa thực thể, cách phân loại thực thể và một tập dữ liệu được gán nhãn chuẩn sẽ được mở cho cộng động sử dụng và phát triển.

pdf73 trang | Chia sẻ: lvbuiluyen | Lượt xem: 3031 | Lượt tải: 1download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Khóa luận Nhận dạng thực thể trong văn bản Tiếng Việt, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI -------- Nguyễn Bá Đạt NHẬN DẠNG THỰC THỂ TRONG VĂN BẢN TIẾNG VIỆT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công Nghệ Thông Tin Hà Nội – 2009 ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI -------- Nguyễn Bá Đạt NHẬN DẠNG THỰC THỂ TRONG VĂN BẢN TIẾNG VIỆT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công Nghệ Thông Tin GV hướng dẫn: TS. Phạm Bảo Sơn Hà Nội – 2009 Nhận dạng thực thể trong văn bản Tiếng Việt Nguyễn Bá Đạt i Lời mở đầu Bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản là bài toán khá cơ bản và quan trọng trong nhóm các bài toán rút trích thông tin. Nó có nhiệm vụ tìm kiếm và phân loại các thực thể như: thực thể chỉ người, thực thể chỉ tổ chức, thực thể chỉ địa điểm v.v… Trong khóa luận này, chúng tôi giới thiệu một hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt được phát triển trên nguồn mở GATE (General Architecture for Text Engineering), với kết quả khá khả quan: F-measure – 82.03%. Toàn bộ hệ thống và những tài liệu liên quan gồm: định nghĩa thực thể, cách phân loại thực thể và một tập dữ liệu được gán nhãn chuẩn sẽ được mở cho cộng động sử dụng và phát triển. Nhận dạng thực thể trong văn bản Tiếng Việt Nguyễn Bá Đạt ii Lời cảm ơn Trước tiên, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến thầy TS. Phạm Bảo Sơn, người đã không quản vất vả hướng dẫn em trong suốt thời gian làm khóa luận tốt nghiệp vừa qua. Em cũng xin chân thành cảm ơn thầy TS. Bùi Thế Duy đã luôn chỉ bảo mỗi khi em có những vấn đề vướng mắc. Em xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc đến các thầy cô giáo trong Trường Đại Học Công Nghệ đã tận tình dạy dỗ em suốt bốn năm học qua. Tôi xin chân thành cảm ơn đề tài “Nghiên cứu phát triển một số sản phẩm thiết yếu về xử lý tiếng nói và văn bản tiếng Việt”, mã số KC01.01/06-10 đã hỗ trợ kinh phí và dữ liệu để tôi có thể hoàn thành khóa luận này. Con xin cảm ơn bố, mẹ và gia đình đã luôn bên con, cho con động lực để làm việc tốt hơn. Cảm ơn bé Ngân đã luôn ở bên và động viên tớ. Cảm ơn tất cả bạn bè đã luôn sát cánh cùng tôi. Hà Nội, ngày 20 tháng 5 năm 2009 Nguyễn Bá Đạt Nhận dạng thực thể trong văn bản Tiếng Việt Nguyễn Bá Đạt iii Mục lục Lời mở đầu .............................................................................................................................................................. i Lời cảm ơn ............................................................................................................................................................. ii Mục lục .................................................................................................................................................................. iii Danh sách hình vẽ .................................................................................................................................................. v Danh sách bảng ..................................................................................................................................................... vi Chương 1 Giới thiệu ............................................................................................................................................. 1 Chương 2 Các hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể .................................................................... 4 2.1 Hướng tiếp cận sử dụng hệ luật cho bài toán nhận dạng thực thể ............................................................ 5 2.2 Hướng tiếp cận sử dụng các phương pháp học máy cho bài toán nhận dạng thực thể ............................. 7 2.3 Hướng tiếp cận lai ................................................................................................................................... 10 Chương 3 Giới thiệu GATE ............................................................................................................................... 11 3.1 Tổng quan về GATE ................................................................................................................................. 11 3.2 Những khái niệm trong khung làm việc GATE ........................................................................................ 13 3.3 Bộ từ điển (Gazetteers) ............................................................................................................................ 14 3.4 Bộ luật JAPE ............................................................................................................................................ 15 3.4.1 Mệnh đề trái (LHS) ....................................................................................................................... 16 3.4.2 Thành phần thay thế (Macros) ....................................................................................................... 17 3.4.3 Mệnh đề phải (RHS) ...................................................................................................................... 18 3.4.4 Sử dụng đoạn mã Java trong JAPE ............................................................................................... 19 3.4.5 Một vài lựa chọn khi viết luật ........................................................................................................ 20 3.5 Tạo thêm thành phần tích hợp trên khung làm việc GATE ...................................................................... 22 3.6 Tạo ứng dụng trên GATE ......................................................................................................................... 25 3.7 Các công cụ quản lý chất lượng .............................................................................................................. 25 3.7.1 Công cụ đánh giá độ tương đồng khi gán nhãn hai văn bản (Annotation Diff) ............................. 26 Nhận dạng thực thể trong văn bản Tiếng Việt Nguyễn Bá Đạt iv 3.7.2 Công cụ đánh giá chất lượng của hệ thống (Corpus Benchmark tool) .......................................... 26 Chương 4 Nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt ................................................................................ 28 4.1 Định nghĩa thực thể, các loại thực thể và cách phân biệt các loại thực thể ............................................ 29 4.1.1 Các khái niệm cơ bản .................................................................................................................... 29 4.1.1.1 Định nghĩa thực thể và tên thực thể ....................................................................................... 29 4.1.1.2 Các loại thực thể được nhận dạng .......................................................................................... 29 4.1.2 Quy tắc nhận dạng thực thể ........................................................................................................... 30 4.2 Chuẩn bị tập dữ liệu ................................................................................................................................ 30 4.3 Xây dựng hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt ............................................................ 32 4.3.1 Bộ tách từ và bộ gán nhãn từ loại .................................................................................................. 33 4.3.2 Bộ từ điển ...................................................................................................................................... 35 4.3.3 Bộ luật ........................................................................................................................................... 37 4.3.3.1 Chuẩn hóa tập nhãn Lookup .................................................................................................. 38 4.3.3.2 Tạo nhãn “NamePhrase” ....................................................................................................... 38 4.3.3.3 Nhận dạng thực thể chỉ công trình ....................................................................... 39 4.3.3.4 Nhận dạng thực thể chỉ địa điểm và thực thể thuộc về quốc gia . 39 4.3.3.5 Nhận dạng thực thể chỉ tổ chức ................................................................... 41 4.3.3.6 Nhận dạng thực thể chỉ các tổ chức tôn giáo ...................................................... 41 4.3.3.7 Nhận dạng các thực thể chỉ người ........................................................................ 42 4.3.3.8 Sử dụng văn cảnh và quá trình nhận dạng thông minh .......................................................... 42 Chương 5 Kết quả thực nghiệm và phân tích lỗi ............................................................................................. 48 5.1 Các bước tiến hành thực nghiệm ............................................................................................................. 48 5.2 Kết quả thực nghiệm ................................................................................................................................ 48 5.3 Phân tích lỗi ............................................................................................................................................. 51 Chương 6 Tổng kết và hướng phát triển ........................................................................................................ 54 Tài liệu tham khảo ............................................................................................................................................... 55 Phụ lục A. Annotation Guideline. ...................................................................................................................... 58 Phụ lục B. Bảng nhãn từ loại tiếng Việt ............................................................................................................. 63 Nhận dạng thực thể trong văn bản Tiếng Việt Nguyễn Bá Đạt v Danh sách hình vẽ Hình 2.1 - Kết quả cho 10 lần thực nghiệm của Nguyễn Cẩm Tú (Nguyễn 2005) ........................................... 9 Hình 3.1 - Kiến trúc tổng quát của GATE ........................................................................................................ 12 Hình 3.2 - Giao diện thêm một thành phần tích hợp vào GATE. .................................................................... 24 Hình 3.3 - Chọn các thành phần cho ứng dụng GATE .................................................................................... 25 Hình 3.4 - Giao diện của Annotation Diff .......................................................................................................... 27 Hình 3.5 - Giao diện của Corpus Benchmark tool ............................................................................................ 27 Hình 4.1 - Mô hình các bước phát triển của hệ thống ...................................................................................... 31 Hình 4.2 - Mô tả chi tiết hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt ........................................... 32 Hình 4.3 - Mô tả kết quả nhận dạng của một trường hợp nhập nhằng giữa Person và Nationality ............ 43 Hình 4.4 – Một ví dụ cho quá trình nhận dạng thông minh ............................................................................ 45 Hình 4.5 - Trường hợp hệ thống nhận dạng một dãy các thực thể cạnh nhau ............................................... 46 Nhận dạng thực thể trong văn bản Tiếng Việt Nguyễn Bá Đạt vi Danh sách bảng Bảng 3.1 – Minh họa về nhãn (annotation) ....................................................................................................... 14 Bảng 5.1 – Kết quả nhận dạng trên tập huấn luyện ......................................................................................... 49 Bảng 5.2 – Bảng kết quả nhận dạng trên tập kiểm tra ..................................................................................... 49 Bảng 5.3 – Kết quả nhận dạng trên tập kiểm tra với tiêu chí “lỏng” ( lenient evaluation) ........................... 50 Bảng 5.4 – Kết quả thực nghiệm của một số hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt ......... 51 Chương 1. Giới thiệu bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt 1 Chương 1 Giới thiệu Với sự bùng nổ của nguồn dữ liệu trên Internet, những bài toán về xử lý thông tin như: trích chọn thông tin, tóm tắt nội dung văn bản v.v… ra đời như một nhu cầu tất yếu. Bài toán nhận dạng thực thể là một bài toán khá cơ bản trong nhóm các bài toán trích chọn thông tin. Nó có nhiệm vụ tìm kiếm và rút ra những thông tin liên quan đến thực thể (một đối tượng hoặc một tập hợp đối tượng của thế giới tự nhiên) trong văn bản, thông thường là loại thực thể. Có thể tùy theo từng bài toán, từng lĩnh vực cụ thể, người ta đưa ra danh sách những loại thực thể được nhận dạng khác nhau. Các hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản (Cao 2007, Mansouri 2008) thường nhận một số loại thực thể: Thực thể chỉ người (Person). Thực thể chỉ tổ chức (Organization). Thực thể chỉ địa điểm (Location). Thực thể chỉ ngày (Date). Thực thể chỉ thời gian (Time). Thực thể chỉ các đơn vị tiền tệ (Money). Thực thể chỉ phần trăm (Percent). Trong đó, loại thực thể chỉ ngày (Date), thực thể chỉ thời gian (Time), thực thể chỉ các đơn vị tiền tệ (Money), thực thể chỉ phần trăm (Percent) thường ít mang tính nhập nhằng, không khó để nhận dạng. Ngoài ra tùy từng lĩnh vực, người ta có thể chú ý Chương 1. Giới thiệu bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt 2 thêm vào những loại thực thể khác đặc thù. Ví dụ hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản với lĩnh vực y tế (Phạm 2007) sẽ nhận những thực thể chỉ tên thuốc, hoặc các loại bệnh v.v… như những loại thực thể chính. Có ba hướng tiếp cận chính cho bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản: hướng tiếp cận sử dụng hệ luật được xây dựng bởi chuyên gia (Maynard 2001, Cao 2007), hướng tiếp cận sử dụng các phương pháp học máy (Mansouri 2008) và hướng tiếp cận lai (Fang 2002). Tuy mang tính tự động cao, nhưng các hướng tiếp cận sử dụng các phương pháp học máy và hướng tiếp cận lai đòi hỏi cần phải có một tập dữ liệu đã được gán nhãn (annotated corpus) đủ lớn cho quá trình huấn luyện. Trong khi đó, hướng tiếp cận sử dụng hệ luật được xây dựng bởi chuyên gia lại không yêu cầu điều này, hệ thống có thể hoạt động ngay khi hệ luật được hình thành. Là một bài toán khá quan trọng và cơ bản nhưng hiện nay vẫn chưa có nhiều nghiên cứu về bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản đối với tiếng Việt. Hơn nữa những hệ thống hiện thời không phải là nguồn mở nên rất khó để tiếp cận sử dụng và phát triển (Nguyễn 2005, Cao 2007). Chính vì vậy chúng tôi quyết định xây dựng một hệ thống nhận dạng thực thể sử dụng hệ luật cho văn bản tiếng Việt trên nguồn mở của khung làm việc GATE (General Architecture for Text Engineering)1. Toàn bộ hệ thống sẽ được mở cho cộng đồng sử dụng và phát triển. Song song với việc phát triển hệ thống, chúng tôi cũng xây dựng một bộ tài liệu bao gồm: định nghĩa các thực thể, các loại thực thể, cùng với một tập dữ liệu được gán nhãn chuẩn (corpus) cho bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt. 1 Website chính thức của GATE: Chương 1. Giới thiệu bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt 3 Phần còn lại của khóa luận được chia thành 5 chương: Chương 2: Chúng tôi giới thiệu về những hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể trên thế giới, cũng như những công trình nghiên cứu đối với tiếng Việt. Chương 3: Chúng tôi giới thiệu một cách tổng quan về khung làm việc GATE, và cách xây dựng một hệ thống tích hợp (Plugin) trong GATE. Chương 4: Chúng tôi mô tả chi tiết hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt được xây dựng trên khung làm việc GATE. Chương 5: Chúng tôi đưa ra những kết quả thực nghiệm và phân tích những lỗi vẫn còn tồn tại. Chương 6: Chúng tôi đưa ra những kết luận về hệ thống và hướng phát triển hệ thống trong tương lai. Chương 2. Các hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt 4 Chương 2 Các hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể Cũng như các bài toán khác trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên như: bài toán phân loại văn bản, bài toán dịch máy v.v… Bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản cũng được phát triển theo các hướng truyền thống đó là: Hướng tiếp cận sử dụng hệ luật được xây dựng bởi chuyên gia (rule based) (để thuận tiện, chúng tôi sẽ sử dụng cụm từ viết tắt “hướng tiếp cận sử dụng hệ luật”). Hướng tiếp cận sử dụng các phương pháp học máy (machine learning). Hướng tiếp cận lai (hybrid system) giữa hai hướng tiếp cận trên. Trong chương này, chúng tôi giới thiệu tổng quan về các hướng nghiên cứu cùng những kết quả đã đạt được cho bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản. Để thống nhất, các hệ thống trong khuôn khổ của khóa luận được đánh giá sử dụng độ đo: Precision, Recall và F-measure. Precision = (N1 / N2) x 100% Recall = (N1 / N3) x 100% F-measure = 2 x (Precision x Recall ) / (Precision + Recall) x 100% Trong đó: N1: Số thực thể được nhận dạng chính xác. N2: Tổng số thực thể được nhận ra. N3: Số thực thể thực tế. Chương 2. Các hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt 5 2.1 Hướng tiếp cận sử dụng hệ luật cho bài toán nhận dạng thực thể Sử dụng chuyên gia xây dựng hệ luật là phương pháp truyền thống, có thể nói là được áp dụng sớm nhất trong các bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên nói chung và bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản nói riêng. Hệ luật là một tập hợp các luật do con người đặt ra nhằm những mục đích nhất định, ở đây là việc nhận dạng các thực thể trong văn bản. Một hệ thống nhận dạng thực thể sử dụng hệ luật thông thường sẽ có các các thành phần chính như: từ loại (danh từ, động từ v.v…), ngữ cảnh (từ đứng trước, từ đứng sau v.v…) và một số thuộc tính (viết hoa, viết thường v.v…) kết hợp với một bộ từ điển để viết thành các luật (Budi 2003). Ví dụ với câu sau đây: “President Bush said Monday‟s talks will include discussion on security, a timetable for U.S forces to leave Iraq.” Trong ví dụ này từ “Bush” đứng sau từ “President” sẽ được nhận là một tên người (Person), “Iraq” đứng sau động từ “leave” sẽ được nhận là tên chỉ địa điểm (Location). Với ý tưởng tương tự, Iwanska sử dụng các kiểu từ điển chuyên biệt (gazetteers) (Iwanska 1995), Morgan sử dụng một bộ phân tích ngôn ngữ ở mức độ cao (kết hợp giữa sự phân tích cú pháp, phân tích từ loại và ngữ cảnh) nhằm tăng hiệu quả cho hệ thống nhận dạng thực thể (Morgan 1995). Có lẽ một trong những ưu điểm lớn nhất của hướng tiếp cận sử dụng hệ luật so với hướng tiếp cận sử dụng các phương pháp học máy là hướng tiếp cận sử dụng hệ luật không cần một tập dữ liệu đã được gán nhãn. Tức là hệ thống có thể hoạt động và thu được kết quả ngay khi hình thành các luật. Với một luật đơn giản: Mr + - trong tiếng anh hay: “ông” + tên người (Person) – trong tiếng Việt cũng có thể nhận ra một số lượng lớn các thực thể trong văn bản. Bởi vậy ngay từ giai đoạn đầu xây dựng tập dữ liệu được gán nhãn cho bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt, chúng tôi đã tiến hành song song việc phát triển hệ thống luật và gán nhãn cho tập dữ liệu. Hệ thống sử dụng hệ luật chạy và nhận dạng thực thể tự Chương 2. Các hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt 6 động, sau đó được kiểm tra và chuẩn hóa bằng tay. Quá trình kiểm tra mang lại những kinh nghiệm để chúng tôi có thể cải tiến bộ luật hoàn thiện hơn. Tuy nhiên việc xây dựng một hệ thống luật đạt kết quả cao thường rất khó khăn, mất nhiều thời gian và công sức, đặc biệt khi xây dựng hệ thống từ đầu. Trên thế giới đã có khá nhiều hệ thống nhận dạng thực thể đạt hiệu quả cao, nhưng hầu hết chúng không được xây dựng trên nền nguồn mở, và rất khó khăn để tiếp cận được với những hệ thống này. Chính vì vậy, phải mãi đến khi GATE – một hệ thống được xây dựng trên n
Luận văn liên quan