Khóa luận Phân biệt nhập nhằng tên người trong hệ thống tìm kiếm thực thể

Sựra đời của các máy tìm kiếm đã giúp ích cho con người rất nhiều trong các hoạt động khai thác thông tin. Tuy nhiên, chất lượng tìm kiếm thông tin vẫn còn nhiều hạn chế, đặc biệt là tìm kiếm thông tin vềngười, một trong những lĩnh vực có truy vấn lớn nhất trong các máy tìm kiếm. Mặt khác, thực thểngười là một trong những loại thực thểcó độnhập nhằng cao nhất, vì vậy mà các kết quảtrảvềbởi máy tìm kiếm sẽ bao gồm tất cảnhững người có tên giống nhau và người dùng cần phải đọc lần lượt để tìm ra kết quảmong muốn. Vì vậy mà cần thiết phải có một hệthống có khảnăng gom cụm kết quảsao cho những trang Web thuộc cùng một cụm nói vềmột người, và những trang Web thuộc các cụm khác nhau nói vềnhững người khác nhau. Bài toán cốt lõi cho vấn đềnày là bài toán giải quyết nhập nhằng tên người trên tập văn bản. Bài toán này đã nhận được sựquan tâm từcác nhà nghiên cứu trong các hội nghịlớn trong những năm gần đây nhưColling, ACL, Senseval Đặc biệt là hội nghịWebPS1 , hội nghịdành riêng cho các vấn đềgiải quyết nhập nhằng tên người trong kết quảtìm kiếm Web. Trong những năm gần đây, có rất nhiều nghiên cứu và ý tưởng được đềxuất trên thếgiới đểgiải quyết bài toán này, Tuy nhiên, đối với tiếng Việt thi các nghiên cứu vềbài toán này vẫn còn rất hạn chế. Các nghiên cứu tập trung chủyếu vào việc thểhiện tốt nhất các ngữcảnh riêng biệt cho từng người, tìm các độ đo tương đồng ngữcảnh phù hợp và phân cụm ngữ cảnh, hay phân cụm văn bản chứa ngữcảnh. Và các phương pháp thường chỉthao tác trên một miền dữliệu tương đối đặc thù, chứkhông có một phương pháp khảthi trên nhiều miền dữliệu. Việc tìm ra một phương pháp tốt cho tiếng Việt vẫn là một vấn đề khó khăn, mặc dù tiếng Việt đã giải quyết được một sốbài toán cơsở(thuộc đềtài KC 01.01/06-10), tuy nhiên so với nhu cầu của bài toán giải quyết nhập nhằng tên người thì vẫn chưa đủ. Mục tiêu của khóa luận là khảo sát, nghiên cứu để đưa ra một phương pháp đủ tốt giải quyết bài toán phân biệt nhập nhằng tên người trên miền dữliệu báo điện tử tiếng Việt. Để đạt được mục tiêu này, khóa luận khảo sát một sốphương pháp tiêu biểu nhất giải quyết bài toán này trên thếgiới. Từ đó, khóa luận đưa ra phương pháp giải quyết bài toán phân biệt nhập nhằng tên người trên tập văn bản tiếng Việt. Đầu tiên, khảo sát miền dữliệu báo điện tử đểtìm ra những đặc trưng tốt (dựa trên từvựng và đặc điểm mạng xã hội) thểhiện riêng biệt cho một người, phân biệt người đó với những người khác cùng tên. Tiếp đó, thực hiện việc gom cụm các văn bản chứa tên người này bằng thuật toán HAC. Khóa luận đã thực nghiệm với kết quả độ đo F đạt mức tốt so với kết quảcủa thếgiới (F 5 . 0 = 0.791 và F 2 . 0 = 0.773); đồng thời, đềxuất một mô hình hệthống tìm kiếm thực thểngười dựa trên kết quảbài toán này. Nội dung của khóa luận được chia thành các chương nhưsau: Chương 1: Khóa luận giới thiệu khái quát vềhệthống tìm kiếm thực thểvà bài toán giải quyết nhập nhằng tên người trên tập tài liệu, vai trò của bài toán đối với hệ thống tìm kiếm thực thểngười. Khóa luận cũng trình bày mối liên hệcủa bài toán với bài toán phân biệt nhập nhằng nghĩa của từ, và phương pháp đánh giá cho bài toán phân biệt nhập nhằng tên người trên tập văn bản. Chương 2: Khóa luận giới thiệu chi tiết các phương pháp tiêu biểu đểgiải quyết vấn đềphân biệt nhập nhằng tên người trên tập văn bản. Chương 3: Khoá luận đã giới thiệu các đặc trưng của miền dữliệu báo điện tử đểtừ đó đềxuất ra mô hình giải quyết bài toán nhập nhằng tên người trên tập văn bản và ứng dụng bài toán đó trong việc đềxuất mô hình hệthống tìm kiếm thực thểngười. Chương 4: Thực nghiệm, kết quảvà đánh giá. Tiến hành thực nghiệm việc việc phân biệt nhập nhằng trên miền dữliệu báo điện tửtiếng Việt với tập dữliệu kiểm thử là những tên người có độnhập nhằng cao. Phần kết luận:Tóm lược kết quả đạt được của khóa luận và định hướng phát triển tương lai.

pdf50 trang | Chia sẻ: ngtr9097 | Lượt xem: 1585 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Khóa luận Phân biệt nhập nhằng tên người trong hệ thống tìm kiếm thực thể, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Đạo Thái PHÂN BIỆT NHẬP NHẰNG TÊN NGƯỜI TRONG HỆ THỐNG TÌM KIẾM THỰC THỂ KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ thông tin HÀ NỘI - 2010 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Đạo Thái PHÂN BIỆT NHẬP NHẰNG TÊN NGƯỜI TRONG HỆ THỐNG TÌM KIẾM THỰC THỂ KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ thông tin Cán bộ hướng dẫn: PSG.TS Hà Quang Thụy Cán bộ đồng hướng dẫn: ThS Trần Mai Vũ HÀ NỘI - 2010 Lời cảm ơn Trước tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn và lòng biết ơn sâu sắc nhất tới Phó Giáo sư Tiến sĩ Hà Quang Thụy và Thạc sỹ Trần Mai Vũ, người đã tận tình chỉ bảo và hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện khoá luận tốt nghiệp. Tôi chân thành cảm ơn các thầy, cô đã tạo những điều kiện thuận lợi cho tôi học tập và nghiên cứu tại trường Đại Học Công Nghệ. Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn tới các anh chị và các bạn sinh viên trong nhóm “Khai phá dữ liệu” phòng thí nghiệm KT-Sislab đã giúp tôi rất nhiều trong việc hỗ trợ kiến thức chuyên môn để hoàn thành tốt khoá luận. Cuối cùng, tôi muốn gửi lời cảm vô hạn tới gia đình và bạn bè, những người thân yêu luôn bên cạnh và động viên tôi trong suốt quá trình thực hiện khóa luận tốt nghiệp. Tôi xin chân thành cảm ơn ! Sinh viên Nguyễn Đạo Thái Tóm tắt nội dung Một trong những lĩnh vực tìm kiếm Internet được người dùng quan tâm nhất đó chính là tìm kiếm thông tin về thực thể người. Thực thể người là một trong những loại thực thể có độ nhập nhằng cao nhất, một tên có thể ứng với các thực thể người khác nhau, và những tên khác nhau có thể ứng với một thực thể người. Tuy nhiên các máy tìm kiếm hiện nay vẫn thao thác các văn bản chứa tên người giống như các văn bản bình thường khác dẫn đến các kết quả tìm kiếm không được như người dùng mong đợi. Khóa luận tập trung nghiên cứu phương pháp giải quyết nhập nhằng tên người trên tập văn bản trên miền dữ liệu báo điện tử tiếng Việt dựa trên đặc trưng về từ vựng và mạng xã hội và đề xuất áp dụng xây dựng một hệ thống tìm kiếm thực thể người. Thực nghiệm ban đầu với tập tên người có độ nhập nhằng cao cho thấy mô hình phân biệt nhập nhằng tên người trên tập văn bản có độ chính xác khá cao và đạt độ đo F ở mức tốt (F0.5 = 0.791 và F0.2 = 0.773). Kết quả trên cho thấy phương pháp phân biệt nhập nhằng tên người đã đề xuất và triển khai là khả quan cho ngôn ngữ tiếng Việt. Mục lục Chương 1. Bài toán phân biệt nhập nhằng tên người trong hệ thống tìm kiếm thực thể. .......................................................................................................................... 3 1.1. Hệ thống tìm kiếm thực thể .................................................................................. 3 1.1.1. Những thuận lợi và khó khăn trong việc khai thác thông tin trên WWW ..... 3 1.1.2. Hệ thống tìm kiếm thực thể ............................................................................ 4 1.1.3. Vấn đề giải quyết nhập nhằng tên trong hệ thống tìm kiếm thực thể người .. 7 1.2. Bài toán phân biệt nhập nhằng tên người trên tập văn bản. .................................. 9 1.2.1. Phát biểu bài toán ........................................................................................... 9 1.2.3. Mối quan hệ với bài toán phân biệt nhập nhằng nghĩa của từ. ...................... 9 1.2.3. Phương pháp đánh giá .................................................................................. 10 Tóm tắt chương một ................................................................................................ 11 Chương 2. Phương pháp giải quyết bài toán nhập nhằng tên người trên tập văn bản ................................................................................................................................. 12 2.1. Tiếp cận dựa trên thực thể định danh ................................................................. 12 2.2. Tiếp cận dựa trên từ khóa ................................................................................... 14 2.3. Tiếp cận dựa trên kỹ thuật trích xuất thông tin ................................................... 18 2.4. Một số cách tiếp cận khác ................................................................................... 20 Tóm tắt chương hai .................................................................................................. 21 Chương 3: Mô hình hệ thống phân biệt nhập nhằng tên người .............................. 22 3.1. Cơ sở thực tiễn .................................................................................................... 22 3.2. Cơ sở lý thuyết .................................................................................................... 24 3.2.1. Mô hình không gian vector .......................................................................... 24 3.2.2. Thuật toán phân cụm HAC .......................................................................... 26 3.3. Mô hình hệ thống phân biệt nhập nhằng tên người trên tập văn bản ................. 31 3.4. Áp dụng bài toán phân biệt nhập nhằng tên người trong hệ thống tìm kiếm thực thể người .................................................................................................................... 33 Tóm tắt chương ba ................................................................................................... 34 Chương 4. Thực nghiệm và đánh giá ......................................................................... 35 4.1. Môi trường và các công cụ sử dụng thực nghiệm. ............................................. 35 4.2. Xây dựng tập dữ liệu ........................................................................................... 36 4.3. Thực nghiệm ....................................................................................................... 37 Thực nghiệm phân biệt nhập nhằng tên người trên tập văn bản. .......................... 37 Kết luận ........................................................................................................................ 41 Tài liệu tham khảo ....................................................................................................... 42 Danh sách hình vẽ Hình 1 - Kết quả tìm kiếm từ Google với truy vấn “nokia 6030” ................................... 5 Hình 2 - Đồ thị giữa các trang Web dưới góc nhìn thực thể ........................................... 5 Hình 3 - Kiến trúc hệ thống tìm kiếm thực thể tiêu biểu dựa trên kỹ thuật trích xuất thông tin. .......................................................................................................................... 6 Hình 4 - Hệ thống tìm kiếm nơi nghỉ mát của Cazoodle ................................................ 7 Hình 5 - Danh sách top 10 từ khóa được tìm kiếm trong Google, Bing và Yahoo năm 2009 ................................................................................................................................. 8 Hình 7 - Các mẫu trích xuất sinh tự động cho ngày sinh .............................................. 19 Hình 8 - Đoạn trích từ bài báo “Năm 2010: ĐH Quốc gia Hà Nội tuyển sinh 5.500 chỉ tiêu” ............................................................................................................................... 22 Hình 9 - Đoạn trích từ bài báo “Cá ngừ độc là do chứa histamin tự do” ...................... 23 Hình 10 - Trích từ bài báo “11 giám đốc bưu điện đồng loạt hầu tòa” từ trang vnexpress.net ................................................................................................................. 23 Hình 11 - Trích từ bài báo “Siêu lừa Nguyễn Lâm Thái có dấu hiệu tâm thần” từ trang vnexpress.net ................................................................................................................. 24 Hình 13 - Quy trình phân cụm ....................................................................................... 26 Hình 14 - Ví dụ về thuật toán K-means ......................................................................... 27 Hình 15 - Hình vẽ minh họa cho phân cụm dữ liệu dựa trên mật độ. ........................... 27 Hình 16 - Sơ đồ các phân tử trước khi phân cụm .......................................................... 28 Hình 17 - Sơ đồ các phần tử sau khi phân cụm phân cấp ............................................. 28 Hình 18 - Phân cụm với Single-linkage ........................................................................ 30 Hình 19 - Phân cụm với Complete-linkage ................................................................... 30 Hình 20 - Trung bình các khoảng cách trong GAAC .................................................... 31 Hình 22 - Trích từ bài viết “Lê Thị Thanh Nhàn – nữ PGS toán học trẻ nhất VN” -báo dantri.com.vn ................................................................................................................. 39 Hình 23 - Trích từ bài viết “Kịch tính vòng chung khảo Nhân tài đất Việt CNTT 2008!” – báo dantri.com.vn ........................................................................................... 39 Danh sách các từ viết tắt HAC Hierarchical agglomerative clustering GAAC Group-average agglomerative clustering WSD Word Sense Disambiguation WWW World Wide Web 1 Mở đầu Sự ra đời của các máy tìm kiếm đã giúp ích cho con người rất nhiều trong các hoạt động khai thác thông tin. Tuy nhiên, chất lượng tìm kiếm thông tin vẫn còn nhiều hạn chế, đặc biệt là tìm kiếm thông tin về người, một trong những lĩnh vực có truy vấn lớn nhất trong các máy tìm kiếm. Mặt khác, thực thể người là một trong những loại thực thể có độ nhập nhằng cao nhất, vì vậy mà các kết quả trả về bởi máy tìm kiếm sẽ bao gồm tất cả những người có tên giống nhau và người dùng cần phải đọc lần lượt để tìm ra kết quả mong muốn. Vì vậy mà cần thiết phải có một hệ thống có khả năng gom cụm kết quả sao cho những trang Web thuộc cùng một cụm nói về một người, và những trang Web thuộc các cụm khác nhau nói về những người khác nhau. Bài toán cốt lõi cho vấn đề này là bài toán giải quyết nhập nhằng tên người trên tập văn bản. Bài toán này đã nhận được sự quan tâm từ các nhà nghiên cứu trong các hội nghị lớn trong những năm gần đây như Colling, ACL, Senseval…Đặc biệt là hội nghị WebPS1, hội nghị dành riêng cho các vấn đề giải quyết nhập nhằng tên người trong kết quả tìm kiếm Web. Trong những năm gần đây, có rất nhiều nghiên cứu và ý tưởng được đề xuất trên thế giới để giải quyết bài toán này, Tuy nhiên, đối với tiếng Việt thi các nghiên cứu về bài toán này vẫn còn rất hạn chế. Các nghiên cứu tập trung chủ yếu vào việc thể hiện tốt nhất các ngữ cảnh riêng biệt cho từng người, tìm các độ đo tương đồng ngữ cảnh phù hợp và phân cụm ngữ cảnh, hay phân cụm văn bản chứa ngữ cảnh. Và các phương pháp thường chỉ thao tác trên một miền dữ liệu tương đối đặc thù, chứ không có một phương pháp khả thi trên nhiều miền dữ liệu. Việc tìm ra một phương pháp tốt cho tiếng Việt vẫn là một vấn đề khó khăn, mặc dù tiếng Việt đã giải quyết được một số bài toán cơ sở (thuộc đề tài KC 01.01/06-10), tuy nhiên so với nhu cầu của bài toán giải quyết nhập nhằng tên người thì vẫn chưa đủ. Mục tiêu của khóa luận là khảo sát, nghiên cứu để đưa ra một phương pháp đủ tốt giải quyết bài toán phân biệt nhập nhằng tên người trên miền dữ liệu báo điện tử tiếng Việt. Để đạt được mục tiêu này, khóa luận khảo sát một số phương pháp tiêu biểu nhất giải quyết bài toán này trên thế giới. Từ đó, khóa luận đưa ra phương pháp giải quyết bài toán phân biệt nhập nhằng tên người trên tập văn bản tiếng Việt. Đầu tiên, khảo sát miền dữ liệu báo điện tử để tìm ra những đặc trưng tốt (dựa trên từ vựng và đặc điểm mạng xã hội) thể hiện riêng biệt cho một người, phân biệt người đó với những người khác cùng tên. Tiếp đó, thực hiện việc gom cụm các văn bản chứa tên 1 2 người này bằng thuật toán HAC. Khóa luận đã thực nghiệm với kết quả độ đo F đạt mức tốt so với kết quả của thế giới (F 5.0 = 0.791 và F 2.0 = 0.773); đồng thời, đề xuất một mô hình hệ thống tìm kiếm thực thể người dựa trên kết quả bài toán này. Nội dung của khóa luận được chia thành các chương như sau: Chương 1: Khóa luận giới thiệu khái quát về hệ thống tìm kiếm thực thể và bài toán giải quyết nhập nhằng tên người trên tập tài liệu, vai trò của bài toán đối với hệ thống tìm kiếm thực thể người. Khóa luận cũng trình bày mối liên hệ của bài toán với bài toán phân biệt nhập nhằng nghĩa của từ, và phương pháp đánh giá cho bài toán phân biệt nhập nhằng tên người trên tập văn bản. Chương 2: Khóa luận giới thiệu chi tiết các phương pháp tiêu biểu để giải quyết vấn đề phân biệt nhập nhằng tên người trên tập văn bản. Chương 3: Khoá luận đã giới thiệu các đặc trưng của miền dữ liệu báo điện tử để từ đó đề xuất ra mô hình giải quyết bài toán nhập nhằng tên người trên tập văn bản và ứng dụng bài toán đó trong việc đề xuất mô hình hệ thống tìm kiếm thực thể người. Chương 4: Thực nghiệm, kết quả và đánh giá. Tiến hành thực nghiệm việc việc phân biệt nhập nhằng trên miền dữ liệu báo điện tử tiếng Việt với tập dữ liệu kiểm thử là những tên người có độ nhập nhằng cao. Phần kết luận: Tóm lược kết quả đạt được của khóa luận và định hướng phát triển tương lai. 3 Chương 1. Bài toán phân biệt nhập nhằng tên người trong hệ thống tìm kiếm thực thể. Tìm kiếm thông tin là nhu cầu thiết yếu trong cuộc sống con người. Con người có được thông tin mong muốn từ rất nhiều các nguồn tài liệu khác nhau như sách vở, tạp chí, và đặc biệt là Internet. Internet là một kho dữ liệu đồ sộ, tuy nhiên khai thác nó là một thách thức lớn vì dữ liệu trên Internet quá đa dạng và không có cấu trúc. Con người mong muốn có những thông tin ở dạng thực thể, bản ghi (thông tin có cấu trúc) hơn là việc phải đọc lần lượt từng trang Web để tìm ra thông tin mình mong muốn. Một trong những đối tượng tìm kiếm được quan tâm nhất là tìm kiếm người. Tuy nhiên, khi thực hiện thu thập thông tin về một người, chúng ta vấp phải thách thức là những người khác nhau có cùng tên nhưng người chúng ta mong muốn tìm kiếm chỉ là một trong số họ. Vì vậy đối với các hệ thống tìm kiếm thực thể người, giải quyết bài toán nhập nhằng tên có một ý nghĩa rất quan trọng. Chương này sẽ giới thiệu một số khái niệm và các vấn đề liên quan đến bài toán phân biệt nhập nhằng tên người trong máy tìm kiếm thực thể. 1.1. Hệ thống tìm kiếm thực thể 1.1.1. Những thuận lợi và khó khăn trong việc khai thác thông tin trên WWW Khối lượng dữ liệu khổng lồ trên WWW là nguồn tài quyên quý giá cho người dùng trong việc khai thác và tìm kiếm thông tin phục vụ cho nhu cầu hiểu biết của mình. Người dùng có thể truy cập nguồn tài nguyên này mọi lúc, mọi nơi một cách thuận tiện; họ có nhiều cơ hội tìm kiếm, tổng hợp các tri thức để tạo ra những giá trị mới. Tuy nhiên, khai khác nguồn tri thức này thế nào cho hiệu quả là một vấn đề lớn. Đặc biệt là khi lượng thông tin trên WWW ngày càng nhiều, và luôn thay đổi hàng ngày hàng giờ tiêu biểu là các tờ báo điện tử tin tức cập nhật trang tin, các website về thị trường chứng khoán. Hình thức thông tin ngày càng đa dạng từ văn bản đến âm thanh, hình ảnh làm cho con người cảm giác ngập trong tri thức, khó khăn trong việc tìm ra tri thức mình cần. Do đó, cần phải có một cách thức tổ chức, quản lý, điều hành, cập nhật thông tin từ WWW phù hợp để thuận lợi cho việc khai thác Máy tìm kiếm ra đời như một công cụ hữu ích trợ giúp trong việc khai thác thông tin trên WWW, và phần nào đáp ứng được nhu cầu người dùng. Máy tìm kiếm có một cách tổ chức tương đối phức tạp nhằm mục tiêu cải thiện chất lượng khai thác thông tin, bao gồm các thành phần chính [10]: 4 • Crawler: Thành phần này chịu trách nhiệm đi dọc theo các siêu liên kết trên WWW để thu thập các trang web để đảm bảo tính đầy đủ, và tươi mới của của thông tin. • Indexer: Thành phần này thực hiện việc lưu trữ nội dung các trang Web theo cấu trúc chỉ mục ngược đảm bảo việc truy suất nhanh thông tin. • Query Engine: Thành phần này thực hiện xử lý với các truy vấn của người dùng rồi chuyển về dạng phù hợp thực hiện cho việc tìm kiếm. • Ranking: Thành phần này thực hiện việc xếp hạng lại kết quả các trang theo độ phù hợp với câu truy vấn trước đi khi trình bày tới người dùng. Mặc dù đã có rất nhiều cải tiến đối với các thuật toán xếp hạng máy tìm kiếm để thông tin trình bày tới người dùng là phù hợp nhất, nhưng kết quả trả về vẫn là những trang web bao gồm cả vùng thông tin người dùng quan tâm và các thông tin khác họ không quan tâm. Do đó, người dùng mất thời gian để duyệt từng trang web tìm ra nội dung mà họ mong muốn. Một bất lợi nữa là người dùng rất khó mô tả được trực tiếp những điều họ truy vấn ngay từ những truy vấn đầu tiên. Vì vậy mà họ cần bổ sung, thay đổi truy vấn theo một cách nào đó có thể dựa trên các kết quả tìm kiếm lần trước để có được những thông tin phù hợp với nhu cầu. Các hệ thống tìm kiếm hiện tại vẫn chủ yếu dựa trên mức từ vựng, chưa có nhiều đặc trưng về tính hiểu ngữ nghĩa của ngôn ngữ, kết quả tìm kiếm không giống như người dùng kì vọng đặc biệt là trong các trường hợp từ đồng nghĩa và từ đa nghĩa. Tìm kiếm hướng thực thể là một trong những hướng đi được quan tâm gần đây để giải quyết những hạn chế của các hệ thống tìm kiếm thông tin hiện tại, nhằm đem lại chất lượng khai thác thông tin tốt hơn tới người dùng. Xu hướng này sẽ được trình bày ở phần tiếp theo của khóa luận. 1.1.2. Hệ thống tìm kiếm thực thể Rõ ràng với đối tượng trả về là trang Web, mức độ chọn lọc thông tin phù hợp với yêu cầu người dùng của các máy tìm kiếm vẫn còn ở mức độ chưa cao, và điều người dùng cần là thông tin về các thực thể chứ không phải là các trang Web. Ví dụ: bạn Cá muốn tìm kiếm giá, thuộc tính và hình ảnh của điện thoại Nokia 6030, khi đưa truy vấn “Nokia 6030” vào sẽ nhận được kết quả như sau: 5 Hình 1 - Kết quả tìm kiếm từ Google với truy vấn “nokia 6030” Trong 10 kết quả đầu trả về bởi máy tìm kiếm Google, thậm chí có trang không chứa thông tin về các thuộc tính của điện thoại “Nokia 6030”, điều này thật sự không đáp ứng được kì vọng người dùng. Các thực thể rất đa dạng từ các tổ chức, người, các sản phẩm, trường học, công ty....và chúng cũng được phân tán ở nhiều loại trang Web khác nhau như trang tin tức, trang bán hàng, trang cá nhân, blog…. Khác với các hệ thống tìm kiếm thông thường có đối tượng tìm kiếm là các trang Web, các hệ thống tìm kiếm thực thể có đối tượng tìm kiếm là các thực thể được trích chọn ra từ nội dung của một hay nhiều trang Web liên quan. Hệ thống tìm kiếm thực thể sẽ cung cấp cho người dùng một mức lọc thông tin ở mức cao hơn. Và khi đó đồ thị Web được nhìn nhận lại dưới dạng đồ thị các thực thể [18]: Hình 2 - Đồ thị giữa các trang Web dưới góc nhìn thực thể Sau đây là kiến trúc một hệ thống tìm kiếm thực thể tiêu biểu dựa trên kỹ thuật trích xuất thông tin [3] 6 Hình 3 - Kiến trúc hệ thống tìm kiếm thực thể tiêu biểu dựa trên kỹ thuật trích xuất thông tin. Mô hình hệ thống tìm kiếm thực thể bao gồm các bộ phận chính sau: • Trích xuất thông tin về thực thể: Công việc của bộ phận này là trích xuất ra các thông tin liên quan đến thực thể này từ tất cả các trang Web chứa loại thực thể. Ví dụ với thực thể điện thoại thì cần phải trích xuất được giá, nhà sản xuất, hình ảnh, bản mô tả… của chiếc điện thoại đó. Đây là bài toán không đơn giản vì các miêu tả theo ngôn ngữ tự nhiên không theo một mẫu nhất định đối với dữ liệu phi cấu trúc, và bố cục trang Web cũng không giống nhau đối với dữ liệu bán cấu trúc. Một giải pháp đặt ra là xây dựng bộ phận trích xuât thông tin cho từng loại trang Web cho dữ liệu bán cấu trúc. Tuy nhiên điều này là rất khó khăn khi thực