CHƯƠNG 6 KẾT LUẬN
Đề tài đã kế thừa những ưu điểm của phương pháp dịch câu truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên sang đồ thị ý niệm với hướng tiếp cận ít phụ thuộc cú pháp mà chỉ dựa vào thực thể cùng các quan hệ giữa các thực thể này trên Ontology của tác giả [18]:
-
Không dựa vào văn phạm của câu truy vấn. Có thể dịch sang đồ thị ý niệm cho một câu truy vấn đầy đủ, các câu truy vấn có từ để hỏi, hoặc một đoạn câu. Thứ tự xuất hiện các thực thể và từ quan hệ trong câu là không quan trọng. Do đó phương pháp này cũng có thể dịch sang đồ thị ý niệm cho các câu sai văn phạm.
-
Dễ dàng thực hiện cho ngôn ngữ khác khi có Ontology tương ứng. Phương pháp này không dựa trên phân tích cú pháp của câu truy vấn. Do đó, để dịch sang đồ thị ý niệm cho các câu truy vấn bằng các ngôn ngữ khác chỉ cần xây dựng một Ontology tương ứng và xây dựng danh sách các thực thể không tên và danh sách các từ quan hệ tương ứng trên ngôn ngữ đó.
-
Phần tập luật và từ điển của hệ thống được hiện thực theo cấu trúc tổng quát định dạng XML, ta có thể dễ dàng mở rộng thêm luật cho hệ thống khi cần thiết mà không cần phải thay đổi hệ thống.
-
Đồ thị ý niệm được trình bày một cách trực quan dưới dạng đồ họa.
Bên cạnh đó, đề tài đã góp phần mở rộng giải quyết thêm những vấn đề còn hạn chế trong kết quả nghiên cứu của tác giả Cao Duy Trường [18] cho việc dịch các câu truy vấn hỏi về số lượng, các câu truy vấn có tính từ, tính từ so sánh nhất, liên từ luận lý.
Vấn đề chuyển đổi câu truy vấn sang đồ thị ý niệm là vấn đề phức tạp, do đó chắc chắn hệ thống cũng không tránh khỏi những khuyết điểm, vì vậy đề tài nêu ra những hạn chế đồng thời cũng là phương hướng phát triển tiếp theo:
-
Có một số quan hệ phức tạp, là các quan hệ có ba ngôi, bằng đồ thị ý niệm đơn giản không thể thể hiện được đầy đủ ý nghĩa của các quan hệ đó, do đó cần nghiên cứu phương pháp biểu diễn các quan hệ này trên Ontology cũng như dùng đồ thị ý niệm lồng nhau để biểu diễn các quan hệ này.
-
Đề tài còn hạn chế chưa giải quyết được những truy vấn hỏi vào kiểu quan hệ, những truy vấn có chứa trạng từ. Như đã được trình bày ở phần trên, mặc dù đề tài đã đề xuất hướng giải quyết cho những truy vấn loại này, tuy nhiên cần có những nghiên cứu thêm để giải quyết triệt để hơn.
-
Ngoài ra, đề tài mới chỉ dừng lại ở việc giải quyết liên từ luận lý NOT giữa các mệnh đề, nhưng chưa giải quyết triệt để khi liên từ luận lý NOT tác động vào tính từ, cần có những nghiên cứu thêm về vấn đề này.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]
|
Barriere, Caroline: From a children's first dictionary to a lexical knowledge base of conceptual graphs. Thesis (Ph.D.). Simon Fraser University (1997).
|
[2]
|
Bernstein, A., Kaufmann, E.: How Useful are Natural Language Interfaces to the Semantic Web for Casual End-Users. In: Proceedings of the 6th International Symantic Web Conference (ISWC 2007). Busan, Korea (2007).
|
[3]
|
Cimiano, P., Haase, P., Heizmann, J.: Porting Natural Language Interfaces between Domains -- An Experimental User Study with the ORAKEL System. In: Proceedings of the International Conference on Intelligent User Interfaces (2007) 180 – 189.
|
[4]
|
Frithjof Dau, Joachim Hereth Correia, Technische Universität Darmstadt, Fachbereich Mathematik: Nested Concept Graphs with Cuts: Mathematical Foundations. In: Proceedings of the 3rd International Conference (2004).
|
[5]
|
Hai H. Vo: Truy vấn tri thức bằng đồ thị khái niệm. Master Thesis. Faculty of Computer Science and Engineering, University of Technology. VietNam (2006).
|
[6]
|
Hensman, S.: Construction of Conceptual Graph representation of texts. In: Preceedings of Student Research Workshop. HLT-NAACL, Boston (2004) 49 – 54.
|
[7]
|
Kaufmann, E., Bernstein, A., Fischer, L.: NLP-Reduce: A "Naïve” but Domain-Independent Natural Language Interface for Querying Ontologies. Demo-Paper at the 4th European Semantic Web Conference (2007) 1 – 2.
|
[8]
|
Miller S., Fox H., Ranshaw L., Weischedel R.: A novel use of statistical parsing to extract information from text. NAACL (2000).
|
[9]
|
Sowa, J. F.: Conceptual graphs for a database interface. IBM Journal of Research and Development, Vol.20, No.4 (1976) 336 – 357.
|
[10]
|
Steffen Staab, Udo Hahn: Conceptualizing adjectives. In: Proceedings of the 21st Annual German Conference. (1997).
|
[11]
|
Steffen Staab, Udo Hahn: “TALL”, “GOOD”, “HIGH”--- Compared to what? In: Proceedings of the 15th International Conference on Artificial Intelligence. Nagoya, Japan (1997).
|
[12]
|
Tablan, V., Damljanovic, D., Bontcheva, K: A Natural Language Query Interface to Structured Information. In: Proceedings of the 5th European Semantic Web Conference. Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 5021. Springer -Verlag (2008) 361 – 375.
|
[13]
|
Tim Berners-Lee: Conceptual Graphs and the Semantic Web. Available at: http://www.w3.org/DesignIssues/CG.html (2001).
|
[14]
|
Thang L. Tran: Dịch câu truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên sang đồ thị khái niệm. Master Thesis. Faculty of Computer Science and Engineering, University of Technology. VietNam (2007).
|
[15]
|
The Text REtrieval Conference website. http://trec.nist.gov/overview.html.
|
[16]
|
Tru H. Cao, Truong D. Cao, Thang L. Tran: A robust Ontology-Based Method for Translating Natural Language Queries to Conceptual Graphs. In: Proceedings of the 3rd Asian Semantic Web Conference (2008).
|
[17]
|
Tru H. Cao.: VN-KIM for VietNamese semantic Web. Faculty of Computer Science and Engineering, University of Technology. VietNam (2006).
|
[18]
|
Truong D. Cao: Dịch câu truy vấn tiếng Anh sang đồ thị khái niệm: cách tiếp cận ít phụ thuộc vào cú pháp. Master Thesis. Faculty of Computer Science and Engineering, University of Technology. VietNam (2008).
|
[19]
|
Zelenko, D., Aone, C. and Richardella, A.: Kernel Methods for Relation Extraction, Journal of Machine Learning Research. (2003) 1083 – 1106.
|
[20]
|
Zhang, L., Yu, Y.: Learning to generate CGs from domain specific. In: Proceedings of the 9th International Conference on Conceptual Structures, LNAI 2120. Stanford, CA, USA (2001).
|
[21]
|
Zhou, G.D., Su, J., Zhang, J., Zhang M.: Exploring Various Knowledge in Relation Extraction. In: Proceedings of ACL (2005).
|
PHỤ LỤC 1: BẢNG ĐỐI CHIẾU THUẬT NGỮ ANH - VIỆT
Thuật ngữ tiếng Việt
|
Thuật ngữ tiếng Anh
|
Viết tắt
|
Bộ ba
|
Triple
|
|
Dàn phân cấp
|
Hierarchy lattice
|
|
Định danh tài nguyên thống nhất
|
Uniform resource identifier
|
URI
|
Đồ thị phân đôi
|
Bipartile graph
|
|
Đồ thị ý niệm
|
Conceptual graph
|
CG
|
Đồ thị ý niệm thực
|
Real conceptual graph
|
|
Đồ thị ý niệm cú pháp
|
Syntactic conceptual graph
|
|
Đồng tham chiếu
|
Co-reference
|
|
Độ mịn
|
Granularity
|
|
Kiểu khái niệm
|
Conceptual type
|
|
Kiểu quan hệ
|
Relation type
|
|
Khái niệm
|
Concept
|
|
Quan hệ
|
Relation
|
|
Tham chiếu
|
Reference
|
|
Thuộc tính
|
Property
|
|
Văn phạm liên kết
|
Link grammar
|
|
Chia sẻ với bạn bè của bạn: |
