Khóa luận Kiểm lỗi chính tả tiếng Việt
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
Lê Tuấn Linh
KIỂM LỖI CHÍNH TẢ TIẾNG VIỆT
KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY
Ngành: Công nghệ thông tin
Lời cảm ơn
Tôi xin chân thành cảm ơn thầy giáo hướng dẫn Ths. Bùi Ngọc Thăng, người đã
tạo điều kiện giúp tôi có thể thực hiện được luận văn này.
Tôi xin chân thành cảm ơn thầy Lê Anh Cường. Thầy đã giúp đỡ và chỉ bảo tận
tình về chuyên môn giúp tôi giải quyết được nhiều vấn đề còn khúc mắc. Đồng thời,
thầy cũng là người định hướng và giúp tôi theo đuổi lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên
mà tôi yêu thích.
Tôi cũng xin chân thành cảm ơn thầy Nguyễn Phương Thái, anh Nguyễn Việt
Cường đã giúp đỡ tôi giải đáp một số vấn đề lý thuyết và dữ liệu trong quá trình thực
hiện luận văn.
Cuối cùng, nhưng không kém phần quan trọng, tôi xin chân thành cảm ơn người
thân, bạn bè đã luôn giúp đỡ, động viên tôi trong suốt quá trình học tập và hoàn thành
luận văn.
Tóm tắt luận văn
Hiện nay, vấn đề kiểm lỗi chính tả văn bản tự động là một vấn đề được rất nhiều
cá nhân, đơn vị trên thế giới nghiên cứu và triển khai. Với tiếng Việt, hiện cũng có
không ít công trình nghiên cứu và sản phẩm giải quyết bài toàn này, tuy nhiên các
chương trình kiểm lỗi chính tả cảm ngữ cảnh tiếng Việt còn rất ít, và đặc biệt là chưa
có chương trình kiểm lỗi chính tả cảm ngữ cảnh tiếng Việt nào được thực thi trên nền
web mà chỉ dừng lại ở mức độ âm tiết. Luận văn này sẽ tập trung nghiên cứu vấn đề
kiểm lỗi chính tả tiếng Việt nói chung và kiểm lỗi chính tả cảm ngữ cảnh tiếng Việt
nói riêng. Bên cạnh đó, luận văn đề xuất việc kiểm lỗi chính tả trực tuyến nhằm ứng
dụng được rộng rãi hơn, giúp giảm bớt công sức của con người.
Luận văn “Kiểm lỗi chính tả tiếng Việt” nghiên cứu việc sử dụng mô hình ngôn
ngữ cho việc giải quyết bài toán kiểm lỗi chính tả cảm ngữ cảnh tiếng Việt.
Mục lục
Mở đầu ........................................................................................................................1
Chương 1: Tổng quan ..................................................................................................2
1.1. Giới thiệu..........................................................................................................2
1.1.1. Bài toán kiểm lỗi chính tả ..........................................................................2
1.1.2. Một số phương pháp kiểm lỗi chính tả .......................................................2
1.2. Một số đặc điểm trong tiếng Việt ......................................................................3
1.2.1. Đặc điểm của tiếng Việt.............................................................................3
1.2.2. Các đơn vị của tiếng Việt...........................................................................3
1.3. Một số lỗi chính tả cơ bản và phương pháp kiểm lỗi mức độ âm tiết.................5
1.3.1. Lỗi do đánh máy ........................................................................................5
1.3.2. Lỗi do phát âm...............................................................................................6
1.4. Mục tiêu của luận văn.......................................................................................7
Chương 2: Mô hình ngôn ngữ......................................................................................8
2.1. Giới thiệu..........................................................................................................8
2.2. Tính toán xác suất dựa trên n-gram ...................................................................8
2.3. N-gram đơn giản...............................................................................................9
2.4. Làm mịn (smoothing)......................................................................................12
2.5. Áp dụng cho tiếng Việt ...................................................................................14
Chương 3: Phương pháp kiểm lỗi chính tả tiếng Việt dựa trên n-gram.......................15
3.1. Collocation .....................................................................................................15
3.2. Huấn luyện......................................................................................................16
3.3. Thuật toán kiểm lỗi.........................................................................................17
3.3.1. Sinh tập nhầm lẫn âm tiết.........................................................................17
3.3.2. Sử dụng n-gram để đưa ra âm tiết gợi ý....................................................21
3.4. Kết quả và thảo luận .......................................................................................22
3.4.1. Kết quả ....................................................................................................22
3.4.2. Thảo luận.................................................................................................24
Chương 4: Ứng dụng trên môi trường Web................................................................25
4.1. Môi trường lập trình web ................................................................................25
4.2. Ưu điểm và nhược điểm..................................................................................25
4.2.1. Ưu điểm...................................................................................................25
4.2.2. Nhược điểm .............................................................................................26
4.2.3. Một số kỹ thuật nhằm khắc phục nhược điểm ..........................................26
Kết luận.....................................................................................................................29
Phụ lục.......................................................................................................................30
Phụ lục 1: Bảng kết hợp nguyên âm với các phụ âm gi, qu ....................................30
Phụ lục 2: Bảng một số lỗi phát âm tiếng Việt .......................................................32
Tài liệu tham khảo .....................................................................................................33
Tiếng Anh..............................................................................................................33
Tiếng Việt..............................................................................................................33
Mở đầu
Hệ thống chữ viết tiếng Việt là một hệ thống chữ viết linh động, thông minh, có
thể dễ dàng biểu thị tiếng nói dưới dạng chữ viết chỉ cần dựa trên những luật nhất định
mà không đòi hỏi quá nhiều về mặt kiến thức từ vựng như nhiều ngôn ngữ khác (tiếng
Anh, Pháp, Trung…). Tuy nhiên, việc giao tiếp hằng ngày chủ yếu là qua tiếng nói,
điều này dẫn đến việc có nhiều cách phát âm không giống nhau giữa các vùng miền
khác nhau đối với cùng một từ. Việc này rất dễ dẫn đến mắc lỗi sai chính tả trong khi
viết. Thêm vào đó, công nghệ thông tin ngày càng phát triển, việc soạn thảo văn bản
bằng hình thức viết tay dần được thay thế bằng soạn thảo văn bản qua hình thức đánh
máy. Do đó, xuất hiện thêm một loại lỗi chính tả nữa là lỗi do đánh máy gây ra. Những
lỗi sai này, người soạn thảo văn bản thường không hoặc khó có thể nhận ra lỗi chính tả
của mình. Điều này đã dẫn nhu cầu kiểm lỗi chính tả tự động cho nhiều ngôn ngữ trên
các hệ soạn thảo khác nhau.
Có hai loại lỗi chính tả tiếng Việt là lỗi sai âm tiết và lỗi sai từ vựng (âm tiết
đúng). Luận văn này sử dụng thông tin ngữ cảnh để sửa loại lỗi thứ hai. Thông tin ngữ
cảnh được thống kê từ corpus văn bản thô dựa trên mô hình ngôn ngữ n-gram. Nguồn
dữ liệu cho corpus được lọc tách từ Internet.
Luận văn nhắm đến ứng dụng kiểm lỗi chính tả tự động trên nền web (web
application). Ưu điểm của chương trình thừa hưởng ưu điểm của Internet là không tốn
tài nguyên trên máy của người sử dụng, không phụ thuộc vào nơi sử dụng chương
trình (phạm vi ứng dụng lớn). Do đó, chương trình có thể sử dụng trên các thiết bị di
động (Laptop, netbook, smartphone…).
Luận văn gồm có 4 chương:
Chương 1: Giới thiệu tổng quan về tiếng Việt, bài toán kiểm lỗi chính tả và
phương pháp kiểm lỗi chính tả được sử dụng.
Chương 2: Trình bày một số vấn đề lý thuyết về mô hình ngôn ngữ n-gram.
Chương 3: Kiểm lỗi chính tả dựa vào ngữ cảnh sử dụng n-gram.
Chương 4: Một số vấn đề về ứng dụng trên nền web và cách giải quyết.
1
Chương 1: Tổng quan
Chương này giới thiệu về bài toán kiểm lỗi chính tả, một số phương pháp kiểm
lỗi chính tả và phương pháp sẽ được sử dụng trong luận văn này. Chúng tôi cũng trình
bày một số đặc điểm của tiếng Việt và chữ viết tiếng Việt, tập trung vào những đặc
điểm có thể sử dụng để kiểm tra và sửa lỗi chính tả tiếng Việt. Luận văn chỉ đề cập đến
vấn đề chính tả tiếng Việt, do đó khi nói “tiếng Việt” cũng có thể được hiểu là “chữ
viết tiếng Việt”. Chương này có tham khảo một số tư liệu tin cậy trên Internet và cuốn
“Chính tả tiếng Việt” của cố Giáo sư Hoàng Phê [8].
1.1. Giới thiệu
1.1.1. Bài toán kiểm lỗi chính tả
Bài toán kiểm lỗi chính tả là một bài toán khá phức tạp, được không ít đơn vị
nghiên cứu, phát triển và nó có tính ứng dụng cao, đặc biệt là trong các ứng dụng soạn
thảo hay nhận dạng văn bản.
Chương trình kiểm lỗi chính tả cần có hai chức năng chính, cơ bản là chỉ ra lỗi
sai và đưa ra gợi ý sửa lỗi. Tuy nhiên, các chức năng kiểm lỗi chính tả được tích hợp
trong nhiều ứng dụng soạn thảo tiếng Việt hiện nay (Vietkey, Unikey…) không đưa ra
gợi ý cho người dùng lựa chọn.
Đề giải quyết bài toàn này, hiện nay đã có một số cá nhân hoặc nhóm nghiên cứu
và phát triển phần mềm kiểm lỗi chính tả như:
- Kiểm lỗi chính tả trên hệ soạn thảo ngoại tuyến (offline): Chương trình kiểm lỗi
chính tả CopCon của ThS. Mai Tuấn Khôi - Giảng viên khoa CNTT ĐH Sư Phạm Kỹ
Thuật TPHCM; Chương trình kiểm lỗi chính tả Cú Mèo do Công ty cổ phần đầu tư
phát triển công nghệ SOBIC phát triển. Các phần mềm này có khả năng sửa lỗi chính
tả ở mức độ từ ghép hai hoặc ba âm tiết.
- Kiểm lỗi chính tả trực tuyến hầu hết là cho tiếng Anh. Các chương trình kiểm
lỗi chính tả trực tuyến đa số là chưa hoàn chỉnh, và chỉ dừng lại ở mức độ kiểm lỗi âm
tiết.
1.1.2. Một số phương pháp kiểm lỗi chính tả
Ta có thể tạm chia ra hai phương pháp chính đó là dựa vào luật và dựa vào thống
kê. Các phương pháp dựa theo luật có ưu điểm là không tốn quá nhiều tài nguyên của
2
thiết bị, tuy nhiên các chương trình sử dụng phương pháp này không có khả năng học,
và hiện tại kết quả cũng chưa cao đối với nhiều ngôn ngữ.
Có khá nhiều phương pháp dựa vào thống kê khác nhau đã được đưa ra để kiểm
lỗi chính tả tiếng Anh. Trong phạm vi giới hạn của luận văn, chúng tôi xin chỉ liệt kê
một vài phương pháp được đánh giá là nổi bật.
“Một số nghiên cứu sử dụng mô hình kênh nhiễu như Mays và cộng sự (1990),
Church và Gale (1991), Brill và Moore (2001)”. “Phương pháp lai Bayes, sử dụng
hàm phân loại Naive Bayes”. “Kết hợp mô hình trigram từ loại và hàm phân loại
Bayes”. Các phương pháp: “học dựa trên biến đổi (Mangu và Brill, 1997), phân tích
nghĩa ẩn (Jones và Martin, 1997), differential-grammars (Powers, 1997), Winnow-
based (Golding và Roth, 1999), và khôi phục cố kết từ vựng (Hirst và Budanitsky,
2001)”1
1.2. Một số đặc điểm trong tiếng Việt
1.2.1. Đặc điểm của tiếng Việt
Tiếng Việt là một ngôn ngữ đơn lập, quan hệ giữa các từ được biểu thị bằng
những phương tiện nằm ngoài từ như trật tự từ, hư từ. Đặc điểm này được áp dụng cho
cả về ngữ âm, ngữ pháp và ngữ nghĩa.
1.2.2. Các đơn vị của tiếng Việt
* Tiếng (âm tiết)
Âm tiết là đơn vị phát âm tự nhiên nhỏ nhất trong ngôn ngữ. Trong tiếng Việt,
một âm tiết bao giờ cũng được phát ra với một thanh điệu, và khi viết được tách rời
với âm tiết khác bằng một khoảng trống. Trên chữ viết, mỗi âm tiết tiếng Việt được
ghi thành một “chữ” và đọc thành một “tiếng”.
Có nhiều cách mô tả cấu trúc âm tiết tiếng Việt khác nhau: 3 thành phần, 4 hay 5
thành phần.
Bảng 2.1. Cấu trúc 3 thành phần:
<Thanh điệu>
[Phụ âm]
<Vần>
1 Nguyễn Phương Thái, Kiểm lỗi chính tả cảm ngữ cảnh tiếng Việt, 2003, Luận văn thạc sĩ, Hà Nội
3
Bảng 2.2. Cấu trúc 4 thành phần:
[Phụ âm đầu]
<Thanh điệu>
<Nguyên âm> [Phụ âm cuối]
Bảng 2.3. Cấu trúc 5 thành phần:
<Thanh điệu>
Vần
[Âm đầu]
[Âm đệm]
<Âm chính>
[Âm cuối]
- Các thành phần trong dấu < > là bắt buộc
- Các thành phần trong dấu [ ] là không bắt buộc
- Thanh ngang (không được viết) cũng được tính là một dấu thanh.
Luận văn này sử dụng cấu trúc âm tiết bốn thành phần.
Bảng 2.4. Các thành phần âm tiết:
Phụ âm đầu
b c d đ g h k l m n q r s t v x ch gh gi kh ng nh ph qu th tr ngh
a ă â e ê i o ô ơ u ư y ai ao au ay âu ây eo êu ia iu iê oa oă oe oi
oo ôi ơi ua uâ ui uê uô uơ uy ưa ưi ươ ưu yê oai oay uây uôi
iêu uyê ươu ươi uya yêu uyu
Nguyên âm
Phụ âm cuối
Thanh điệu
c p t m n ch ng nh
Ngang, huyền, hỏi, ngã, sắc, nặng
Từ:
Từ là đơn vị ngôn ngữ có nghĩa hoàn chỉnh. Từ tiếng Việt bao gồm một hay
nhiều âm tiết sắp xếp theo một thứ tự nhất định. Có từ đơn, từ ghép và từ láy.
Từ trong tiếng Việt có khả năng hoạt động tự do và độc lập về mặt cú pháp. Từ
tiếng Việt không có sự biến dạng (số nhiều, ngôi thứ, bị động…) như trong nhiều ngôn
ngữ khác.
Câu:
4
Câu do các từ hợp thành theo những quy tắc nhất định. Trong tiếng Việt, các quy
tắc này rất đa dạng.
Dấu thanh
Tiếng Việt gồm có 6 thanh điệu: ngang, huyền, hỏi, ngã, sắc, nặng. Trong đó có
5 dấu thanh, thanh ngang không được biểu diễn bởi dấu thanh nào. Trong văn bản viết
tay, dấu thanh được đánh khá tùy tiện, không đặt vào đúng vị trí của âm chính. Tuy
nhiên, trong văn bản đánh máy, việc đánh dấu thanh cần tuân thủ một số quy tắc sau:
- Với những âm tiết chỉ có một con chữ nguyên âm, thì dấu thanh được đặt vào con
chữ nguyên âm đó. Vd: á à, ì ạch, ọ ẹ, ủ rũ, ọp ẹp, ục ịch, hà, lán, giá, giục, quả,
quỹ, quỵt... (Chú ý: gi và qu được coi là phụ âm).
- Với những âm tiết, mà trong âm tiết đó chỉ cần có một con chữ nguyên âm mang
dấu phụ (Ă, Â, Ê, Ô, Ơ, Ư) và không kể kết thúc bằng con chữ gì, thì dấu thanh
bao giờ cũng đặt ở con chữ đó (riêng ƯƠ, dấu đặt ở Ơ). Vd: thuyền, trường…
- Với những âm tiết có hai con chữ nguyên âm và kết thúc bằng một con chữ phụ
âm hoặc tổ hợp con chữ phụ âm, thì dấu thanh được đặt vào con chữ nguyên âm
cuối cùng.
- Với những trường hợp còn lại thì dấu thanh được đặt vào con chữ nguyên âm áp
chót.
Hiện tại với các trường hợp nguyên âm là oa, oe, uy mà không có phụ âm kết
thúc như hòa, hòe, thùy… có hai cách đánh dấu thanh là: hòa hoặc hoà. Ở luận văn
này thống nhất cách viết thứ nhất – hòa – giống như các quy tắc đánh dấu thanh ở trên.
1.3. Một số lỗi chính tả cơ bản và phương pháp kiểm lỗi mức độ âm tiết
Các vấn đề chính tả tiếng Việt có thể gặp phải gồm có: sai cấu tạo, đúng cấu tạo
nhưng không có trong từ điển, có trong từ điển nhưng sai về ngữ nghĩa, sai cấu tạo
nhưng có thể là từ tiếng nước ngoài. Các lỗi sai về cấu tạo âm tiết có thể dễ dàng phát
hiện bằng cách sử dụng từ điển, tập âm tiết. Dưới đây chúng tôi chỉ tập trung đến các
lỗi sai về nghĩa của từ khi âm tiết có trong từ điển. Có nhiều nguyên nhân khác nhau
dẫn đến các lỗi trên, trong luận văn này chúng tôi chỉ xét đến hai nguyên nhân: do
đánh máy và do lỗi phát âm (tiếng địa phương).
1.3.1. Lỗi do đánh máy
Đây là loại lỗi phổ biến, và hầu hết đều ở mức âm tiết. Loại lỗi này gây ra các lỗi
sai chính tả đơn và lỗi chính tả phức. Có bốn loại lỗi chính tả đơn:
5
- Chèn: như nhầm “an” thành “anh”
- Xoá: như nhầm “chung” thành “chun”
- Thay thế: như nhầm “vào” thành “cào”
- Hoán vị: như nhầm “hoà” thành “hào”
Lỗi chính tả phức là sự kết hợp liên tiếp trong số các lỗi chính tả đơn ở trên.
Để phát hiện được lỗi và đưa ra gợi ý sửa lỗi, chúng ta cần xác định được tập
nhầm lẫn âm tiết của âm tiết mà ta đang xét. Với các lỗi do đánh máy, tập nhầm lẫn
âm tiết được sinh ra gồm các âm tiết có “khoảng cách soạn thảo” (edit distance) so với
âm tiết đang xét nhỏ hơn một ngưỡng chọn trước. Khoảng các soạn thảo cho biết mức
độ khác nhau giữa xâu ban đầu và xâu bị biến đổi.
Trước khi tính khoảng cách soạn thảo nhỏ nhất, chúng tôi tách riêng dấu thanh và
biến đổi xâu ban đầu đã loại bỏ dấu về dạng đánh máy TELEX. Ví dụ: “chào” ->
“chao” + “f”, “trưởng” -> “truwowng” + “r”. Khi đó, việc tính khoảng cách soạn thảo
sẽ cho kết quả tính giá tương đối đúng với việc soạn thảo trên bàn phím. Việc tính giá
cho phép thay thế dựa vào vị trí các phím trên bàn phím. Các phím liền kề nhau có giá
thấp hơn so với các phím không liền kề (c -> v nhỏ hơn c -> s).
Để tạo tập nhầm lẫn cho các lỗi soạn thảo, chúng tôi tách từ ban đầu ra thành 4
phần theo cấu trúc âm tiết, sau đó xử lý từng phần và ghép chúng lại với nhau. VD: âm
tiết (sai) hcào được tách ra thành 4 phần và được xử lý:
- hc: c, ch, h,…
-> cào, chào, hào,…
-> hcòa, hcèo, hcàu,…
- ao: oa, eo, au,…
- (rỗng): n, m, t,…
- f(dấu huyền): s, r, x,…
-> hcàon, hcàom, hcàot,…
-> hcáo, hcảo, hcão,…
Tiếp đó, các âm tiết mới được tạo ra sẽ được kiểm tra trong từ điển âm tiết1, âm
tiết có trong từ điển sẽ được đưa vào tập nhầm lẫn âm tiết và tập này sẽ được sắp xếp
theo thứ tự tăng dần về khoảng cách soạn thảo so với âm tiết ban đầu.
1.3.2. Lỗi do phát âm
1 Hoàng Phê (chủ biên), Từ điển tiếng Việt, 2002, Nhà xuất bản Đà Nẵng
6
Lỗi do phát âm xảy ra cả trong văn bản viết tay và văn bản đánh máy. Lỗi này
xảy ra do thói quen “đọc như thế nào thì viết như thế”, do đó lỗi này thường gắn liền
với các phương ngữ.
VD: nhiều -> nhìu; hỏi -> họi; ra, gia -> da…
Có thể tập hợp một số lỗi phát âm theo như trong bảng Phụ lục 2.
Tập nhầm lẫn do phát âm có tính đối xứng, tức là các âm trong cùng một tập có
thể nhầm lẫn với nhau. Để đưa ra các đề nghị cho loại lỗi này chỉ cần tra âm tiết dựa
vào bảng lỗi phát âm.
1.4. Mục tiêu của luận văn
Do nhược điểm của phương pháp kiểm lỗi chính tả tiếng Việt chỉ dựa theo luật là
khá phức tạp và không có khả năng học.
Luận văn này hướng tới việc tìm hiểu và ứng dụng kiểm lỗi chính tả tiếng Việt
mức độ từ vựng dựa vào thông tin ngữ cảnh, sử dụng phương pháp học máy thống kê
trên mô hình ngôn ngữ n-gram. Nhờ khả năng học, chương trình có thể thích ứng được
với sự thay đổi không ngừng của ngôn ngữ mà không tốn quá nhiều công sức của con
người.
Đồng thời, luận văn cũng đề xuất việc kiểm lỗi chính tả trực tuyến và cài đặt
chương trình ứng dụng chạy trên nền web, dựa trên phương pháp lý thuyết được nêu ra
trong luận văn.
7
Chương 2: Mô hình ngôn ngữ
Chương này nhắc lại một số lý thuyết về n-gram và đưa ra hướng tiếp cận sử
dụng n-gram vào việc kiểm lỗi chính tả cảm ngữ cảnh. Chương này có tham khảo tài
liệu [1].
2.1. Giới thiệu
Mô hình n-gram là một mô hình xác suất sử dụng cho việc dự đoán phần tử tiếp
theo trong một dãy tuần tự các đối tượng. Các đối tượng chúng ta xét tới ở đây là các
âm tiết và dấu câu.
2.2. Tính toán xác suất dựa trên n-gram
Giả sử ta muốn dự đoán âm tiết tiếp theo s5 dựa trên thông tin ngữ cảnh trước đó
của các âm tiết s1s2s3s4. Chúng ta cần tính xác suất của sự kiện âm tiết tiếp theo là s5
khi các âm tiết trước nó là s1…s4, hay nói cách khác, ta cần tìm xác suất:
P(s1,…,s5)
Tổng quát, với sn, ta cần tìm:
P(s1,…,sn)
Theo quy tắc dây chuyền (chain rule) ta có:
P(s1,…,sn) = P(s1).P(s2|s1)…P(sn|s1,…,sn-1)
Áp dụng công thức trên cho một câu có n âm tiết, ta sẽ tìm ra được tổ hợp âm tiết
“tốt nhất” cho câu, và tổ hợp này được coi là đúng chính tả. Tuy nhiên, việc tính xác
suất đó trong thực tế là điều gần như không thể: bởi chúng hiếm khi xảy ra, và nếu có
thể tính được thì cũng cần có một lượng dữ liệu rất lớn được dùng để tính toán.
Để giải quyết vấn đề trên, chúng ta có thể xấp xỉ những xác suất đó bằng một giá
trị n-gram nhất định với n cho trước.
Với n = 1, ta có 1-gram (Unigram):
P(sn|s1,…,sn-1) P(sn)
Với n = 2, ta có 2-gram (Bigram)
P(sn|s1,…,sn-1) P(sn|sn-1)
8
Với luận văn này, chúng tôi chọn n = 3 (Trigram). Trong chương trình ứng dụng,
chúng tôi sử dụng kết hợp linh hoạt cả unigram, bigram và trigram (không nhất thiết
chỉ sử dụng trigram) để tính toán xác suất của một âm tiết trong những trường hợp một
câu có quá nhiều lỗi sai hay có nhiều lỗi sai đứng sát nhau dẫn đến thiếu thông tin do
giới hạn của phạm vi ngữ cảnh 3 âm tiết.
2.3. N-gram đơn giản
Ở phần này, chúng tôi nêu lên cách sử dụng n-gram vào việc dự đoán một từ
trong tiếng Anh, từ đó suy ra cách áp dụng phương pháp cho âm tiết trong tiếng Việt.
Giả sử chúng ta có thông tin lịch sử h là “its water is so transparent that” và
chúng ta muốn tính toán xác suất từ w tiếp theo sẽ là “the”:
P(the|its water is so transparent that)
Để tính toán xác suất trên ta có thể dựa vào tần suất xuất hiện của w và h. Ví dụ,
chúng ta có thể lấy một lượng dữ liệu đầu vào (corpus) rất lớn, đếm số lần xuất hiện
của h và số lần xuất hiện w đi theo sau h. Việc này có thể trả lời được câu hỏi: “Trong
tổng số lần xuất hiện h, có bao nhiêu lần đứng tiếp sau nó là w”:
Với một corpus đủ lớn, như internet chẳng hạn, chúng ta có thể đếm được các tần
suất và ước lượng được xác suất nêu ở công thức trên. Tuy nhiên, chúng ta có thể dễ
dàng nhận thấy rằng ngay cả dữ liệu trên internet cũng không đủ lớn để cho ta những
ước lượng tốt trong hầu hết các trường hợp thực tế. Bởi lẽ ngôn ngữ con người hết sức
sáng tạo, nó biến đổi không ngừng, và do đó mà không phải lúc nào chúng ta cũng có
thể đếm được toàn bộ các câu nói. Thậm chí chỉ một sửa đổi nhỏ của một câu thôi
cũng có thể khiến số lần xuất hiện của nó trên web là bằng không.
Tương tự như vậy, nếu chúng ta muốn biết xác suất liên kết của toàn bộ chuỗi từ
W như “its water is so transparent”, chúng ta có thể đặt ra câu hỏi “trong toàn bộ tổ
hợp khác nhau có thể có của chuỗi 5 từ đó, có bao nhiêu trong số chúng có thứ tự như
trên?”. Chúng ta sẽ phải đếm số lần xuất hiện của “its water is so transparent” và sau
đó chia chúng cho tổng số lần xuất hiện của từng từ trong số 5 từ đó. Việc này đòi hỏi
một lượng tính toán không hề nhỏ.
9
Chính bởi lẽ đó, chúng ta cần có những phương pháp tốt hơn để ước lượng giá trị
xác suất của từ w với thông tin lịch sử h cho trước, và xác suất của toàn bộ chuỗi từ W.
Để dễ dàng hơn trong việc diễn đạt, chúng ta sẽ có một vài quy ước như sau: Để biểu
thị xác suất của một biến độc lập ngẫu nhiên Xi lấy giá trị là “the”, hay P(Xi = “the”),
chúng ta sẽ rút gọn lại là P(the). Chuỗi N từ có thể biểu diễn dạng w1…wn hoặc
.
Với xác suất liên kết của từng từ riêng biệt trong chuỗi: P(X = w1, Y = w2, … ,) được
thay bằng P(w1,w2,…,wn).
Để tính xác suất P(w1,w2,…,wn) của các chuỗi từ, ta có thể phân tích xác suất này
sử dụng quy tắc dây chuyền:
Áp dụng cho từ, ta có:
Quy tắc dây chuyền cho thấy mối liên hệ giữa việc tính xác suất liên kết của một
chuỗi với việc tính xác suất điều kiện của một từ với các từ cho trước. Công thức trên
cho thấy ta có thể ước lượng xác suất liên kết của một chỗi bằng cách nhân các xác
suất điều kiện với nhau. Tuy nhiên, sử dụng quy tắc dây chuyền vẫn chưa giải quyết
được vấn đề mà chúng ta đã đề cập ở trên: Ta không thể ước lượng xác suất bằng cách
đếm số lần xuất hiện của chuỗi từ, bởi ngôn ngữ rất phong phú, từng ngữ cảnh riêng
biệt đều có thể chưa bao giờ xuất hiện trước đó.
Có thể hiểu việc sử dụng mô hình n-gram là thay vì tính xác suất của từ cho trước
dựa trên toàn bộ thông tin lịch sử h, chúng ta xấp xỉ thông tin đó chỉ bằng một vài từ
cuối, gần nhất.
10
Ví dụ với mô hình bigram, xấp xỉ xác suất của một từ cho trước với toàn bộ từ
trước đó bằng xác suất điều kiện của từ đứng ngay trước nó
Hay nói cách khác, thay vì tính xác suất:
P(the|Walden Pond’s water is so transparent that)
Chúng ta xấp xỉ nó bởi xác suất:
.
P(the|that)
Việc này giả thiết rằng xác suất của một từ chỉ phụ thuộc vào từ trước đó, được
gọi là một giả thuyết Markov (Markov assumption). Các mô hình Markov là một lớp
các mô hình xác suất giả thiết rằng chúng ta có thể dự đoán được xác suất của một đơn
vị (unit) nào đó trong tương lai mà không cần phải dựa vào quá nhiều thông tin trong
quá khứ. Chúng ta có thể suy ra được bigram (lấy thông tin của một từ trước đó),
trigram (lấy thông tin của hai từ trước đó) cho tới N-gram (lấy thông tin của N – 1 từ
đứng trước).
Suy ra công thức tổng quát xấp xỉ N-gram cho xác suất điều kiện của từ tiếp theo
trong một chuỗi là:
Từ giả thiết bigram cho xác suất của một từ độc lập, chúng ta có thể tính xác suất
của một chuỗi đầy đủ bằng cách áp dụng công thức trên với N = 2 với công thức của
quy tắc dây chuyền:
Vậy làm thế nào để ước lượng được các giá trị xác suất bigram hay n-gram này?
Một cách đơn giản và dễ nhận thấy nhất để ước lượng xác suất đó là ước lượng hợp lý
cực đại (Maximum Likelihood Estimation hay MLE). Chúng ta dùng MLE cho các
tham số của một mô hình n-gram bằng cách đếm trong corpus, và chuẩn hóa chúng
sao cho giá trị của nó nằm giữa 0 và 1.
Ví dụ, để tính một giá trị xác suất bigram của một từ y với từ cho trước x đứng
trước nó, chúng ta sẽ tính toán giá trị đếm bigram C(xy) và chuẩn hóa nó với tổng số
tất cả các bigram khác cùng có từ đứng trước là x:
11
Chúng ta có thể đơn giản hóa công thức trên, khi tổng số lần xuất hiện của tất cả
các bigram bắt đầu bởi từ wn-1 cho trước phải bằng với giá trị unigram cho từ wn-1 đó:
Với trường hợp tổng quát sử dụng MLE cho N-gram, ta có công thức:
2.4. Làm mịn (smoothing)
Có một vấn đề gặp phải trong quá trình tính toán ước lượng hợp lý cực đại, đó là
vấn đề dữ liệu thưa (sparse data) xảy ra do ước lượng hợp lý cực đại dựa trên một tập
dữ liệu huấn luyện riêng biệt. Với một n-gram bất kỳ, đôi khi chúng ta có thể có được
xấp xỉ tốt của xác suất. Nhưng do bất kỳ corpus nào cũng có giới hạn nhất định, một
vài từ nào đó hoàn toàn chính xác nằm trong chuỗi lại không xuất hiện trong corpus.
Lượng dữ liệu bị thiếu này cho thấy N-gram cho bất kỳ một corpus cho trước nào cũng
có một số lượng lớn trường hợp xác xuất N-gram bằng không cần có một xác suất nào
đó khác không cho nó. Hơn nữa, phương pháp ước lượng hợp lý cực đại cũng sinh ra
các xấp xỉ không tốt khi các giá trị đếm khác không nhưng lại quá nhỏ, dẫn đến giá trị
ước lượng xấp xỉ bằng không.
Chúng ta cần có một phương pháp giúp có được những ước lượng tốt hơn so với
những tần suất thấp hay tần suất bằng không. Các giá trị đếm bằng không thậm chí còn
gây ra một vấn đề nghiêm trọng hơn. Khi xử lý hiện tượng nhập nhằng cho một câu,
mà câu đó lại chứa một giá trị N-gram không hề xuất hiện trong tập huấn luyện, thì
ước lượng hợp lý cực đại xác suất của N-gram này, cũng như của toàn bộ câu, sẽ có
giá trị bằng không! Điều này có nghĩa rằng để đánh giá được mô hình ngôn ngữ, chúng
ta cần thay đổi phương thức ước lượng hợp lý cực đại sao cho tất cả các giá trị N-gram
đều phải khác không, kể cả khi chúng không xuất hiện trong tập huấn luyện.
Vì những lý do nêu trên, chúng ta cần sử dụng các phương pháp làm mịn để giải
quyết, giảm thiểu các vấn đề gặp phải do lượng dữ liệu có hạn. Ở luận văn này, chúng
12
tôi chỉ sử dụng phương pháp làm mịn Laplace (Laplace Smoothing, hay còn gọi là
Add One Smoothing – thêm một).
Một cách làm mịn đơn giản là cộng thêm 1 vào tất cả các giá trị đếm trước khi
chúng ta chuẩn hóa chúng thành giá trị xác suất. Giải thuật này được gọi là làm mịn
Laplace, hay luật Laplace(Lidstone, 1920; ?; Jeffreys, 1948).
Chúng ta sẽ áp dụng làm mịn Laplace bắt đầu với các xác suất unigram. Ước
lượng xấp xỉ cực đại của xác suất unigram cho từ wi là giá trị đếm ci được chuẩn hóa
bởi tổng số từ vựng N:
Làm mịn Laplace chỉ đơn giản cộng một vào mỗi giá trị đếm. Và khi trong bảng
từ vựng có V từ (hay V là tổng số từ có trong tập dữ liệu), mỗi từ được cộng thêm một,
chúng ta cũng cần cộng thêm vào mẫu số một giá trị là V:
Tương tự như vậy, với các giá trị xác suất bigram ta có công thức làm mịn:
Trong đó V là số loại từ (mỗi từ khác nhau được coi là một loại) có trong tập dữ
liệu, hay V chính là số lượng các unigram. Và như vậy ta có thể phát triển tính tương
tự cho các giá trị N-gram khác như 3-gram, 4-gram,…
Có một giải pháp khá hiệu quả cho việc tính toán các giá trị xác suất n-gram trên
máy tính đó là sử dụng dạng logarit hóa của các giá trị xác suất. Vì sau khi làm mịn
như ở trên, tất các xác suất P đều có giá trị nằm trong khoảng 0 < P < 1. Do đó, việc
logarit hóa giúp cho tránh được vấn đề về giới hạn dữ liệu do giá trị xác suất quá nhỏ,
nằm ngoài khả năng biểu thị của kiểu dữ liệu (underflow), đặc biệt là khi ta nhân nhiều
giá trị xác suất n-gram với nhau. Vì khi giá trị quá nhỏ, máy tính sẽ coi nó bằng không,
và đồng thời cũng làm tăng tốc độ tính toán do thay vì nhân – chia các giá trị với nhau
thì với logarit, chúng trở thành các phép toán cộng – trừ, một công việc dễ dàng hơn
nhiều cho bộ xử lý. Ví dụ:
p1.p2.p3.p4 = exp(log p1 + log p2 + log p3 + log p4)
13
2.5. Áp dụng cho tiếng Việt
Do đặc điểm của tiếng Anh, các từ được ngăn cách nhau bởi khoảng trắng hoặc
các dấu câu. Tuy nhiên trong tiếng Việt, một từ có thể được kết hợp bởi nhiều âm tiết
(tiếng), các âm tiết của từ được cách nhau bởi khoảng trắng. Tuy nhiên trong tiếng
Việt, trật tự của các tiếng trong một từ là một trong những yếu tố quyết định nghĩa của
từ đó, do vậy ta hoàn toàn có thể áp dụng mô hình n-gram cho tiếng Việt với đơn vị là
một âm tiết. Và khi đó, các giá trị biểu thị cho một từ wi ở trên có thể được hiểu như
một âm tiết trong tiếng Việt.
14
Chương 3: Phương pháp kiểm lỗi chính tả tiếng Việt
dựa trên n-gram
Như đã trình bày ở chương trước, chúng ta có thể sử dụng mô hình N-gram cho
tiếng Việt vào việc tính toán khả năng xuất hiện của một âm tiết dựa vào các âm tiết
đứng trước nó. Trong chương này, chúng tôi xin trình bày một phương pháp kiểm lỗi
chính tả sử dụng thông tin ngữ cảnh bằng mô hình ngôn ngữ N-gram.
3.1. Collocation
Thuật ngữ collocation mà chúng tôi sử dụng ở đây dùng để chỉ các âm tiết đứng
liền kề nhau trong phạm vi “cửa sổ từ” (hay chính xác hơn là “cửa sổ âm tiết”).
Trong luận văn này, chúng tôi chọn các âm tiết nằm ở các vị trí trong khoảng ±2 so với
âm tiết đang xét. Cụ thể:
Gọi âm tiết đang xét là s, ta xét 2 âm tiết đứng trước là b2, b1 và xét 2 âm tiết
đứng sau là a1, a2. Như vậy thứ tự sẽ là: b2 b1 s a1 a2
Chúng tôi tính tần suất n-gram theo âm tiết, bao gồm unigram, bigram và
trigram. Từ các tần suất này ta sẽ tính được xác suất của một âm tiết dựa vào các âm
tiết lân cận.
Ngoài việc xét đến các âm tiết tiếng Việt, chúng tôi cũng phân loại một số thành
phần đặc biệt khác trong câu như dấu câu, chữ số, ngày tháng, chữ viết hoa. Cụ thể:
- numbergroup: một tập các chữ số như 10, 12.5, hay 1,000,000 …
- dategroup: cụm các chữ, số và các ký hiệu biểu thị ngày. VD: 10/6/2010…
- timegroup: cụm các chữ, số và các ký hiệu biểu thị thời gian. VD: 11h20
- capitalword: dãy các âm tiết được viết hoa chữ cái đầu đứng liền nhau (dãy này
có thể chỉ chứa một âm tiết). VD: “Nguyễn văn A” sẽ được chuyển thành
“capitalword văn capitalword”, và “trường Công Nghệ” sẽ được chuyển thành
“trường capitalword”.
Việc phân loại trên chúng tôi sử dụng các pattern tương ứng và biểu thức chính
quy (Regular Expression) để xử lý xâu ký tự.
15
3.2. Huấn luyện
Việc huấn luyện được thực hiện trên văn bản tiếng Việt đã được phân tích và
chuẩn hóa thành các loại như trên.
Dữ liệu văn bản thô được lấy từ internet, cụ thể là từ năm nguồn: báo Dân trí
(dantri.com.vn), báo VietNamNet (vietnamnet.vn), báo VnExpress (vnexpress.net), báo
Lao Động (laodong.com.vn), website về văn học Việt Nam và thế giới
vanhoc.xitrum.net.
Dữ liệu trên được lấy từ internet dưới dạng HTML, sau đó được xử lý, loại bỏ
các mã HTML và các nội dung không cần thiết (các menu, quảng cáo…), tách câu và
lưu dưới dạng tệp văn bản Unicode. Việc này được thực hiện bởi Cao Văn Việt, luận
văn “Xây dựng mô hình ngôn ngữ cho tiếng Việt”.
Công đoạn đánh dấu văn bản, phân tích từ tố (tokenize), chuẩn hóa dấu câu (hoà
-> hòa…) được thực hiện ngay trong quá trình huấn luyện. Điều này thuận tiện cho
việc đưa dữ liệu huấn luyện thêm sau này, và có thể sử dụng để học theo hình thức
“người dùng đóng góp”, do chương trình hoạt động trên môi trường web (tương tự như
tính năng đóng góp bản dịch tốt hơn của Google Translate).
Như đã trình bày ở trên, dữ liệu được tách thành từng câu, mỗi câu sẽ lại được
phân loại các thành phần đặc biệt (số đếm, ngày tháng…) và từ đó phân tích từ tố,
phục vụ cho việc thống kê tần suất n-gram.
Dữ liệu thống kê n-gram được chúng tôi lưu trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu
(CSDL) MySQL. Các thống kê unigram, bigram, trigram được lưu trữ trong 3 bảng
(table) riêng biệt. Mỗi bảng đều chứa thông tin các âm tiết, thứ tự của chúng và số lần
xuất hiện của tổ hợp đó trong corpus. Ngoài ra, để thuận tiện cho việc truy vấn và tính
toán, chúng tôi có 2 bảng dữ liệu khác là bảng danh sách các âm tiết trong tiếng Việt
(6699 bản ghi), bảng còn lại lưu trữ thông tin về số lượng bản ghi và tổng các giá trị
tần suất của mỗi bảng trong 3 bảng huấn luyện kể trên. Bảng thông tin này được sử
dụng trong việc tính các xác suất n-gram và làm mịn.
Chương trình sử dụng bộ dữ liệu huấn luyện là tệp văn bản đầu vào có kích thước
300MB, sau khi chạy phần huấn luyện cho unigram, bigram và trigram chúng tôi thu
được 3 bảng với thông tin như sau:
16
Bảng thông in các bảng dữ liệu huấn luyện:
Kích thước tệp dữ
liệu MySQL sinh ra
Bảng
Số bản ghi
Tổng giá trị đếm
Ct_unigram
Ct_bigrams
Ct_trigrams
7597
52,030,196
49,354,488
52,030,066
316KB
1,788,725
12,409,262
96,635KB
736,667KB
Chú ý: dấu phẩy (,) ở trên dùng để phân cách phần nghìn, triệu.
Do một số đặc điểm của hệ CSDL MySQL và ngôn ngữ lập trình web PHP,
chúng tôi có thực hiện một số kỹ thuật nhằm tăng tốc độ huấn luyện, tính toán. Những
kỹ thuật đó chúng tôi sẽ trình bày trong chương sau.
3.3. Thuật toán kiểm lỗi
Phần này chúng tôi sẽ trình bày hai thuật toán kiểm lỗi chính tả cho một câu. Hai
thuật toàn này về cơ bản là giống nhau, chỉ khác nhau ở bước soát lỗi và quyết định
âm tiết nào là “đúng”. Thuật toán của chúng tôi bao gồm hai bước:
- Sinh tập nhầm lẫn âm tiết.
- Sử dụng n-gram lựa chọn các âm tiết tốt nhất trong tập nhầm lẫn âm tiết.
Ở bước thứ hai, chúng tôi đưa ra hai thuật toán, tạm gọi là thuật toán thứ nhất và
thuật toán thứ hai. Thuật toán thứ nhất coi tất cả các âm tiết trong câu là sai; thuật toán
thứ hai giả thiết chỉ có một âm tiết sai và các âm tiết khác đều đúng. Chi tiết chúng tôi
xin trình bày dưới đây.
3.3.1. Sinh tập nhầm lẫn âm tiết
Công đoạn sinh ra tập nhầm lẫn âm tiết được thực hiện riêng biệt cho từng âm
tiết, sau khi đã được phân tách từ tố.
Với mỗi âm tiết, chúng tôi dùng hàm phân tích cấu tạo âm tiết tiếng Việt, tách âm
tiết đó thành 4 phần: phụ âm đầu, nguyên âm, phụ âm cuối, dấu thanh. Chúng tôi phân
tích dựa vào bảng các nguyên âm, phụ âm và dấu thanh của một âm tiết. Với điều kiện
rằng một âm tiết phải có nguyên âm, chúng tôi xác định vị trí nguyên âm trong âm tiết
trước, từ phần nguyên âm được trích xuất, chúng tôi xác định được dấu thanh của âm
tiết. Công đoạn trên dựa vào kết quả của hàm chuyển đổi từ dạng có dấu sang dạng
đánh máy TELEX.
17
Tiếp đó, khi đã xác định được nguyên âm, ta có thể dễ dàng xác định được phần
phụ âm đầu và phụ âm cuối của âm tiết đó. Phụ âm đầu và phụ âm cuối của nguyên âm
đều có thể là rỗng (âm tiết chỉ có nguyên âm). Việc xác định này có thể trích xuất được
các thành phần của âm tiết ngay cả khi âm tiết đó bị đánh máy sai do chúng tôi xác
định các “khu vực” của âm tiết dựa vào khoảng ký tự liền nhau lớn nhất nằm trong các
bảng nguyên âm và phụ âm.
Ví dụ:
- âm tiết: đào
Dạng telex: ddaof
Xâu telex còn lại
Vị trí bắt đầu của nguyên âm: 2
=> Phụ âm đầu: dd -> đ
=> Phụ âm cuối: (rỗng)
=> Nguyên âm: aof -> ao
=> Dấu thanh: f (dấu huyền)
aof
aof
f
- âm tiết: đườgn (âm tiết này bị đánh máy sai)
Dạng telex: dduwowfgn
Vị trí bắt đầu của nguyên âm: 2
=> Phụ âm đầu: dd -> đ
uwowfgn
uwowf
f
=> Phụ âm cuối: gn
=> Nguyên âm: uwowf -> ươ
=> Dấu thanh: f
Từ kết quả ở trên, chúng tôi tạo tập nhầm lẫn âm tiết dựa trên lỗi đánh máy cho
từng phần của âm tiết. Do chỉ xét đến các trường hợp lỗi sai do đánh máy nhầm, và lỗi
sai do phát âm nên chúng tôi coi mỗi âm tiết chỉ sai duy nhất một trong 4 thành phần
kể trên (không xét các trường hợp cố ý đánh sai chính tả).
Với mỗi âm tiết, sau khi được chia ra 4 thành phần như trên, chúng tôi thực hiện
việc tạo tập nhầm lẫn cho từng thành phần, sau đó kết hợp với các phần còn lại. Với
18
mỗi thành phần mới được tạo ra, chúng tôi so sánh với thành phần ban đầu bằng cách
tính toán khoảng cách soạn thảo nhỏ nhất (Minimum Edit Distance - MED), các thành
phần được tạo ra có MED lớn hơn ngưỡng chọn trước sẽ bị loại bỏ. Ở đây chúng tôi
chọn ngưỡng MED là 1 cho phụ âm và 2 cho nguyên âm, không xét MED đối với dấu
thanh. Chương trình sử dụng giải thuật Damerau–Levenshtein distance dựa trên thuật
toán quy hoạch động tính khoảng cách soạn thảo nhỏ nhất được công bố bởi Wagner
và Fischer. Giải thuật này có tính đến giá (cost) của phép hoán vị (giải thuật ban đầu
coi phép hoán vị là kết hợp của phép chèn và xoá). Dưới đây là giả mã của thuật toán
MED:
int DamerauLevenshteinDistance(char str1[1..lenStr1], char str2[1..lenStr2])
// d is a table with lenStr1+1 rows and lenStr2+1 columns
declare int d[0..lenStr1, 0..lenStr2]
// i and j are used to iterate over str1 and str2
declare int i, j, cost
//for loop is inclusive, need table 1 row/column larger than string length.
for i from 0 to lenStr1
d[i, 0] := i
for j from 1 to lenStr2
d[0, j] := j
//Pseudo-code assumes string indices start at 1, not 0.
//If implemented, make sure to start comparing at 1st letter of strings.
for i from 1 to lenStr1
for j from 1 to lenStr2
d[i, j] := minimum(
d[i-1, j ] + del-cost(str1[i]),
d[i , j-1] + ins-cost(str2[j]),
// deletion
// insertion
d[i-1, j-1] + subs-cost(str1[i],str2[j]) // substitution
)
if(i > 1 and j > 1 and str1[i] = str2[j-1] and str1[i-1] = str2[j]) then
d[i, j] := minimum(
d[i, j],
d[i-2, j-2] + cost // transposition
)
return d[lenStr1, lenStr2]
19
Sau khi kết hợp, âm tiết mới được tạo ra, chúng tôi kiểm tra các âm tiết đó trong
từ điểm âm tiết tiếng Việt để loại bỏ những âm tiết không có trong tiếng Việt. Cần làm
việc này do thành phần bị đánh máy sai có thể không phải thành phần mà ta đang xét.
Ví dụ, với âm tiết sai trườgn, như đã phân tích ở trên, ta xét từng thành phần:
- Phụ âm đầu: tr -> t, r, th
Ta có các âm tiết mới: tườgn, rườgn, thườgn. Dễ dàng nhận thấy rằng thành phần
bị đánh máy sai là thành phần phụ âm cuối, đo đó tất cả những âm tiết mới được tạo ra
khi xét các thành phần khác đều không xuất hiện trong từ điển âm tiết. Do vậy trong ví
dụ này ta sẽ bỏ qua việc xét các thành phần khác mà chỉ xét đến thành phần phụ âm
cuối.
Phụ âm cuối: gn -> n, ng.
Để ý rằng các phụ âm như g, nh không được xét bởi: với nh, MED so với gn là 2
(2 thao tác 1 xóa và 1 chèn), còn với phụ âm g, chúng tôi có xét đến thuộc tính về khả
năng đứng sau nguyên âm của phụ âm đó, và trong tiếng Việt, phụ âm g không bao giờ
đóng vai trò của phụ âm cuối. Các phụ âm có thể đứng ở cuối âm tiết là: ng, ch, nh, c,
t, m, n, p.
Có 2 trường hợp đặc biệt của phụ âm đầu đó là 2 phụ âm qu và gi. Khi xét thành
phần nguyên âm ta cần chú ý tới 2 phụ âm này, và chúng tôi cũng xét thuộc tính của
nguyên âm về khả năng đứng sau 2 phụ âm trên. Bảng phụ lục 1 cho thấy khả năng kết
hợp với 2 phụ âm trên của các nguyên âm.
Có một điểm chú ý liên quan tới phụ âm gi đó là trong các âm tiết như gì, gìn thì
nguyên âm là i và phụ âm đầu là g.
Sau khi tạo ra tập nhầm lẫn âm tiết do đánh máy, chúng tôi tạo tập nhầm lẫn âm
tiết do lỗi phát âm. Để tạo ra tập này, như đã nêu ở Chương 1, chúng tôi sử dụng bảng
lỗi phát âm. Các lỗi phát âm được chúng tôi chia ra thành 4 loại: phụ âm đầu, nguyên
âm, dấu thanh, và “phần đuôi”. Phần đuôi ở đây được hiểu là sự kết hợp của nguyên
âm và phụ âm cuối. Việc tạo tập nhầm lẫn do phát âm cũng tương tự như tạo tập nhầm
lẫn do đánh máy, đó là xét theo từng loại, mỗi loại sẽ tra trong bảng tương ứng. Tuy
nhiên với 4 loại trên, chúng tôi không xét đến dấu thanh bởi ở trên chúng tôi đã xét
toàn bộ các dấu thanh có thể.
Kết hợp hai tập trên ta được tập nhầm lẫn cho âm tiết đang xét.
20
3.3.2. Sử dụng n-gram để đưa ra âm tiết gợi ý
Ở công đoạn này, trong quá trình thực hiện, chúng tôi có thử nghiệm hai phương
pháp khác nhau như đã nói ở trên. Tuy nhiên, do hiệu quả và tốc độ thực thi của thuật
toán thứ nhất và thuật toán thứ hai chênh nhau khá nhiều, do đó trong chương trình
thực tế và các kết quả kiểm thử, chúng tôi chỉ sử dụng giải thuật thứ hai.
Với giải thuật thứ nhất, ta giả sử tất cả các âm tiết đều sai. Khi đó, ta cần xác
định được ít nhất một âm tiết được cho là đúng làm cơ sở. Ở đây, chúng tôi dựa vào
tập nhầm lẫn âm tiết của 3 âm tiết đầu tiên, tính xác suất tốt nhất trong tất cả các tổ
hợp 3 âm tiết có thể từ 3 tập nhầm lẫn âm tiết của chúng. Công thức tính xác suất:
P(s1s2s3) = P(s1).P(s2|s1).P(s3|s1s2)
Từ 3 âm tiết đã được lựa chọn và được cho là đúng này, ta lần lượt tính xác suất
cho từng âm tiết tiếp theo: s4, s5,…
P(s2s3s4) = P(s1).P(s3|s2).P(s4|s2s3)
…
Giải thuật này có ưu điểm là cài đặt đơn giản và hoàn toàn áp dụng tư tưởng của
mô hình n-gram. Tuy nhiên, giải thuật này có nhược điểm là tốc độ thực hiện chậm do
phải tính xác suất của tất cả các tổ hợp của âm tiết đầu. Giả sử mỗi âm tiết có 15
candidates khác nhau, ta phải tính xác suất 153 = 3375 lần, chỉ riêng cho 3 âm tiết đầu.
Hơn nữa, giải thuật này sử dụng ít thông tin ngữ cảnh nên độ chính xác không cao. Do
vậy chúng tôi đã sử dụng một giải thuật khác, được đánh giá tốt hơn, chính là giải
thuật thứ hai chúng tôi trình bày sau đây.
Với giải thuật này, ta giả sử chỉ có một âm tiết sai, tất cả các âm tiết còn lại là
đúng. Lúc này, ta cần xác định âm tiết nào có thể dùng để sửa lỗi tốt nhất. Để làm
được điều này, với từng âm tiết, ta lần lượt giả sử âm tiết si đó là sai, sau đó tìm ra âm
tiết sửa sai tốt nhất s’i trong tập nhầm lẫn cho âm tiết đó. Âm tiết si có xác suất là pi và
s’i có xác suất p’i. Ta có tỷ lệ mức độ sửa lỗi đối với âm tiết si là
.
Lần lượt xét toàn bộ các âm tiết của câu ta sẽ tìm được âm tiết có Fi lớn nhất; âm tiết
đó chính là âm tiết cần sửa. Sau khi thay thế âm tiết cần sửa bởi candidate tốt nhất của
nó, ta lặp lại quá trình trên cho tới khi không tìm được âm tiết nào cần sửa.
Để tính được các xác suất pi và p’i, chúng tôi sử dụng hàm tính xác suất:
21
P(s1s2s3) = P(s1).P(s2|s1).P(s3|s1s2)
Khác với giải thuật thứ nhất, chúng tôi áp dụng hàm tính xác suất trên cho các bộ
3 âm tiết: si-2si-1si , si-1sisi+1 và sisi+1si+2 sau đó tính giá trị trung bình của chúng. Cụ thể:
Dựa vào công thức trên, có thể thấy ta cần tính toán các xác suất dựa trên
trigrams. Điều này dẫn đến một vấn đề với các âm tiết nằm ở vị trí cận biên của câu:
với âm tiết đầu tiên, ta không tính được các xác suất
, cũng
như vậy với các âm tiết cuối. Có một cách khá đơn giản là khi ta không tính được một
xác suất nào đó trong số 3 xác suất trên, ta loại bỏ nó. Ví dụ với âm tiết đầu tiên, ta
tính xác suất:
Và với âm tiết thứ 2, ta sử dụng xác suất:
Có một vấn đề khác nữa khi kiểm tra các âm tiết là trường hợp có quá nhiều lỗi
trong một câu. Khi đó, chương trình sẽ phải xét các âm tiết trong câu rất nhiều lần để
tìm ra được tổ hợp tốt nhất, và việc này tốn khá nhiều năng lực của bộ xử lý khi tính
toán các xác suất trigram. Để tránh vấn đề trên, trước mỗi lượt xét câu, chúng tôi tính
trung bình xác suất của tất cả các âm tiết trong câu (các xác suất này được tính toán
trong lượt xét câu trước đó nên không tốn thêm thời gian tính toán). Với giá trị trung
bình xác suất nhỏ hơn ngưỡng chọn trước, chúng tôi sẽ tính toán sử dụng các xác suất
bigram và unigram tương ứng với từng ngưỡng (ở đây chúng tôi tạm chọn 10-6 cho
bigram và cho 10-9 unigram). Và khi đó, với mỗi vòng tính toán cho câu, chúng tôi lại
xác định “mức” cho các tính toán xác suất tiếp theo của vòng đó.
3.4. Kết quả và thảo luận
3.4.1. Kết quả
Để tiến hành kiểm thử, chúng tôi sử dụng dữ liệu đầu vào là một tệp văn bản
chứa khoảng 1000 câu tiếng Việt với nội dung trong nhiều lĩnh vực khác nhau (thời sự,
văn hóa, kinh tế, văn học…), và dữ liệu văn bản này là đúng chính tả.
22
Chương trình kiểm thử nạp dữ liệu các câu đúng vào, sau đó tách câu và tự động
sinh lỗi ngẫu nhiên theo từng câu. Các câu sau khi được sinh lỗi tự động tiếp tục được
lấy làm dữ liệu đầu vào cho chức năng kiểm lỗi chính tả mà chúng tôi đã cài đặt theo
giải thuật ở trên, kết quả là 3 văn bản: văn bản gốc (đúng chính tả), văn bản sinh lỗi và
văn bản sau khi kiểm lỗi. Các văn bản sinh lỗi và sau khi kiểm lỗi được chúng tôi đánh
dấu để tiện cho việc theo dõi và đánh giá.
Sau khi thực hiện một số lượng test nhất định, chúng tôi xin đưa ra bảng thống kê
của một số kết quả đánh giá như dưới đây:
Số lỗi tối
Số lỗi sửa
Số lỗi sửa
STT Tổng số câu Số lỗi sinh ra
đa trong
thành công
không đúng
một câu
1
2
3
4
5
6
7
8
998
998
998
998
998
998
998
998
76
64 (84.21%)
65 (82.28%)
355 (85.54%)
377 (89.55%)
363 (89.19%)
660 (82.29%)
414 (84.32%)
238 (79.07%)
128 (168.42%)
86 (108.86%)
607 (146.26%)
546 (129.69%)
556 (136.61%)
648 (80.80%)
269 (54.79%)
207 (68.77%)
1
1
1
1
1
2
3
4
79
415
421
407
802
491
301
Ở đây, số lỗi sửa không đúng bao gồm lỗi sửa không thành công và lỗi do làm sai
đi những âm tiết đúng. Vấn đề này là vấn đề tất yếu gặp phải khi sử dụng phương pháp
kiểm lỗi có tính “mù”, do chỉ sử dụng thông tin ngữ cảnh bằng thống kê N-gram mà
không sử dụng thêm loại tri thức ngôn ngữ nào khác.
Qua bảng kết quả ở trên, ta có thể thấy kết quả sửa lỗi thành công là chưa cao, và
tỷ lệ sửa lỗi không đúng lại rất lớn. Điều này thường xảy ra ở những câu dài, có số lỗi
chính tả ít như:
“Cụ thể, Trung tâm đề nghị các doanh nghiệp gửi đến Trung tâm danh sách chi
tiết xe taxi đang hoạt động của từng doonh nghiệp trước ngày 25/5 để tiến hành chốt
sổ”
23
Được sửa thành:
“Cụ thể, Trung tâm đề nghị các doanh nghiệp gửi đến Trung tấm danh sách ghi
tiết xem taxi đang hoạt động của từng doanh nghiệp trước ngày 25/5 để tiến hành chốt
sổ”
Tuy nhiên, lại có những trường hợp câu rất ngắn, lỗi sai trong câu rất nhiều
nhưng chương trình vẫn có thể sửa lỗi đúng 100% như:
“Ăn iu em nhìu lém! Em có iu ăn hông?” được sửa thành “Anh yêu em nhiều
lắm! Em có yêu anh không?”
Hay: “chún tôi cóa thể làm được đìu đóa” được sửa thành “chúng tôi có thể làm
được điều đó”
Để sửa được những lỗi như 2 ví dụ trên chúng tôi phải kết hợp sử dụng unigram
mà không chỉ sử dụng trigram do thông tin ngữ cảnh quá nghèo nàn.
3.4.2. Thảo luận
Từ những kết quả ở trên, ta có thể thấy rằng chỉ sử dụng thông tin ngữ cảnh bằng
thống kê N-gram để kiểm lỗi chính tả là chưa hiệu quả. Tuy nhiên, các kết quả đó cũng
cho thấy khả năng nâng cao kết quả sửa lỗi là rất lớn. Vì khi chỉ sử dụng N-gram, sự
phụ thuộc của kết quả vào dữ liệu huấn luyện là rất lớn. Hơn nữa, ta có thể để ý rằng,
khi số lỗi trong một câu tăng lên thì tỉ lệ lỗi mới sinh ra lại giảm xuống khá nhiều,
trong khi tỉ lệ sửa lỗi đúng không thay đổi là mấy. Điều này cho thấy các lỗi mới sinh
ra trong quá trình kiểm tra thường xảy ra với các tổ hợp âm tiết nhất định, tỉ lệ này
thay đổi khi tổ hợp âm tiết đó bị thay đổi. Chứng tỏ, các lỗi đó là do sự phụ thuộc của
công tác kiểm lỗi vào dữ liệu huấn luyện gây ra.
Do vậy, ta có thể nghĩ tới một số hướng giải quyết vấn đề trên đó là sử dụng
thêm các tri thức ngôn ngữ khác ngoài âm tiết. Đồng thời có thể sử dụng kết hợp mô
hình N-gram với các phương khác để giảm bớt độ “mù” của chương trình nhằm nâng
cao kết quả sửa lỗi và tốc độ xử lý.
24
Chương 4: Ứng dụng trên môi trường Web
Chương này chúng tôi trình bày một số vấn đề về lập trình trên nền web cho luận
văn này, một số ưu điểm, nhược điểm cũng như một vài phương pháp khắc phục các
nhược điểm đó.
4.1. Môi trường lập trình web
Như ta đã biết, ngày này, Internet không còn xa lạ với người dùng phổ thông, và
song song với sự phát triển của Internet là các ứng dụng trên nền web (web
applications) càng ngày càng phát triển cả về số lượng lẫn chất lượng. Các ứng dụng
này có rất nhiều loại khác nhau, về nhiều lĩnh vực khác nhau và cũng được viết trên
nhiều hệ ngôn ngữ lập trình khác nhau. Trong luận văn này, chúng tôi sử dụng các
ngôn ngữ lập trình web với nội dung động là: HTML, Javascript, PHP, MySQL và có
sử dụng thêm C++ cho một số công đoạn tối ưu hóa. Sau đây chúng ta sẽ cùng đi vào
những vấn đề chi tiết hơn.
4.2. Ưu điểm và nhược điểm
4.2.1. Ưu điểm
Ưu điểm đầu tiên của các ứng dụng chạy trên web đó là có thể sử dụng ở bất kỳ
đâu có Internet và không phụ thuộc vào platform. Một ứng dụng web có thể sử dụng
trên gần như tất cả các hệ máy bởi nó chỉ cần có một trình duyệt (browser) và có kết
nối internet.
Một ưu điểm khác nữa của các ứng dụng web khiến nó không phụ thuộc vào hệ
máy bởi các xử lý phức tạp của ứng dụng được thực hiện tại server (server-side
applications), do đó máy của người dùng đầu cuối (end-user) không cần có tài nguyên
phần cứng quá lớn, thậm chí là rất nhỏ như các thiết bị di động: netbook,
smartphone…
Bên cạnh đó, các chức năng độc lập của chương trình có thể được sử dụng trong
các chương trình khác như một module. Ví dụ như chức năng kiểm lỗi chính tả tiếng
Việt này có thể được sử dụng trong việc kiểm tra lỗi chính tả khi soạn email.
Một ưu điểm khác khi sử dụng hệ CSDL đó là có thể truy xuất dữ liệu từng phần
mà không phải nạp toàn bộ dữ liệu vào trong bộ nhớ chính (RAM).
25
Tải về để xem bản đầy đủ
39 trang
13/04/2025
300
Bạn đang xem 30 trang mẫu của tài liệu "Khóa luận Kiểm lỗi chính tả tiếng Việt", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên.
File đính kèm:
- khoa_luan_kiem_loi_chinh_ta_tieng_viet.pdf
