KimKha's Weblog

Trước khi sử dụng các công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa, thì các hệ thống ngữ nghĩa phải tổ chức lại những dữ liệu không có cấu trúc cụ thể trên internet. Vì những dữ liệu trên internet thường được viết bằng ngôn ngữ tự nhiên, và người dùng cũng thường tìm kiếm bằng một câu truy vấn theo ngôn ngữ tự nhiên. Việc xây dựng tự động các dữ liệu có cấu trúc thường mất một khoảng thời gian rất lớn, chi phí bỏ ra cũng nhiều.

Theo đề xuất của Zhang và Yu (xem [Zhang 2001]), một đồ thị ý niệm (Conceptual Graph – xem [Sowa 1984]) được dùng như là một công cụ cho việc hiện thực ngữ nghĩa (semantic representation), trong khi WordNet (xem [Miller 1990]) cùng với các hệ phân cấp quan hệ được xây dựng bằng cách thủ công tác động để hình thành miền ontology được dùng cho toàn bộ quá trình phân tích và khai thác ngữ nghĩa. Từ đó, những nghiên cứu khác sẽ ánh xạ và chuyển đổi một cách chính xác sang đồ thị RDF (xem [Berners-Lee 2001] và [Corby, Dieng, và Hèbert 2000]). (đọc tiếp…)

Một trong các khó khăn của phân tích ngữ nghĩa mà ai cũng thấy đó là việc chuyển đổi các đại từ trong câu nói sang subject trong triple. Lấy một ví dụ, nếu như gặp chữ “tôi” trong blog của Kim Kha thì có thể subject là “Kim Kha”. Tuy nhiên, vì blog của Kim Kha cho phép bình luận nên Viết Nghi vào bình luận và thêm đại từ “tôi” vào trong đó, do đó, trong phần bình luận của Viết Nghi, chữ “tôi” được hiểu là “Viết Nghi”. Bây giờ, Viết Nghi có trích dẫn một câu nói của một người nào đó, rủi thay có đại từ “tôi”, và chúng tôi đoan chắc rằng máy không thể hiểu được subject là cái gì, bởi vì không có một mối liên hệ nào giữa từ “tôi” ở đây với một người đích danh nào đó (có một URI thích hợp).

Muốn giải quyết được vấn đề trên, cần phải tập trung vào ngữ cảnh của câu nói. Theo cách hiểu của con người, trong ngữ cảnh của câu trích dẫn, đại từ “tôi” được hiểu là “một ai đó mà người đó là tác giả của câu trích dẫn này”. Và vì tất cả các tài nguyên trên internet được xây dựng theo cách hiểu của con người, nên máy phải tìm cách hiểu những lối viết của con người, tức là phải hiểu dựa trên ngữ cảnh.

Quay trở lại vấn đề tìm kiếm, tương tự như phần phân tích ngữ nghĩa mà chúng ta vừa mới đề cập, một kết quả tốt là kết quả của sự “so trùng” ngữ nghĩa của câu truy vấn và dữ liệu, góc nhìn của ngữ cảnh cũng vậy. Máy tìm kiếm cần phải hiểu ngữ nghĩa trong ngữ cảnh truy vấn của người dùng, đồng thời phải hiểu ngữ nghĩa trong ngữ cảnh của các tài nguyên trong cơ sở dữ liệu tìm kiếm. (đọc tiếp…)