Trong bài viết này, ta sẽ khảo sát bài toán Rút trích thông tin (Information extraction – IE), một nhánh nghiên cứu nâng cao thiên về rút trích thông tin ngữ nghĩa trong văn bản. Từ đây, ta sẽ có nhiều ứng dụng cho nhiều domain như Web mining (rút trích tên người nổi tiếng, sản phẩm đang hot, so sánh giá sản phẩm, nghiên cứu đối thủ cạnh tranh, phân tích tâm lý khách hàng), Biomedical, Business intelligent, Financial professional (đánh giá thị trường từ các nguồn khác nhau: giá xăng dầu tăng giảm, thông tin chiến tranh, chính trị giữa các nước, điều luật mới trong thị trường kinh doanh), Terrism event (sử dụng vũ khí gì, đối tượng tấn công là ai).
Sau các bước tiền xử lý thiên về từ vựng và cú pháp như tách câu, tách từ, phân tích cú pháp, gán nhãn từ loại. Từ IE ta sẽ đơn giản hóa thành các bài toán con gồm: Rút trích tên thực thể (Named entity recognition – NER: people, organization, location), phân giải đồng tham chiếu (Coreference resolution) và Rút trích quan hệ giữa hai thực thể (Relation extraction – RE: founderOf, headQuarteredIn). Các mô hình khi thực nghiệm sẽ được đánh giá thông qua các chỉ số Precision, Recall, F1-score. Dưới đây là một ví dụ về rút trích quan hệ trong câu.
Tiếp tục đọc “Information extraction – Bài toán rút trích thông tin trong văn bản”