Description
Sự mơ hồ vẫn là một trong những vấn đề thách thức nhất trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP-Natural Language Processing), ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của các tác vụ hiện nay như dịch máy, truy xuất thông tin và trả lời câu hỏi… Bài báo này nghiên cứu vai trò của ngôn ngữ học tính toán trong việc hỗ trợ giải quyết sự mơ hồ, tập trung vào các cấp độ từ vựng, cú pháp và ngữ nghĩa. Bằng cách kết hợp các lý thuyết ngôn ngữ học với các phương pháp học máy, chúng tôi làm nổi bật các phương pháp cho phép hệ thống nắm bắt ngữ cảnh và loại bỏ sự nhập nhằng tốt hơn. Nghiên cứu của chúng tôi trình bày tổng quan về các kỹ thuật hiện tại, bao gồm loại bỏ sự mơ hồ nghĩa của từ bằng cách nhúng từ nhận biết ngữ cảnh và các mô hình xác suất, đồng thời thảo luận về những hạn chế của chúng trong các ứng dụng thực tế, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tích hợp kiến thức ngôn ngữ học tính toán vào các hệ thống NLP.
Từ khóa
Ngôn ngữ học tính toán; Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP); Giải quyết sự mơ hồ; Khử nhập nhằng ngữ nghĩa từ; Mô hình nhận thức ngữ cảnh
Thông tin các tác giả
Huỳnh Quang Đức: Thạc sĩ, đang giảng dạy tại Khoa Công nghệ thông tin, Robot và Trí tuệ nhân tạo, Trường Đại học Bình Dương. Số 504 Đại Lộ Bình Dương, Phường Phú Lợi, thành phố Hồ Chí Minh. Email: hqduc@bdu.edu.vn
