Nghiên cứu một số kỹ thuật thích ứng miền trong dịch máy thống kê Anh-Việt.
Keywords: Hệ thống thông tin, Dịch máy, Dịch máy mạng nơ-ron, Thích ứng miền., Dịch máy thống kê, Tiếng Anh, tiếng Việt

Cho đến nay, dịch máy thống kê (SMT-Statistical Machine Translation) là phương pháp dịch máy được nghiên cứu nhiều và phổ biến nhất trước khi phát triển dịch máy mạng nơ-ron (NMT-Neutral Machine Translation). Hiện nay, dịch máy NMT là cách tiếp cận hiện đại, tiên tiến nhất (State-Of-The-Art). Cả dịch máy SMT và NMT đều là các phương pháp dịch máy dựa trên dữ liệu (DDMT-Data Driven Machine Translation), cách tiếp cận này sử dụng kho ngữ liệu song song lớn (Parallel corpus) chủ yếu do con người dịch làm cơ sở để tạo ra các bản dịch. Về bản chất, phương pháp dịch máy DDMT là cách tiếp cận theo phương pháp thống kê. Vì vậy, để tạo ra một mô hình dịch máy chất lượng tốt phụ thuộc rất lớn vào số lượng và chất lượng của ngữ liệu huấn luyện. Đối với các miền có sẵn kho ngữ liệu song song lớn, chẳng hạn như miền tin tức thì chất lượng dịch thuật đạt mức cao. Tuy nhiên, trong vô số miền đặc thù khác không có kho ngữ liệu song song lớn, chẳng hạn như miền y tế hoặc miền pháp luật, chất lượng bản dịch kém đến mức có thể không chấp nhận được. Việc dịch các văn bản thuộc chuyên ngành hẹp, miền đặc thù có tập từ vựng không cùng phân bố với tập từ vựng của ngữ liệu dùng để huấn luyện mô hình đang phải đối mặt với nhiều thách thức, thích ứng miền trong dịch máy là một miền nghiên cứu nhằm giải quyết các vấn đề này để tối ưu hóa bản dịch trong một ngữ cảnh hoặc miền cụ thể. Hiện nay, các phương pháp thích ứng miền trong dịch máy theo hai hướng tiếp cận phổ biến là (1) Hướng mô hình (cải tiến mô hình trong miền đích) và (2) Hướng dữ liệu (cải tiến chất lượng hoặc tăng cường, bổ sung thêm dữ liệu miền để huấn luyện mô hình). Luận án này tập trung giải quyết các thách thức đã nêu về thích ứng miền trong dịch máy thống kê cho cặp ngôn ngữ Anh-Việt, đã đề xuất ba kỹ thuật thích ứng miền theo cả hai hướng tiếp cận trên, luận án có ba đóng góp chính, cụ thể như sau: Thứ nhất, đề xuất phương pháp tinh chỉnh bảng cụm từ (phrasetable) cho SMT, đây là cách tiếp cận theo hướng mô hình. Trong SMT, mô hình dịch (translation model - còn gọi là bảng dịch cụm từ) chứa danh sách các xác suất dịch của các cụm từ từ ngôn ngữ nguồn sang ngôn ngữ đích theo cả hai chiều dịch, các xác suất này được học tự động từ tập dữ liệu song ngữ. Đề xuất này thực hiện phân loại miền cho các cụm từ trong bảng cụm từ, từ đó điều chỉnh, cập nhật lại xác suất dịch của các cụm từ này theo hướng ưu tiên hơn trong miền đích. Thứ hai, đề xuất phương pháp sinh tự động dữ liệu song ngữ cho dịch máy, đây là cách tiếp cận theo hướng dữ liệu, cụ thể là tăng cường, bổ sung thêm dữ liệu cho huấn luyện. Hiện nay, dịch máy NMT luôn trong tình trạng thiếu dữ liệu song ngữ để huấn luyện mô hình, việc xây dựng dữ liệu song ngữ đủ lớn luôn là một thách thức, đặc biệt dữ liệu song ngữ miền. Do đó, luận án đã đề xuất sử dụng ứng dụng Google Translate như một mô hình thành phần trong các bước của kĩ thuật dịch ngược để sinh tự động dữ liệu giả song ngữ. Đề xuất đặc biệt hiệu quả đối với các cặp ngôn ngữ hoặc miền ít tài nguyên, giảm chi phí thời gian và có được dữ liệu giả song ngữ tốt hơn so với kĩ thuật dịch ngược thông thường. Thứ ba, đề xuất phương pháp cải tiến chất lượng của dữ liệu giả song ngữ được sinh tự động ở đề xuất thứ hai, đây cũng là cách tiếp cận theo hướng dữ liệu nhưng mục đích là cải tiến chất lượng của dữ liệu cho huấn luyện. Do đầu vào của phương pháp dịch ngược là một văn bản nhưng văn bản này thường có nhiễu vì có thể chứa các lỗi về chính tả, ngữ pháp nên ảnh hưởng tới chất lượng của đầu ra. Để giảm nhiễu, luận án đề xuất sửa lỗi chính tả, ngữ pháp tự động cho văn bản đầu vào trước khi đưa vào dịch ngược. Đề xuất này góp phần cải thiện chất lượng của dữ liệu giả song ngữ được sinh tự động.