Xin chào các bạn, bài viết này sẽ dẫn dắt chúng ta vào thế giới của Machine Reading Comprehension (MRC) - một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP). MRC hướng tới việc nâng cao khả năng tự động hiểu và phân tích thông tin từ văn bản, tương tự như cách mà con người đọc và hiểu.

Machine Reading Comprehension là gì?

MRC là lĩnh vực nghiên cứu tập trung vào việc phát triển các hệ thống có khả năng hiểu sâu về nội dung văn bản, nhắm đến việc trả lời các câu hỏi phức tạp dựa trên tri thức đã học. Sự phát triển của MRC mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như tìm kiếm thông tin trực tuyến, hỗ trợ quyết định trong y tế, tài chính và giáo dục.

Các hệ thống MRC không chỉ giúp tiết kiệm thời gian cho người dùng mà còn cải thiện hiệu quả trong việc trả lời các câu hỏi đặc trưng như factoid, nơi mà thông tin cụ thể và chính xác đang được yêu cầu.

Ứng dụng của Hệ Thống MRC

MRC có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, ví dụ:

• Hệ thống hỏi đáp: Giúp xác định các câu trả lời chính xác từ văn bản lớn cho các câu hỏi phức tạp.
• Tóm tắt văn bản: Hỗ trợ trong việc tóm tắt thông tin từ tài liệu dài, giúp người dùng nắm bắt nội dung chính hơn.
• Trích xuất thông tin: Hiệu quả trong việc tìm kiếm và trích xuất các thông tin quan trọng như tên người, địa điểm và số liệu từ văn bản.
• Chatbots thông minh: Cải thiện khả năng tương tác của chatbots với người dùng qua việc hiểu và phản hồi tự nhiên.

Corpus MRC là gì?

Corpus là thuật ngữ dùng để chỉ tập dữ liệu huấn luyện cho các mô hình ngôn ngữ trong MRC. Corpus bao gồm các cặp câu hỏi và câu trả lời với bối cảnh từ nhiều loại văn bản.

Mục tiêu của việc xây dựng corpus là cung cấp dữ liệu cho các mô hình ngôn ngữ, giúp chúng nắm bắt và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.

Dựa trên định dạng của câu trả lời, dữ liệu có thể được phân loại thành ba loại chính: câu trả lời trích xuất, câu trả lời mô tả, và câu trả lời trắc nghiệm.

Dữ liệu với Câu Trả Lời Trích Xuất

Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về các dataset sử dụng câu trả lời trích xuất từ văn bản:

• SQuAD: Tập dữ liệu nổi tiếng đánh giá khả năng đọc hiểu của AI từ các đoạn văn Wikipedia.
• CNN/Daily Mail: Nguồn tài nguyên từ các bài báo lớn, tập trung vào khả năng đọc hiểu.
• CBT: Dùng các câu chuyện thiếu nhi để kiểm tra khả năng hiểu của AI.
• NewsQA: Tập dữ liệu giúp thử nghiệm khả năng suy luận của mô hình MRC.
• TriviaQA: Bộ dữ liệu với nhiều cặp câu hỏi và tài liệu chứng minh.
• WIKIHOP: Đánh giá khả năng tổng hợp thông tin từ nhiều tài liệu.

Dữ liệu với Câu Trả Lời Mô Tả

Các dataset mang đến trải nghiệm thực tế hơn với khả năng thúc đẩy suy nghĩ và phân tích:

• MS MARCO: Bộ dữ liệu câu hỏi từ công cụ tìm kiếm Bing và trợ lý ảo Cortana.
• NarrativeQA: Tập trung vào các câu chuyện tự sự, cung cấp cặp câu hỏi và câu trả lời.

Dữ liệu với Câu Trả Lời Trắc Nghiệm

Loại dữ liệu QA này cung cấp danh sách các lựa chọn:

• MCTest: Tập trung vào thể loại phim viễn tưởng với nhiều câu hỏi trắc nghiệm.
• RACE: Bộ dữ liệu từ các kỳ thi tiếng Anh, đánh giá khả năng đọc hiểu ở các cấp.
• CLOTH: Bao gồm các câu hỏi từ bài kiểm tra tiếng Anh trung cấp và trung học.
• MCScript: Sẽ giúp người đọc phải suy luận từ văn bản để trả lời câu hỏi.
• ARC: Các câu hỏi trắc nghiệm từ bài kiểm tra chuẩn hóa.
• CoQA: Đưa ra các câu hỏi trong bối cảnh đối thoại giữa người hỏi và người trả lời.

Kết luận

MRC hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ với nhiều ứng dụng đa dạng trong tương lai. Việc xí nghiệp và nghiên cứu về các dataset liên quan đến MRC sẽ giúp làm nổi bật khả năng đọc hiểu của máy móc, tạo ra nhiều cơ hội mới trong các lĩnh vực như giáo dục, y tế và công nghệ thông tin.

Tài liệu Tham khảo

Machine Reading Comprehension: a Literature Review: https://arxiv.org/abs/1907.01686
source: viblo