បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃកង្វះខាតឧបករណ៍ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) ជាពិសេសក្បួនដោះស្រាយសម្រាប់ការបិទស្លាកថ្នាក់ពាក្យ (POS Tagging) សម្រាប់ភាសា Yoruba ដែលជាភាសានិយាយច្រើនជាងគេមួយនៅអាហ្វ្រិកខាងលិច។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រសិក្សាតាមបែបស្ថិតិ (Statistical learning approach) ដោយអនុវត្តម៉ូដែលម៉ាកូវលាក់កំបាំង (Hidden Markov Model) លើកម្រងអត្ថបទដែលបានបិទស្លាកដោយដៃ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Hidden Markov Model (HMM) with Viterbi Algorithm ម៉ូដែលម៉ាកូវលាក់កំបាំងជាមួយក្បួនដោះស្រាយ Viterbi (វិធីសាស្ត្រស្នើឡើង) |
ដំណើរការលឿន ទាមទារទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលតិចតួចត្រឹមតែ ៥០០ ប្រយោគ ងាយស្រួលអនុវត្តសម្រាប់ភាសាដែលខ្វះខាតធនធាន។ | ភាពសុក្រឹតនៅមានកម្រិតត្រឹម ៧៤% ព្រោះវាពឹងផ្អែកខ្លាំងទៅលើទំហំនិងភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យដែលបានបិទស្លាកដោយដៃ។ | ទទួលបានភាពសុក្រឹត (Precision) 0.71 អត្រារំលឹក (Recall) 0.76 និង F-measure 0.73 លើទិន្នន័យសាកល្បងចំនួន ១០០ ប្រយោគ។ |
| Rule-Based Approach វិធីសាស្ត្រផ្អែកលើវិធាន (បានលើកឡើងក្នុងការសិក្សាស្រាវជ្រាវ) |
អាចផ្តល់ភាពសុក្រឹតខ្ពស់ប្រសិនបើមានការចងក្រងវិធានវេយ្យាករណ៍ និងវាក្យសម្ព័ន្ធបានច្បាស់លាស់ពីអ្នកជំនាញ។ | ចំណាយពេលយូរ ទាមទារអ្នកជំនាញភាសាវិទ្យាដើម្បីបង្កើតវិធានដោយដៃ មានភាពស្មុគស្មាញ និងពិបាកក្នុងការកែប្រែនៅពេលមានពាក្យថ្មីៗ។ | មិនមានលទ្ធផលជាក់ស្តែងលើកម្រងអត្ថបទពាក្យ Yoruba នេះទេ ប៉ុន្តែឯកសារបញ្ជាក់ថាវាមានភាពលំបាកក្នុងការអនុវត្តជាក់ស្តែងសម្រាប់ភាសាថ្មី។ |
| Neural Networks បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត (បានលើកឡើងក្នុងការសិក្សាស្រាវជ្រាវ) |
មានសមត្ថភាពអាចរៀនពីទិន្នន័យដោយស្វ័យប្រវត្តិ (Adaptive learning) និងស្វែងរកលក្ខណៈសម្បត្តិស្មុគស្មាញរបស់ភាសាដោយមិនបាច់កំណត់វិធានដោយដៃ។ | ទាមទារទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលក្នុងបរិមាណដ៏ច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ និងកម្លាំងម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រខ្លាំង ដែលមិនស័ក្តិសមទាល់តែសោះសម្រាប់ភាសាខ្វះខាតធនធាន (Low-resource language)។ | មិនត្រូវបានជ្រើសរើសយកមកអនុវត្តក្នុងការស្រាវជ្រាវនេះទេ ដោយសារកង្វះខាតកម្រងអត្ថបទ (Corpus) ទំហំធំ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តការស្រាវជ្រាវនេះមិនទាមទារធនធានកុំព្យូទ័រ (Hardware) ធំដុំនោះទេ ប៉ុន្តែទាមទារការចំណាយពេលវេលាច្រើនលើកម្លាំងពលកម្មមនុស្សសម្រាប់ការរៀបចំទិន្នន័យដោយដៃ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងផ្តាច់មុខលើកម្រងអត្ថបទភាសា Yoruba របស់សហភាពស្ត្រីនីហ្សេរីយ៉ាទីក្រុងឡាហ្គោស ដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលត្រឹមតែ ៥០០ ប្រយោគប៉ុណ្ណោះ។ នេះគឺជាគំរូដ៏ល្អមួយសម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ព្រោះភាសាខ្មែរក៏ជាភាសាដែលមានធនធានទិន្នន័យឌីជីថល (Corpus) នៅមានកម្រិតដូចគ្នា ដែលទាមទារការចាប់ផ្តើមពីទិន្នន័យតូចៗសិន។
វិធីសាស្ត្រនេះមានសក្តានុពលខ្លាំង និងស័ក្តិសមបំផុតក្នុងការយកមកអនុវត្តជាមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការពង្រឹងប្រព័ន្ធដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) ជាភាសាខ្មែរ។
សរុបមក ការអនុវត្តម៉ូដែលស្ថិតិដូចជា HMM គឺជាជំហានដំបូងដ៏រឹងមាំ ចំណាយតិច និងងាយស្រួលអនុវត្តបំផុតក្នុងការកសាងឧបករណ៍ NLP សម្រាប់ភាសាខ្មែរ មុននឹងឈានទៅប្រើប្រាស់ AI ឬ Deep Learning ដែលទាមទារធនធានខ្ពស់។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Hidden Markov Model (HMM) | ជាម៉ូដែលស្ថិតិមួយដែលប្រើប្រាស់ប្រូបាប៊ីលីតេដើម្បីទាយរកអ្វីមួយដែលយើងមើលមិនឃើញ (Hidden State) ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យដែលយើងអាចសង្កេតឃើញផ្ទាល់ (Observed State)។ ក្នុងការសិក្សានេះ គេប្រើវាដើម្បីទស្សន៍ទាយថ្នាក់ពាក្យ (នាម, កិរិយាសព្ទ...) របស់ពាក្យនីមួយៗក្នុងប្រយោគដោយមិនបាច់ដឹងច្បាប់វេយ្យាករណ៍។ | ដូចជាការទស្សន៍ទាយថាអាកាសធាតុថ្ងៃនេះមានភ្លៀងឬអត់ ដោយគ្រាន់តែសង្កេតមើលថាតើមនុស្សនៅតាមផ្លូវកាន់ឆ័ត្រឬក៏អត់។ |
| Part of Speech (POS) tagging | គឺជាដំណើរការបង្រៀនកុំព្យូទ័រឱ្យចេះចាត់ថ្នាក់ និងបិទស្លាកប្រភេទពាក្យនីមួយៗនៅក្នុងប្រយោគមួយ (ដូចជានាម សព្វនាម កិរិយាសព្ទ ឬគុណនាម) ទៅតាមអត្ថន័យ និងបរិបទដែលវាត្រូវបានប្រើប្រាស់ មុននឹងកុំព្យូទ័រអាចបន្តទៅយល់ន័យប្រយោគទាំងមូលបាន។ | ដូចជាការបិទស្លាកឈ្មោះនិងតួនាទី (ឧទាហរណ៍៖ អ្នកចាត់ការ, បេឡាករ, អ្នកយាម) ទៅឱ្យបុគ្គលិកម្នាក់ៗនៅក្នុងក្រុមហ៊ុនមួយអញ្ចឹងដែរ។ |
| Viterbi algorithm | ជាក្បួនដោះស្រាយគណិតវិទ្យាក្នុងការសរសេរកម្មវិធី (Dynamic Programming) ដែលជួយគណនា និងស្វែងរកផ្លូវ ឬលំដាប់លំដោយនៃថ្នាក់ពាក្យដែលមានភាពត្រឹមត្រូវ និងមានប្រូបាប៊ីលីតេខ្ពស់ជាងគេបំផុត ក្នុងចំណោមជម្រើសរាប់ពាន់ម៉ឺន ដើម្បីចំណេញពេលវេលាគណនារបស់កុំព្យូទ័រ។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់កម្មវិធី Google Maps ដើម្បីគណនាស្វែងរកផ្លូវដែលលឿនបំផុត និងត្រឹមត្រូវបំផុតក្នុងការធ្វើដំណើរពីចំណុច A ទៅចំណុច B។ |
| Corpus | ជាបណ្តុំនៃអត្ថបទ ឬទិន្នន័យភាសា (អាចជាអត្ថបទសរសេរ ឬការបញ្ចេញសំឡេង) យ៉ាងច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ ដែលត្រូវបានប្រមូល និងរៀបចំជាប្រព័ន្ធសម្រាប់យកទៅប្រើប្រាស់ក្នុងការស្រាវជ្រាវភាសាវិទ្យា ឬបង្វឹកម៉ូដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI)។ | ដូចជាបណ្ណាល័យដ៏ធំមួយដែលផ្ទុកសៀវភៅ និងឯកសាររាប់លានសន្លឹក ដែលរៀបចំយ៉ាងមានសណ្តាប់ធ្នាប់ ដើម្បីទុកឱ្យកុំព្យូទ័រចូលទៅអាននិងរៀនសូត្រ។ |
| Tagset | ជាបញ្ជីនៃស្លាកចំណាត់ថ្នាក់ពាក្យស្តង់ដារដែលត្រូវបានកំណត់ទុកជាមុនដោយអ្នកជំនាញ សម្រាប់យកទៅប្រើប្រាស់ក្នុងការបិទស្លាកសម្គាល់ពាក្យនីមួយៗក្នុងកម្រងអត្ថបទ (Corpus) ដើម្បីឱ្យមានឯកភាពគ្នា។ | ដូចជាប្រអប់ស្ទីគ័រដែលមានពាក្យថា "ល្អ", "មធ្យម", "ខ្សោយ" ដែលគ្រូបង្រៀនរៀបចំទុកសម្រាប់បិទលើសៀវភៅរបស់សិស្សគ្រប់គ្នា។ |
| Stochastic Approach | ជាវិធីសាស្ត្រគណនាដែលផ្អែកលើស្ថិតិនិងប្រូបាប៊ីលីតេនៃការកើតឡើងញឹកញាប់ ដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្ត ឬទស្សន៍ទាយលទ្ធផលដែលទំនងជាអាចកើតមានបំផុត ជាជាងការប្រើប្រាស់វិធានឬច្បាប់វេយ្យាករណ៍ស្ងួតៗ។ | ដូចជាការទាយថាកាក់ដែលបោះទៅលើនឹងធ្លាក់មកចេញរូប "ក្បាល" ឬ "កន្ទុយ" ដោយផ្អែកលើការកត់ត្រាស្ថិតិនៃការបោះ១០០ដងមុន ជាជាងការព្យាយាមគណនាកម្លាំងខ្យល់ និងទម្ងន់កាក់។ |
| N-gram | ជាវិធីសាស្ត្រនៃការកាត់បំបែកអត្ថបទជាបំណែកៗដែលមានប្រវែងស្មើៗគ្នា (ឧទាហរណ៍ Unigram=មួយពាក្យ, Bigram=ពីរពាក្យជាប់គ្នា) ដើម្បីឱ្យកុំព្យូទ័រវិភាគរកទំនាក់ទំនង និងទម្លាប់នៃការប្រើប្រាស់ពាក្យទាំងនោះនៅក្នុងភាសាណាមួយ។ | ដូចជាការកាត់ខ្សែនំបញ្ចុកជាកង់ៗដែលមានប្រវែងប៉ុនៗគ្នា ដើម្បីងាយស្រួលក្នុងការពិនិត្យមើលគុណភាពនៃសរសៃនំឱ្យបានលម្អិត។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
