បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយបញ្ហាកង្វះខាតធនធានផ្នែកដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) សម្រាប់ភាសាហូសា (Hausa) ជាពិសេសគឺការបិទស្លាកផ្នែកនៃសន្ទរកថា (POS Tagging) ដែលនៅមានកម្រិត។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានប្រមូលសំណុំទិន្នន័យអត្ថបទ និងបង្ហាត់ម៉ូដែលស្ថិតិដើម្បីធ្វើការបិទស្លាកនិងចំណាត់ថ្នាក់ប្រភេទពាក្យដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Hidden Markov Model (HMM) ម៉ូដែល Hidden Markov (ការបិទស្លាកផ្អែកលើស្ថិតិ) |
ងាយស្រួលប្រើប្រាស់សម្រាប់សំណុំទិន្នន័យតូច (Friendly for small datasets) និងអាចវិភាគបរិបទនៃពាក្យនៅក្នុងប្រយោគបានល្អដើម្បីកំណត់ប្រភេទពាក្យ។ | អាចមានភាពត្រឹមត្រូវទាបលើប្រភេទពាក្យមួយចំនួន (ឧទាហរណ៍៖ ឈ្នាប់/Conjunctions) ប្រសិនបើមិនមានទិន្នន័យហ្វឹកហាត់គ្រប់គ្រាន់។ | ទទួលបានភាពត្រឹមត្រូវជាមធ្យម ៧៩,១៤% និងសម្រេចបាន ៧៦,៧៥% លើការផ្ទៀងផ្ទាត់សំណាកដោយអ្នកជំនាញ (គុណនាមទទួលបាន ១០០%)។ |
| Rule-Based POS Tagger ការបិទស្លាកផ្អែកលើវិធាន (Rule-Based) |
អាចផ្តល់ភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ប្រសិនបើច្បាប់និងវិធានវេយ្យាករណ៍ត្រូវបានសរសេរយ៉ាងច្បាស់លាស់និងហ្មត់ចត់ដោយអ្នកជំនាញភាសា។ | ទាមទារការសរសេរវិធានដោយដៃស្មុគស្មាញ ចំណាយពេលយូរ និងពិបាកអនុវត្តសម្រាប់ភាសាដែលមានទម្រង់រូបសាស្ត្រ (Morphology) ស្មុគស្មាញច្រើន។ | មិនមានលទ្ធផលជាក់លាក់ពីការធ្វើតេស្តក្នុងឯកសារនេះទេ ប៉ុន្តែត្រូវបានលើកឡើងថាជាវិធីសាស្ត្រប្រពៃណីដែលទាមទារកម្លាំងពលកម្មខ្ពស់ពីអ្នកជំនាញ។ |
| Maximum Entropy (MaxEnt) អង់ត្រូវពីអតិបរមា (Maximum Entropy) |
រួមបញ្ចូលគុណសម្បត្តិនៃវិធីសាស្ត្រផ្សេងៗ (TBL, SDT) និងអាចបង្កើតរបាយប្រូបាប៊ីលីតេស្លាកសម្រាប់ពាក្យនីមួយៗបានយ៉ាងល្អ។ | មិនស័ក្តិសមសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលដែលប្រើប្រាស់សំណុំទិន្នន័យតូចនោះទេ (Not suitable for small dataset)។ | ត្រូវបានពិភាក្សាក្នុងរំលឹកទ្រឹស្តី (Literature Review) ថាមិនស័ក្តិសមនឹងបរិបទភាសាដែលមានទិន្នន័យតិចតួចដូចជា Hausa ឡើយ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារនេះមិនបានបញ្ជាក់ពីការចំណាយលើផ្នែករឹង (Hardware) នោះទេ ប៉ុន្តែបានសង្កត់ធ្ងន់លើតម្រូវការទិន្នន័យអត្ថបទនិងកម្លាំងពលកម្មពីអ្នកជំនាញភាសា។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងលើភាសាហូសា (Hausa) ដែលជាភាសាមានធនធានតិចតួច (Low-resource language) នៅទ្វីបអាហ្រ្វិក ដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីអត្ថបទវិទ្យុផ្សាយសំឡេង។ នេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់កម្ពុជា ព្រោះភាសាខ្មែរក៏ប្រឈមនឹងបញ្ហាកង្វះទិន្នន័យស្រដៀងគ្នា ដែលទាមទារវិធីសាស្ត្រងាយស្រួលនិងប្រើប្រាស់ទិន្នន័យតិចដើម្បីបង្ហាត់ម៉ូដែលអក្សរសាស្ត្រ។
វិធីសាស្ត្រ Hidden Markov Model នេះមានអត្ថប្រយោជន៍ និងភាពជាក់ស្តែងខ្ពស់ណាស់សម្រាប់ការចាប់ផ្តើមអភិវឌ្ឍឧបករណ៍ NLP សម្រាប់ភាសាខ្មែរនៅកម្ពុជា។
ការប្រើប្រាស់ម៉ូដែលស្ថិតិដូចជា HMM ផ្តល់នូវផ្លូវដ៏មានប្រសិទ្ធភាពមួយក្នុងការធ្វើឌីជីថលនីយកម្ម និងដំណើរការអត្ថបទភាសាខ្មែរ ទោះបីជាមានទិន្នន័យដំបូងតិចតួចក៏ដោយ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Part-of-Speech (POS) Tagging | ដំណើរការក្នុងកុំព្យូទ័រដើម្បីកំណត់ប្រភេទពាក្យនីមួយៗក្នុងប្រយោគ (ដូចជានាម កិរិយាសព្ទ គុណនាម) ដោយផ្អែកលើអត្ថន័យ និងបរិបទរបស់វានៅក្នុងអត្ថបទ ដើម្បីឲ្យម៉ាស៊ីនអាចយល់ពីវេយ្យាករណ៍។ | ដូចជាការបិទស្លាកឈ្មោះតួនាទីឲ្យកីឡាករម្នាក់ៗក្នុងក្រុមបាល់ទាត់ (អ្នកចាំទី ខ្សែប្រយុទ្ធ) ដើម្បីរៀបចំយុទ្ធសាស្ត្រលេងឲ្យត្រូវ។ |
| Hidden Markov Model | ម៉ូដែលស្ថិតិមួយដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីទស្សន៍ទាយស្ថានភាពដែលយើងមើលមិនឃើញ (ឧទាហរណ៍៖ ប្រភេទពាក្យ) ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យដែលយើងអាចសង្កេតឃើញជាបន្តបន្ទាប់ (ឧទាហរណ៍៖ ស៊េរីនៃពាក្យក្នុងប្រយោគ) តាមរយៈការគណនាប្រូបាប៊ីលីតេ។ | ដូចជាការទស្សន៍ទាយថាអាកាសធាតុថ្ងៃស្អែកភ្លៀងឬអត់ ដោយគ្រាន់តែសង្កេតមើលថាតើមនុស្សពាក់អាវភ្លៀងដើរតាមផ្លូវឬអត់ ដោយមិនបាច់មើលមេឃដោយផ្ទាល់។ |
| Corpus | បណ្តុំអត្ថបទ ឬទិន្នន័យភាសាដ៏ធំមួយដែលត្រូវបានប្រមូលផ្តុំនិងរៀបចំយ៉ាងមានប្រព័ន្ធ ដើម្បីប្រើប្រាស់សម្រាប់ការស្រាវជ្រាវភាសាវិទ្យា ឬបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ | ដូចជាបណ្ណាល័យឌីជីថលដ៏ធំមួយដែលផ្ទុកសៀវភៅ និងឯកសាររាប់ពាន់ក្បាលសម្រាប់ឲ្យកុំព្យូទ័រអាននិងរៀនសូត្រពីរបៀបដែលមនុស្សប្រើប្រាស់ភាសា។ |
| Stemming | ដំណើរការកាត់ចោលនូវផ្នត់ដើម ផ្នត់កណ្តាល ឬផ្នត់ចុងនៃពាក្យមួយ ដើម្បីស្វែងរកឫសគល់ដើមរបស់ពាក្យនោះ (ឧទាហរណ៍ កាត់ពាក្យ "connecting" ឬ "connected" ទៅជាទម្រង់ដើម "connect")។ | ដូចជាការបកសំបកនិងកាត់មែកឈើចេញ ដើម្បីយកតែដើមទំហំស្នូលរបស់វាសម្រាប់យកទៅប្រើប្រាស់បន្ត។ |
| Lemmatization | ដំណើរការស្រដៀងនឹង Stemming ដែរ ប៉ុន្តែវាមានភាពឆ្លាតវៃជាងដោយវាបំប្លែងពាក្យទៅជាទម្រង់ដើមពិតប្រាកដរបស់វាក្នុងវចនានុក្រម ដោយផ្អែកលើវិធានវេយ្យាករណ៍ (ឧទាហរណ៍ បំប្លែង "better" ទៅជា "good")។ | ដូចជាការមើលរូបថតមនុស្សចាស់ ហើយអាចស្រមៃដឹងច្បាស់ថាមនុស្សនោះមានមុខមាត់យ៉ាងណានៅពេលគេនៅក្មេង។ |
| Morphology | ការសិក្សាអំពីរចនាសម្ព័ន្ធ និងការកកើតនៃពាក្យនៅក្នុងភាសាមួយ ដែលរួមមានការបំបែក ឬផ្សំពាក្យដោយប្រើផ្នត់ផ្សេងៗដើម្បីបង្កើតអត្ថន័យថ្មី។ | ដូចជាការសិក្សាពីរបៀបយករូបតុក្កតាឡេហ្គោ (Lego) តូចៗមកតម្រៀបចូលគ្នាដើម្បីបង្កើតជារូបរាងយានយន្តឬផ្ទះថ្មីមួយ។ |
| Bigram | ការចាប់គូពាក្យពីរដែលនៅជាប់គ្នាជាបន្តបន្ទាប់នៅក្នុងអត្ថបទមួយ ដើម្បីសិក្សាពីទំនាក់ទំនងនិងប្រូបាប៊ីលីតេដែលពាក្យទាំងពីរនេះលេចឡើងជាមួយគ្នា ដែលជាជំនួយក្នុងការទស្សន៍ទាយប្រភេទពាក្យបន្ទាប់។ | ដូចជាការតាមដានមិត្តភក្តិពីរនាក់ដែលតែងតែដើរលេងជាមួយគ្នាជានិច្ច ធ្វើឲ្យយើងអាចទាយដឹងថាបើឃើញម្នាក់ នោះប្រាកដជាឃើញម្នាក់ទៀតដើរតាមក្រោយ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
