Tích hợp tri thức dạng xác suất trong các hệ thống thông minh và ứng dụng xây dựng một cơ sở tri thức ngữ nghĩa Tiếng Việt

Xu hướng chủ yếu của các hệ thống thông minh hiện nay là được xây dựng để làm việc với dữ liệu lớn, từ nhiều nguồn khác nhau và nguồn tri thức của các hệ thống này thường được biểu diễn dưới dạng xác suất. Việc tích hợp các cơ sở tri thức của các hệ thống thông minh mà trong đó tri thức được biểu diễn dưới dạng các công thức lô-gíc hay khung tri thức đã được nghiên cứu và đã được ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên chúng ta cũng không thể áp dụng các khung làm việc của tích hợp tri thức đối với tri thức được biểu diễn ở dạng này sang cho các các cơ sở tri thức dạng xác suất được. Do đó việc xây dựng các khung làm việc để tích hợp tri thức được biểu diễn bằng xác suất là rất cần thiết và cần được đầu tư nghiên cứu. Các kết quả nghiên cứu lý thuyết được ứng dụng ngay trong việc xây dựng một cơ sở tri thức ngữ nghĩa Tiếng Việt thông qua tích hợp tri thức từ các nguồn rất phong phú trên Internet. 

Đề tài nghiên cứu này là có ý nghĩa quan trọng trên nhiều khía cạnh:

– Đối với yêu cầu của thực tiễn: Các kết quả nghiên cứu của đề tài được ứng dụng rộng rãi trong các hệ hỗ trợ ra quyết định, các hệ thống thương mại điện tử tự động, các hệ thống web hướng ngữ nghĩa, cũng như trong các hệ thống chuyên gia nhằm tăng cường độ chính xác cho các hệ thống chẩn đoán bệnh, các hệ thống dự báo thời tiết, dự báo kinh tế, hay các hệ thống chống biến đổi khí hậu và phòng chống thiên tai, … Những hệ thống này phục vụ cho nhiều mặt của đời sống xã hội cũng như an ninh quốc phòng.

– Đối với lĩnh vực KH&CN liên quan: Các kết quả nghiên cứu của đề tài cung cấp các mô hình lý thuyết, các kết quả đánh giá về tính hợp lý, độ phức tạp tính toán cho cộng  đồng nghiên cứu và phát triển.

– Đối với hoạt động đào tạo: Các mô hình tích hợp tri thức được đề xuất sẽ được sử dụng trong đào tạo đại học, sau đại học, sẽ hỗ trợ đào tạo các thạc sĩ và tiến sĩ.

– Đối với sự phát triển tiềm lực KH&CN của đơn vị và của ĐHQGHN: Đề tài này đóng vai trò hỗ trợ quan trọng cho một số đề án mà các nhóm nghiên cứu của ĐHQGHN đang thực hiện như Đề án Tri thức Việt số hóa, Đề tài Đại học 4.0, … Đề tài được thực hiện bởi nhóm cán bộ, nghiên cứu sinh và học viên cao học của Phòng thí nghiệm Khoa học dữ liệu và quản lý tri thức (KTLab) của Khoa CNTT, trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội cùng một số cộng tác viên đang công tác tại các trường đại học uy tín tại nước ngoài. Do đó, đề tài này góp phần tăng cường năng lực nghiên cứu và mở rộng hợp tác quốc tế trong nghiên cứu khoa học và đào tạo cho KTLab nói riêng cũng như Khoa CNTT và trường Đại học Công nghệ nói chung.   

Các công trình đã công bố

1. Van Tham Nguyen, Ngoc Thanh Nguyen, Trong Hieu Tran: A distance-based approach for merging probabilistic knowledge bases. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems 37(6): 7265-7278 (2019)
2. Van Tham Nguyen, Ngoc Thanh Nguyen, Trong Hieu Tran: Algorithms for Merging Probabilistic Knowledge Bases. ACIIDS (1) 2019: 3-15
3. Thi Thanh Luu Le, Trong Hieu Tran: Belief Merging for Possibilistic Belief Bases. ICCSAMA 2019: 370-380