Đọc hiểu tự động có sự hỗ trợ máy tính là một lĩnh vực nghiên cứu ngày càng phát triển trong những năm gần đây và đóng một vai trò quan trọng trong hệ thống hỏi đáp bằng ngôn ngữ tự nhiên. Các tiếp cận xây dựng hệ hỏi đáp hiện nay đã mang đến những kết quả tốt như tiếp cận dựa trên phân tích ngôn ngữ, mạng LSTM và BERT. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIV về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR TP HCM ngày 23-24 12 2021 DOI SỬ DỤNG BERT VÀ META-PATH ĐỂ NÂNG CAO KHẢ NĂNG TRẢ LỜI CHO HỆ HỎI ĐÁP Phan Hồ Viết Trường1 3 Phan Hồng Trung1 2 Đỗ Phúc1 1 Đại học Công nghệ thông tin Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh 2 Đại học Hoa Sen Thành phố Hồ Chí Minh 3 Đại học Văn Lang Thành phố Hồ Chí Minh phucdo@ trungphansg@ TÓM TẮT Đọc hiểu tự động có sự hỗ trợ máy tính là một lĩnh vực nghiên cứu ngày càng phát triển trong những năm gần đây và đóng một vai trò quan trọng trong hệ thống hỏi đáp bằng ngôn ngữ tự nhiên. Các tiếp cận xây dựng hệ hỏi đáp hiện nay đã mang đến những kết quả tốt như tiếp cận dựa trên phân tích ngôn ngữ mạng LSTM và BERT. Tuy nhiên các tiếp cận này chỉ mới giải quyết vấn đề tìm câu trả lời có trong văn bản cho trước mà chưa giải quyết vấn đề suy luận những câu trả lời không nằm trong văn bản. Bài báo này sử dụng mô hình ngôn ngữ huấn luyện sẵn BERT và đồ thị tri thức KG để giải quyết những hạn chế nêu trên nhằm cải thiện khả năng trả lời của hệ thống hỏi đáp. Cụ thể chúng tôi tập trung nghiên cứu về meta-path của một đồ thị tri thức để rút bộ ba mối quan hệ giữa các thực thể. Giải pháp này kết hợp thông tin dựa trên nội dung và liên kết của các bộ ba trong đồ thị tri thức để giải quyết vấn đề trên. Chúng tôi đã sử dụng meta path để tạo các path instance và mô hình BERT để phân loại các bộ ba theo các mô tả các thành phần trong bộ ba. Phương pháp của chúng tôi đạt độ chính xác trung bình là 93 34 trong khi đó TEKE DistMult có độ chính xác thấp hơn 86 TransSparse AATE DisMult-HRS có độ chính xác từ 86 đến 90 và KG-BERT có độ chính xác là 92 23 . Từ khóa học sâu đồ thị tri thức hệ hỏi đáp meta path BERT. I. GIỚI THIỆU Sử dụng đồ thị tri thức KG để cải thiện hệ thống trả lời câu hỏi là một nghiên cứu tiềm năng trong những năm gần đây và đóng một vai trò quan trọng trong hệ thống Hỏi và
