Đại Học Quốc Gia TP Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA -o0o LÂM VĨNH TUYÊN NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG CƠ CHẾ Q&A TIẾNG VIỆT TRỰC TUYẾN Chuyên ngành: Khoa học máy tính LUẬN VĂN THẠC SĨ TP Hồ Chí Minh, tháng 11 – 2009 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : PGS.TS PHAN THN TƯƠI Cán chấm nhận xét : Cán chấm nhận xét : Luận văn thạc sĩ bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày tháng năm Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, xin gởi lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến cô Phan Thị Tươi, người trực tiếp hướng dẫn tơi hồn thành luận văn này, anh Nguyễn Quang Châu, người giúp đỡ tơi nhiều Nếu khơng có hướng dẫn chu đáo, tận tình, lời động viên tài liệu lời khuyên quý giá cô anh có lẽ luận văn khơng hồn thành có kết hơm Tơi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè, đồng nghiệp, người sát cánh, động viên, tạo điều kiện tốt để tơi học tập hoàn tất luận văn tốt nghiệp Tôi xin chân thành sâu sắc biết ơn tận tình dạy dỗ giúp đỡ tất quý thầy cô khoa Khoa học Kỹ thuật Máy tính trường Đại học Bách khoa Luận văn hoàn thành thời gian hạn hẹp nên thiếu sót điều khơng thể tránh khỏi,, mong nhận góp ý chân thành quý thầy cô bạn Học viên Lâm Vĩnh Tuyên Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến TÓM TẮT Web sử dụng ngày phổ biến lượng liệu lớn Web khiến người ngày bị tải lượng thông tin khổng lồ Vấn đề đặt làm để máy tính hiểu liệu Web theo cách người, từ cung cấp thơng tin xác mà họ cần Việc truy vấn, tìm kiếm thơng tin Web dựa từ khóa nên kết thường trả nhiều, chất lượng không mong muốn người Tuy nhiên, bên cạnh tồn hệ thống hỗ trợ tìm kiếm, truy vấn thơng tin theo ngữ nghĩa, đa số dừng lại mức độ nghiên cứu phát triển Như thách thức lớn cần phải cung cấp cơng cụ tìm kiếm, truy vấn thơng tin nhanh, xác, hiệu hơn, dễ sử dụng hiểu ngữ nghĩa thông tin truy vấn Luận văn hướng tới việc xây dựng hệ thống trả lời câu truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, cụ thể tiếng Việt Luận văn đưa phương pháp dịch câu truy vấn sang dạng trung gian để từ nhận diện thực thể mối quan hệ câu truy vấn mà khơng cần phân tích cú pháp cách tổng qt chặt chẽ câu truy vấn Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến MỤC LỤC Chương 1: GIỚI THIỆU 1.1 Tổng quan 1.2 Mục tiêu phạm vi 10 1.3 Cấu trúc luận văn 12 Chương 2: NGHIÊN CỨU LÝ THUYẾT LIÊN QUAN 13 2.1 Rút trích quan hệ 13 2.2 Ontology sở tri thức 13 2.3 GATE 16 2.4 Sesame 17 Chương 3: NGHIÊN CỨU CÁC HỆ THỐNG Q&A 19 3.1 Hệ thống AQUA 19 3.2 Hệ thống AquaLog 24 3.2.1 Cách tiếp cận hệ thống 24 3.2.2 Kiến trúc hệ thống 25 Chương 4: CÁC PHÂN TÍCH TIẾP CẬN VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG 29 4.1 Phân tích câu truy vấn 29 4.2 Xây dựng từ điển 30 4.2.1 Phân loại từ, cụm từ câu truy vấn 30 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến 4.2.2 Nhận dạng từ, cụm từ đồng nghĩa, gần nghĩa 31 4.3 Cơ sở tri thức Ontology 31 4.4 Lựa chọn miền liệu 32 Chương 5: KIẾN TRÚC VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG 33 5.1 Kiến trúc hệ thống 33 5.2 Các dạng câu hỏi hỗ trợ 37 5.3 Xây dựng thư viện GATE văn phạm JAPE 38 5.4 Xây dựng sở tri thức Ontology 45 5.5 Giải thuật phân tích câu truy vấn trả lời 47 5.6 Giao diện hệ thống Q&A 50 5.6.1 Khởi tạo hệ thống 50 5.6.2 Nhập câu truy vấn 51 5.6.3 Bổ sung xác nhận thông tin 51 5.6.4 Kết truy vấn 52 5.6.5 Thông tin chi tiết thực thể 52 5.6.6 Ví dụ câu hỏi hệ thống hỗ trợ 53 5.6.7 Thông tin Ontology 53 Chương 6: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ Chương 7: KẾT LUẬN 57 THỰC NGHIỆM 55 TÀI LIỆU THAM KHẢO 59 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến PHỤ LỤC: Các mẫu câu hỏi hệ thống hỗ trợ 61 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến DANH MỤC HÌNH Hình 2.1: Kiến trúc Sesame 18 Hình 3.1: Kiến trúc hệ thống AQUA 20 Hình 3.2: Kiến trúc hệ thống AquaLog .25 Hình 3.3: Kiến trúc chế học AquaLog 27 Hình 3.4: Mơ hình liệu 27 Hình 5.1: Kiến trúc hệ thống 33 Hình 5.2: Sơ đồ mối quan hệ lớp miền liệu 46 Hình 5.3: Khởi tạo hệ thống .50 Hình 5.4: Nhập câu truy vấn 51 Hình 5.5: Bổ sung xác nhận thơng tin 51 Hình 5.6: Kết truy vấn 52 Hình 5.7: Thơng tin chi tiết thực thể 52 Hình 5.8: Ví dụ câu hỏi hệ thống hỗ trợ 53 Hình 5.9: Thơng tin chi tiết Ontology 54 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1: Dạng luận lý vị từ 22 Bảng 6.1: Đánh giá thống dựa Precision Recall 56 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến Chương 1: GIỚI THIỆU 1.1 Tổng quan Trong năm gần đây, môi trường web ngày phát triển, việc sử dụng web trở nên ngày phổ biến, lượng thông tin, liệu vô lớn dường khơng giới hạn tìm thấy từ mơi trường Cũng thế, nhu cầu phát triển dịch vụ giúp khai thác nguồn thông tin to lớn vô cần thiết Các chế tìm kiếm thơng tin cho phép người dùng đặc tả từ khóa tìm kiếm trả danh sách kết có chứa từ khóa (ví dụ điển google, yahoo, …), kết mà người dùng nhận nhiều không liên quan Người sử dụng mong muốn nhận kết câu trả lời xác từ câu hỏi hay câu truy vấn mà họ đặt thay từ khóa Điều địi hỏi dịch vụ tìm kiếm, truy vấn thơng tin phải đủ thơng minh để hiểu ngơn ngữ người Các hệ thống Q&A (Hỏi & Đáp) tự động đời từ nhu cầu Các hệ thống cho phép người dùng đưa câu hỏi dạng ngôn ngữ tự nhiên nhận câu trả lời trực tiếp xác Một số hệ thống Q&A điển AQUA, AquaLog, PowerAqua, Jeeves[8], MULDER[9], QUANDA[6], … xuất Mặc dù giới có nhiều hệ thống Q&A phát triển tổ chức trường Đại học, Việt Nam cịn mẻ, chưa có hệ thống hỗ trợ tiếng Việt vậy, phần lớn nghiên cứu có tập trung khai thác phần phần có liên quan trường Đại học xây dựng từ vựng, ontology, … Xuất phát từ thực trạng trên, ý tưởng đề tài đời nhằm nghiên cứu xây dựng chế cho hệ thống Q&A tiếng Việt trực tuyến Mục tiêu đề tài xây dựng hệ thống Q&A trực tuyến tiếp nhận câu hỏi đơn giản diễn đạt dạng ngôn ngữ tiếng Việt, dựa hệ thống đưa câu trả lời trực tiếp, xác nhanh chóng, đồng thời hệ thống cho phép tương tác với người dùng để đưa câu trả lời xác Dựa việc nghiên cứu phân tích hệ thống có khai thác đặc tính khác biệt tiếng Việt, hướng tiếp cận phân tích câu truy vấn dựa phân tích cú pháp đầy đủ không lựa chọn Cách tiếp cận phương pháp phân tích cú pháp, xử lý ngữ nghĩa lựa chọn dựa Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến Predicate: thuộc thể loại Object: thể loại cần truy vấn Mở rộng dạng ba: -> áp dụng cho dạng câu hỏi Đúng/Sai, dạng câu hỏi liệt kê Trong đó, QuestionType xác định dạng câu hỏi, giúp cho việc truy vấn đắn trả lời xác Ví dụ: Ông A viết sách B phải không? Subject: A Predicate: viết Object: B QuestionType: Đ/S -> áp dụng cho dạng câu hỏi suy diễn Trong đó, Reference giúp xác định dạng suy diễn số lượng thời gian Ví dụ: Ơng A viết sách? Subject: A Predicate: viết Object: sách cần truy vấn Reference: số lượng -> áp dụng cho dạng câu hỏi nhiều thành phần cần truy vấn Ví dụ: Cho biết tác giả nhà xuất sách A? Subject1: tác giả cần truy vấn 48 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến Subject2: nhà xuất cần truy vấn Predicate1: viết (quan hệ xác định từ mẫu câu định nghĩa) Predicate2: xuất (quan hệ xác định từ mẫu câu định nghĩa) Object: A Hệ thống báo lỗi chuyển câu truy vấn sang dạng trung gian Nguyên nhân hệ thống thực việc chuyển đổi dạng câu truy vấn từ người dùng chưa hỗ trợ Trong trường hợp câu truy vấn có nhập nhằng, hệ thống khơng thể phân tích để nhận dạng từ, cụm từ thích hợp cho Subject, Predicate hay Object, hệ thống cần thêm thơng tin bổ sung từ người dùng để tiếp tục việc phân tích o Thực truy vấn hệ quản trị sở tri thức Sesame ngôn ngữ truy vấn SeRQL dựa liệu từ dạng trung gian Tùy thuộc vào dạng câu truy vấn, hệ thống thực việc truy vấn tương ứng, thư viện thực để thực truy vấn Kết truy vấn lưu trữ tương ứng với thành phần dạng biểu diễn trung gian Các thành phần Subject/Object lúc lưu trữ kết (có thể nhiều) cần truy vấn, Predicate lưu trữ quan hệ truy vấn Ví dụ: Quyển sách A thuộc thể loại gì? Dạng biểu diễn trung gian trình bày Lưu trữ kết truy vấn sau: Subject: A Predicate: thuộc thể loại Object: Thể loại XYZ 49 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến o Nếu hệ thống không tìm thấy câu trả lời thỏa mãn yêu cầu người dùng từ kết truy vấn trên, hai trường hợp xảy ra: Hệ thống thật khơng tìm thấy câu trả lời sau thực truy vấn Hệ thống khơng tìm thấy câu trả lời xác 100% với yêu cầu người dùng, nhiên giải thuật so trùng chuỗi hệ thống tìm thấy nhiều kết có độ tương tự cao (trùng khớp 80%) phù hợp yêu cầu truy vấn từ người dùng, hệ thống tổng hợp trả tất kết 5.6 Giao diện hệ thống Q&A Phần trình bày giao diện hệ thống Q&A thực đề tài luận văn 5.6.1 Khởi tạo hệ thống Giao diện khởi tạo hệ thống Hình 5.3: Khởi tạo hệ thống 50 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến 5.6.2 Nhập câu truy vấn Giao diện cho phép người dùng nhập câu truy vấn Hình 5.4: Nhập câu truy vấn 5.6.3 Bổ sung xác nhận thông tin Khi thông tin cần truy vấn chưa rõ ràng, hệ thống tìm thấy liệu tương tự miền liệu ontology, giao diện cho phép người dùng thay đổi xác nhận xác thơng tin cần truy vấn Hình 5.5: Bổ sung xác nhận thông tin 51 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến 5.6.4 Kết truy vấn Giao diện hiển thị kết truy vấn Hình 5.6: Kết truy vấn 5.6.5 Thông tin chi tiết thực thể Giao diện thể thông tin chi tiết thực thể câu truy vấn kết truy vấn Hình 5.7: Thơng tin chi tiết thực thể 52 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến 5.6.6 Ví dụ câu hỏi hệ thống hỗ trợ Giao diện hiển thị số câu truy vấn mẫu mà hệ thống hỗ trợ chưa hỗ trợ Hình 5.8: Ví dụ câu hỏi hệ thống hỗ trợ 5.6.7 Thông tin Ontology Giao diện hiển thị trực quan thông tin ontology hệ thống 53 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến Hình 5.9: Thơng tin chi tiết Ontology 54 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến Chương 6: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Dựa kiến trúc thiết kế hệ thống, việc thực hệ thống thực Sau loạt thực nghiệm tiến hành đạt kết khả quan Thực nghiệm thực dạng câu truy vấn mà hệ thống hỗ trợ chưa hỗ trợ, với ontology xây dựng với khoảng 100 sách thuộc nhiều thể loại tác giả, nhà xuất khác • Các dạng câu truy vấn chưa hỗ trợ: Hệ thống xác định xác 100% có đưa thơng báo cụ thể với người sử dụng • Các dạng câu truy vấn hỗ trợ: Tiêu chí để đánh giá kết dựa precision recall [14] Gọi R (Relevant documents) tập liệu mà hệ thống tìm (cho đúng) A (Answer Set) tập liệu chuyên gia xác định (con người) Ra R ∩ A Khi Precision = |Ra| / |A| Recall = |Ra| / |R| Bảng 6.1 trình bày đánh giá kết truy vấn dạng câu hệ thống hỗ trợ 55 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến STT Dạng câu truy vấn R A Ra Precision Recall Đúng/Sai 80 84 78 92.8% 97.5% Truy vấn liệt kê 90 85 81 95.3% 90% Truy vấn thành phần subject/object 90 87 83 95.4% 92.2% Truy vấn nhiều thành phần 40 35 30 88.6% 75% Truy vấn suy diễn 40 38 30 78.9% 75% Truy vấn nhập nhằng 40 43 34 79.1% 85% Bảng 6.1: Đánh giá thống dựa Precision Recall 56 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến Chương 7: KẾT LUẬN Từ nghiên cứu sở lý thuyết kế thừa từ hệ thống Q&A cho ngơn ngữ tiếng Anh có, đề tài đưa hướng tiếp cận giải để xây dựng hệ thống Q&A tiếng Việt trực tuyến Đề tài đưa chế xây dựng hệ thống bao gồm việc thực mô đun thành phần hệ thống thành phần với ưu điểm sau: • Thư viện GATE văn phạm JAPE cho ngơn ngữ tiếng Việt, thơng qua hệ thống khơng phải phân tích cú pháp câu truy vấn (việc xây dựng luật chặt chẽ để phân tích cú pháp cho ngơn ngữ nói chung tiếng Việt nói riêng tốn gặp phải hạn chế trình bày phần trước) Đồng thời dễ dàng mở rộng thư viện GATE văn phạm JAPE dễ dàng theo thời gian để việc phân tích ngày xác • Cơ sở tri thức ontology xây dựng cài đặt hệ sở tri thức Sesame Với việc sử dụng ontology, sở tri thức dễ dàng mở rộng chia môi trường mạng Việc truy vấn ontology thực thông qua ngôn ngữ SeSQL hỗ trợ Sesame, ngôn ngữ phổ biến, đặc biệt web ngữ nghĩa • Hiện thực thư viện phục vụ việc truy vấn sở tri thức Các dạng câu truy vấn thông dụng phổ biến hỗ trợ tốt • Với giải thuật so trùng chuỗi, hệ thống khơng trả lời truy vấn người dùng có thơng tin hồn tồn xác mà cịn đưa kết gần với yêu cầu người dùng • Dạng trung gian xây dựng kế thừa từ dạng ba (triple) hệ thống AquaLog Đây dạng lưu trữ sử dụng phổ biến cho web ngữ nghĩa nên thuận tiện cho ứng dụng khác kế thừa từ đề tài • Giao diện hệ thống thân thiện với người dùng 57 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến Bên cạnh ưu điểm trên, hệ thống hạn chế cần khắc phục tương lai: • Hệ thống chưa hỗ trợ câu truy vấn dạng ba ngơi, dạng có tính từ, trạng từ, dạng phức tạp Hiện chủ yếu tập trung vào truy vấn dạng hai số dạng trình bày phần trước • Đề tại giới hạn miền liệu “Thư viện Sách” • Dữ liệu ontology với khoảng 300 tập liệu mẫu Hướng phát triển tương lai: • Mở rộng hồn chỉnh dần thư viện GATE văn phạm JAPE tiếng Việt • Mở rộng liệu lưu trữ ontology để trả lời ngày nhiều câu truy vấn từ người dùng • Mở rộng hỗ trợ dạng câu hỏi ba ngơi, dạng có tính từ, dạng phức tạp • Hiện ontology xây dựng bổ sung công cụ Protegé[13] Mặc dù công cụ hỗ trợ tốt cho việc xây dựng ontology, cần xây dựng chế cập nhật ontology tự động Sesame • Mở rộng miền liệu không giới hạn miền liệu “Thư viện Sách”, song song việc hỗ trợ truy vấn nhiều ontology truy vấn ontology chia mơi trường mạng • Xây dựng chế học máy (Learning Machine) 58 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Bernstein, A., Kaufmann, E.: How Useful are Natural Language Interfaces to the Semantic Web for Casual End-Users In: Proceedings of the 6th International Symantic Web Conference (ISWC 2007) Busan, Korea (2007) [2] Kaufmann, E., Bernstein, A., Fischer, L.: NLP-Reduce: A "Naïve” but DomainIndependent Natural Language Interface for Querying Ontologies Demo-Paper at the 4th European Semantic Web Conference (2007) – [3] Miller S., Fox H., Ranshaw L., Weischedel R.: A novel use of statistical parsing to extract information from text NAACL (2000) [4] Tablan, V., Damljanovic, D., Bontcheva, K: A Natural Language Query Interface to Structured Information In: Proceedings of the 5th European Semantic Web Conference Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol 5021 Springer -Verlag (2008) 361 – 375 [5] Zelenko, D., Aone, C and Richardella, A.: Kernel Methods for Relation Extraction, Journal of Machine Learning Research (2003) 1083 – 1106 [6] Maria Vargas-Vera et al AQUA: An Ontology-Driven Question Answering System [7] Vanessa Lopez et al AquaLog: An Ontology-Portable Question Answering System for the Semantic Web [8] Website http://www.ask.com 59 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến [9] Website http://kantz.com/jason/writing/question.htm [10] Frank van Harmelen Sesame: An Architecture for Storing and Querying RDF Data and Schema Information (2001) [11] Website http://kmi.open.ac.uk/ [12] Thư viện sách trực tuyến VINABOOK http://www.vinabook.com/ [13] Protegé website http://protege.stanford.edu/ [14] Ricardo Baeza- Yates Morden Information Retrieval, Addison Wesley (1999) [15] KMI Aqualog website http://technologies.kmi.open.ac.uk/aqualog/ [16] KMI Power Aqua website http://technologies.kmi.open.ac.uk/poweraqua/ [17] GATE website http://gate.ac.uk/ [18] Sesame website http://openrdf.org/ [19] AQUA website http://www.aktors.org/technologies/aqua/ 60 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến PHỤ LỤC: Các mẫu câu hỏi hệ thống hỗ trợ Ông A tác giả X phải khơng? Ơng A có phải tác giả X hay không? Quyển X có phải ơng A viết hay khơng? Có phải ông A (đã) viết X hay không? Quyển X viết ông A phải không? Nhà xuất B xuất sách X phải khơng? Có phải nhà xuất B (đã) xuất sách X không? Quyển X nhà xuất B xuất phải không? Quyển X xuất nhà xuất B phải không? Quyển X thuộc thể loại L phải khơng? Có phải X thuộc thể loại L hay không? Quyển X xuất vào năm Y phải khơng? Có phải X xuất vào năm Y không? Ai tác giả X? Tác giả X ai? Quyển X tác giả (ai)? Quyển X viết (sang tác)? Ai viết X? Quyển X viết (sang tác) ai? Quyển X nhà xuất nào? Quyển X nhà xuất xuất bản? Quyển X xuất nhà xuất nào? 61 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến Nhà xuất xuất sách X? Quyển X thuộc thể loại (nào)? Quyển X viết (sáng tác, đời) vào năm (thời điểm) nào? Nhà xuất Y xuất sách nào? Những sách xuất nhà xuất Y? Những sách nhà xuất Y xuất bản? Liệt kê (nêu tên, cho biết) sách nhà xuất Y? Liệt kê (nêu tên, cho biết) sách thuộc thể loại L? Liệt kê (nêu tên, cho biết) sách tác giả A? Liệt kê (nêu tên, cho biết) sách xuất vào năm Y? Ông Y viết thể loại gì? Nhà xuất Y xuất thể loại sách gì? Nhà xuất Y xuất sách gì? Có sách thuộc thể loại L? Có sách tác giả X viết? Ông X viết tất sách? Có sách nhà xuất Y xuất bản? Nhà xuất Y xuất sách? Cho biết tác giả nhà xuất X? Y (của) X viết (sáng tác) phải không? X viết Y phải không? Y xuất X phải không? 62 ... Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1: Dạng luận lý vị từ 22 Bảng 6.1: Đánh giá thống dựa Precision Recall 56 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng. .. Q&A Tiếng Việt Kiến trúc hệ thống xây dựng từ nghiên cứu hệ thống Q&A có, nghiên cứu lý thuyết liên quan Hình 5.1: Kiến trúc hệ thống Giao diện người dùng: 33 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt. .. many, give/list/show/tell (me) (all) 28 Nghiên cứu xây dựng chế Q&A tiếng Việt trực tuyến Chương 4: CÁC PHÂN TÍCH TIẾP CẬN VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG Dựa nghiên cứu lý thuyết hệ thống Q&A có liên quan