text:
Đồ án : "Xây dựng ứng dụng phân tích chữ nghĩa trong tìm kiếm tài liệu trực tuyến"
Chia sẻ: Haivan Haivan | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:84
lượt xem 154
download
Đồ án : "Xây dựng ứng dụng phân tích chữ nghĩa trong tìm kiếm tài liệu trực tuyến"
Luận văn này đực thực hiện nhằm đề xuất ra được một phương thức xây dựng hệ thống hỗ trợ tư vấn với các kết quả sau: Tư vấn hoàn toàn tự động các tài liệu cho người dùng theo từ khóa, lịch sử truy cập của người dùng đó và những người dùng khác và sở thích của họ. Kết quả tư vấn ngày càng chính xác hơn vì hệ thống có phân tích và cập nhật lịch sử truy cập của người dùng; Giới thiệu tài liệu có độ tương tự nhất định với tài liệu đang nghiên......
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Đồ án : "Xây dựng ứng dụng phân tích chữ nghĩa trong tìm kiếm tài liệu trực tuyến"
- TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ──────── * ─────── ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH NGỮ NGHĨA TRONG TÌM KIẾM TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN Sinh viên thực hiện: Nguyễn Công Chính . Lớp: HTTTA-K48 . Giáo viên hướng dẫn: TS. Lê Thanh Hương . Hà nội, tháng 6 năm 2008 1
- MỤC LỤC PHẦN 0: LỜI NÓI ĐẦU .......................................................................................... 10 1. MỤC TIÊU VÀ Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI............................................................ 10 2. VẤN ĐỀ GIẢI QUYẾT ........................................................................................ 10 3. CÁCH GIẢI QUYẾT .............................................................................................................. 11 3.1 Phân tách tài liệu thành các từ khóa (Filter) ...................................................... 11 3.2 Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn (Latent Semantic Analystic-LSA) ......................... 12 3.3 Phân tích lịch sử truy cập của người dùng.................................................. 12 5.1 Tách tài liệu thành các từ khóa. Tìm kiếm dựa trên từ khóa...................... 14 5.2 Mô hình tìm tư vấn dựa trên phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn................................ 15 6. GIAO DIỆN TRANG CHỦ CHƯƠNG TRÌNH................................................................. 17 PHẦN I: VẤN ĐỀ VÀ THỰC TRẠNG...................................................................18 1. ĐẶT BÀI TOÁN.................................................................................................................. 18 2. CÁC VẤN ĐỀ VÀ CÁC GIẢI PHÁP HIỆN TẠI............................................................... 21 2.1 Các hệ thống gợi ý (recommender systems - RS)....................................... 21 2.1.1 Các khái niệm về Recommender System ................................................ 21 2.1.2 Các hệ thống recommender tiêu biểu ..................................................... 22 2.2 Xử lý tài liệu tiếng Việt .................................................................................... 26 2.2.1 Các nghiên cứu về cấu của các nhà nghiên cứu Việt Nam. ................ 26 2.2.2 Tóm tắt đặc trưng của cấu trúc ngữ pháp tiếng Việt, Anh...................... 29 2.3 Xử lý tài liệu theo ngữ nghĩa ......................................................................... 30 2.3.1 Đặt vấn đề.................................................................................................... 30 2.3.2 Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn (LSA) ............................................................ 31 2.3.3 Nhận xét, kết luận........................................................................................ 31 2.4 Thu thập thông tin người dùng ...................................................................... 32 2.4.1 Ưu điểm của các hệ thống tự học............................................................ 32 2.4.2 Phân tích logfile........................................................................................... 32 2.4.3 Phân tích dựa thông tin người dùng......................................................... 32 2.4.4 Kết luận ........................................................................................................ 33 2.5 Vấn đề lưu trữ dữ liệu ..................................................................................... 33 PHẦN II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ..............................................................................34 1. CÁC BỘ MÁY TÌM KIẾM ........................................................... 34 2
- 1.1 Một số engine thông dụng............................................................................. 34 2.1 Chiến lược tìm kiếm ....................................................................................... 37 2.1.1 Công nghệ tìm kiếm ngữ nghĩa trên thế giới hiện nay ............................ 37 2.1.2 Chiến lược tìm kiếm.................................................................................... 38 2. XỬ LÝ VĂN BẢN TIẾNG VIỆT........................................................................................ 40 2.1 Từ và cấu trúc từ của tiếng Việt .................................................................... 40 2.1.1 Định nghĩa từ............................................................................................... 40 2.1.2 Cấu trúc từ tiếng Việt .................................................................................. 40 2.1.3 Các phương pháp tách từ tiếng Việt đã được nghiên cứu................... 41 2.2 Thuật toán, otomat tách từ ............................................................................ 44 PHẦN III: GIẢI PHÁP KỸ THUẬT.......................................................................48 1. GIẢI PHÁP ĐỌC ĐỊNH DẠNG TÀI LIỆU....................................................................... 48 1.1 Giao diện Ifilter................................................................................................ 48 1.2 Chương trình EPocalipse.IFilter...................................................................... 48 2. GIẢI PHÁP TÁCH TỪ ....................................................................................................... 49 2.1 Giải pháp tách từ Tiếng Anh .......................................................................... 49 2.2 Giải pháp cho Tiếng Việt ................................................................................ 50 3. GIẢI PHÁP LSA ................................................................................................................. 52 4. GIẢI PHÁP PHÂN TÍCH NGƯỜI DÙNG......................................................................... 52 5. GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ................................................................................................. 52 PHẦN IV: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH, CÀI ĐẶT CHẠY DEMO................53 1. PHÂN TÍCH HỆ THỐNG .................................................................................................. 53 1.1 Mô hình use-case và đặc tả use-case.......................................................... 53 1.2 Về cơ sở dữ liệu.............................................................................................. 66 2. CÁC MODUL...................................................................................................................... 77 2.1 Modul đọc các định dạng tài liệu ....................................................................... 77 2.2 Modul tách từ ................................................................................................. 77 2.3 Modul LSA........................................................................................................ 79 1. KẾT LUẬN.......................................................................................................................... 80 2. Hướng phát triển.................................................................................................................. 82 3
- DANH MỤC HÌNH VÀ BẢNG DANH MỤC HÌNH VÀ BẢNG......................................................................................4 Hình 1: Hình minh họa tập tách văn bản ...................................................................14 Hình 2: Cấu trúc giải thuật LSA ................................................................................15 Hình 3: Quy trình truy vấn........................................................................................ 16 Hình 4: Giao diện chính trang chủ chương trình ....................................................... 17 Hình 5: Tìm kiếm thông tin – So sánh gợi ý của người và máy...................................18 Hình 6: Mô hình sơ đồ hệ thống gợi ý cho người dùng ..............................................20 Hình 7: Sơ đồ tổng quát hệ thống ..............................................................................21 Hình 8: Giao diện tìm kiếm của Amazone.com........................................................... 22 Hình 9: Giao diện kết quả trả lại ...............................................................................23 Hình 10: Giao diện kết quả tìm kiếm của Amazone.com ............................................24 Hình 11: Sơ đồ cấu trúc từ của Nguyễn Tài Cẩn........................................................ 27 Hình 12: Giao diện tìm kiếm của Google...................................................................34 Hình 13: Giao diện tìm kiếm Yahoo...........................................................................35 Hình 14 Giao diện tìm kiếm Ask Jeeves .....................................................................36 Hình 15: Giao diện tìm kiếm All the web ...................................................................36 Table 1: : Tần suất xuất hiện độ dài từ tiếng Việt trên trang Vdict.com ......................40 Table 2: Tần số tài liệu của một số từ thông dụng trong tiếng Việt ............................. 41 Table 3: Ví dụ về MI của n-gram ...............................................................................42 Hình 16: Xây dựng ôtômát âm tiết ............................................................................44 Hình 17: Xây dựng ôtômát từ vựng...........................................................................45 Hình 18: Một tình huống nhập nhằng ........................................................................47 Hình 19: Giải thuật tách từ từ câu.............................................................................50 Table 4: Bảng một số ví dụ về cấu trúc lưu trữ từ điển ...............................................51 Hình 20: Biểu đồ use-case hệ thống...........................................................................53 Hình 21: Use-case tìm kiếm ............ Hình 22: Biểu đồ cộng tác chức năng tìm kiếm 54 Hình 23: Biểu đồ tiến trình chức năng tìm kiếm......................................................... 54 Hình 24: Use-case quản lý tài liệu............................................................................55 Hình 25: Biểu đồ cộng tác ......................................................................................... 55 Hình 26: Biểu đồ tiến trình chức năng thêm mới tài liệu............................................56 Hình 27: Biểu đồ tiến trình chức năng sửa tài liệu....................................................56 Hình 28:Biểu đồ tiến trình chức năng xóa tài liệu......................................................57 Hình 29: Biểu đồ cộng tác quản lý tài liệu.................................................................57 Hình 30: User-Case quản lý tác giả...........................................................................58 Hình 31: Biểu đồ tiến trình thêm mới tác giả ............................................................. 58 Hình 32: Biểu đồ tiến trình sửa tác giả......................................................................59 4
- Hình 33: Biểu đồ tiến trình xóa tác giả......................................................................59 Hình 34: Biểu đồ cộng tác quản lý tác giả .................................................................60 Hình 35: User-Case quản lý NXBLớp biên:............................................................... 60 Hình 36: Biểu đồ tiến trình thêm mới NXB ................................................................ 61 Hình 38: Biểu đồ tiến trình xóa thông tin NXB .......................................................... 62 Hình 39: Biểu đồ công tác quản lý NXB ...................................................................62 Hình 40: Biểu đồ usercase quản lý thành viên ........................................................... 63 Hình 42: Biểu đồ tiến trình chỉnh sửa user ............................................................... 64 Hình 43: Biểu đồ tiến trình xóa user..........................................................................64 Hình 44: Biểu đồ cộng tác quản lý user .....................................................................65 Hình 45: Biểu đồ cộng tác quản lý user .....................................................................66 Table 5: Bảng các thực thể chính...............................................................................67 Table 6: Bảng quan hệ các thực thể..........................................................................68 Table 7: Danh sách các bảng chính............................................................................71 Table 8: Mô tả bảng tài liệu A01 ................................................................................72 Table 9: Mô tả bảng Catalogue A02 ...........................................................................73 Table 10: Mô tả bảng tác giả A04 ..............................................................................73 Table 11: Mô tả bảng NXB A05..................................................................................74 Table 12: Mô tả bảng User A06..................................................................................74 Table 13: Mô tả bảng subCatalogue A07....................................................................75 Table 14: Mô tả bảng Child A08.................................................................................75 Table 15: Mô tả bảng A11 .......................................................................................... 76 Table 16: Mô tả bảng A12 .......................................................................................... 76 5
- 6
- LỜI CÁM ƠN Lời đầu tiên, em muốn gửi lời cám ơn chân thành tới cô TS. Lê Thanh Hương, là người trực tiếp hướng dẫn em hoàn thành đồ án này. Em cũng muốn gửi lời cám ơn tới các thầy cô trong bộ môn Hệ thống Thông Tin, trong khoa Công nghệ thông tin và các thầy cô trong trường đã tận tình dạy dỗ trong suốt những năm học vừa qua. Tôi cũng xin gửi lời cám ơn đặc biệt đến bạn Kiều Văn Cường, người cùng chung đồ án với tôi, đã giúp tôi rất nhiều trong những lúc nghiên cứu, xây dựng chương trình. Tôi cũng xin cám ơn các bạn cùng lớp Tin 3 và HTTT A đã cung cấp các tài liệu, gợi ý các giải thuật để hoàn thành đồ án. Con cũng xin cảm ơn Bố, Mẹ, những người thân đã luôn bên cạnh động viên khích lệ về mặt tinh thần và cả vật chất để giúp con hoàn thành tốt những năm học đại học và đồ án này. Hà Nội Tháng 5 năm 2008 Sinh viên Nguyễn Công Chính 7
- NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... Ngày tháng 05 năm 2008 Ký tên 8
- NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... Ngày tháng 05 năm 2008 Ký tên 9
- PHẦN 0: LỜI NÓI ĐẦU 1. MỤC TIÊU VÀ Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI Máy tính hiện nay đã đóng góp một phần không nhỏ vào đời sống, và đã trở nên phổ dụng. Trong lĩnh vực lưu trữ dữ liệu, chỉ cần một ổ cứng 10x15x3 cm3 là đã có thể lưu trữ được số lượng sách tương ứng với cả một thư viện sách khổng lồ. Theo đó, là vấn đề tra cứu dữ liệu trong kho dữ liệu như thế. Cũng như việc tổ chức trong thư viện, việc lưu trữ tài liệu điện tử trong máy tính cũng được chia thành các loại sách, và chủ đề lớn khác nhau. Hiện nay xu thế người đọc sách là coi sách là nguồn để tra cứu những vấn đề mình quan tâm, chứ không phải học một kiến thức mới do một cuốn sách mang đến. Vấn đề đặt ra là làm sao tư vấn cho người dùng những cuốn sách nào liên quan nhiều nhất tới chủ đề người dùng yêu cầu (thông qua các từ khóa được nhập) bằng phân tích nội dung và lịch sử truy cập của những người dùng trước. Luận văn này đực thực hiện nhằm đề xuất ra được một phương thức xây dựng hệ thống hỗ trợ tư vấn với các kết quả sau: - Tư vấn hoàn toàn tự động các tài liệu cho người dùng theo từ khóa, lịch sử truy cập của người dùng đó và những người dùng khác và sở thích của họ. Kết quả tư vấn ngày càng chính xác hơn vì hệ thống có phân tích và cập nhật lịch sử truy cập của người dùng. - Giới thiệu tài liệu có độ tương tự nhất định với tài liệu đang nghiên cứu để người dùng lựa chọn tài liệu tiếp theo nghiên cứu. - Hệ thống khảo sát (survey) để thu thập các ý kiến đánh giá của người dùng về sự tương tự của các tài liệu hệ thống gợi ý. Qua đó, càng thu thập nhiều sự đánh giá, kết quả tư vấn cho người dùng càng sát với vấn đề người ta đặt ra hơn. - Người dùng mới không nhất thiết phải đăng ký thông tin với hệ thống. Hệ thống vẫn gợi ý cho người dùng thông qua phân tích nội dung và lịch sử truy cập hệ thống. - Đáp ứng các yêu cầu tìm kiếm trên các trang web (tìm kiếm trong site riêng hoặc trên internet). Hệ thống hướng tới việc tìm kiếm và xây dựng cơ sở dữ liệu động từ internet. 2. VẤN ĐỀ GIẢI QUYẾT Có 2 phương pháp chủ đạo được dùng trong hệ tư vấn: Phương pháp lọc cộng tác: là phương pháp tập hợp các đánh giá hoặc các quan điểm của người dùng, nhận dạng sự tương đồng giữa các người dùng trên cơ sở các phiên giao dịch của họ. Phiên giao dịch của người dùng được bắt đầu từ khi người dùng đánh từ khóa và có tín hiệu search. Kết thúc phiên làm việc với một từ khóa mới được nhập. Phương pháp lọc cộng tác ước lượng hàm đánh giá R(u,i) của item i với user u dựa trên cơ sở đánh giá R(u’,i) của user u’ cho cùng item i mà trong đó u và u’ là tương tự nhau. Phương pháp lọc cộng tác có các vấn đề như: Sự thưa thớt: thực tế thì vấn đề của người dùng quan tâm (từ khóa) nó chiếm phần rất nhỏ và sự đánh giá sự tương đồng cho tài liệu là rất nhỏ so với rất nhiều tài liệu của hệ 10
- thống. Với hệ thống gợi ý trong luận văn này, các đánh giá, các nhận định sẽ được lưu lại dần dần, loại bỏ dần những kết quả không chính xác. Vấn đề tài nguyên mới: Hệ thống không ngừng cập nhật các tài liệu mới cho kho dữ liệu của mình. Mỗi lần thêm một tài liệu mới, hệ thống sẽ tính lại (off-line) là phân tích độ tương đồng về ngữ nghĩa giữa các văn bản (kỹ thuật LSA) để tìm ra tập các láng giềng gần của một cuốn sách. Vấn đề người dùng mới: Như đã đề cập, hệ thống sẽ phân tích và lưu trữ lại lịch sử của tất cả các phiên làm việc, kết hợp phân tích nội dung trong hệ thống để lọc ra sự tương đồng, liên quan chính xác nhất của các tài liệu. Nên hệ thống hoàn toàn có thể gợi ý tư vấn cho một người dùng mới. Khi người dùng cung cấp cho hệ thống các sở thích, hệ thống sẽ lọc tiếp theo sở thích đó, để cung cấp kết quả chính xác hơn. Phương pháp lọc dựa trên nội dung: là một giải thuật hướng về nghiên cứu lọc thông tin, phương pháp lọc dựa trên nội dung ước lượng hàm đánh giá R(u,i) của item i với user u được thiết lập dựa trên cơ sở đánh giá R(u,i’) của cùng user u cho item i’ mà trong đó i và i’ là tương tự nhau về mặt nội dung. Nhược điểm chính của phương pháp này là nó giả định các thuật ngữ là độc lập nhau. Trong thực tế, các thuật ngữ thường có liên quan với nhau và hiểu được điều này có thể dẫn đến việc tính độ liên quan tốt hơn. Tính đồng nghĩa: có nhiều cách để chỉ đến một đối tượng, ví dụ: car và automobile • Các sản phẩm tương tự được đối xử theo cách khác nhau • Tăng sự thưa thớt, làm mất tính chất bắc cầu giữa các từ khóa • Sinh ra kết quả có chất lượng thấp Tính nhiều nghĩa của từ: hầu hết các từ đều có nhiều nghĩa, ví dụ: model, python, chip. • Độ chính xác thấp 3. CÁCH GIẢI QUYẾT Sử dụng phương pháp lọc cộng tác, hệ thống đã đưa ra phương án giải quyết được các nhược điểm của nó như đã trình bầy ở trên. Về sử dụng phương pháp lọc dựa trên nội dung, hệ thống đang sử dụng các phương pháp: 3.1 Phân tách tài liệu thành các từ khóa (Filter) Các tài nguyên là các tài liệu được thể hiện dưới dạng văn bản như một cuốn sách, tạp chí, hay một bài báo, bài diễn văn điện tử nào đó. Với những tài liệu tiếng Anh, một từ thường có một âm tiết, ta có thể dễ dàng xác định một từ dựa vào dấu cách (space) hoặc dấu câu. Việc phân tách văn bản tiếng anh thành các từ khóa không khó khăn. Với những văn bản tiếng việt, mỗi từ nó có thể có một, hai hoặc nhiều hơn số lượng âm tiết. Việc phân tách thành từ khóa đối với văn bản tiếng việt phải dựa trên từ điển và các thuật toán đọc từ khóa sao cho đúng nghĩa nhất của câu. Thí dụ: Học sinh học sinh học thì hệ thống sẽ tách thành Học sinh, học, sinh học. Sau đó, loại bỏ các từ 11
- dừng (Stopword – Những từ mang ý nghĩa cảm thán, đại từ…như anh, bạn, do đó…), những từ không mang nhiều ý nghĩa về nội dung. Bước tiếp theo, dùng kỹ thuật TF- IDF để lọc bỏ bớt số lượng từ khóa của tài liệu. 3.2 Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn (Latent Semantic Analystic-LSA) Kỹ thuật LSA là những lý thuyết và phương thức cho việc trích rút và thể hiện ngữ cảnh sử dụng ngữ nghĩa của từ dựa trên việc tính toán thông kê. Kỹ thuật này cho phép ứng dụng trên một kho dữ liệu văn bản lớn. Ý tưởng cơ bản của kỹ thuật là tổng hợp tất cả các văn cảnh của từ, trong đó, một từ được đưa ra đã và không chỉ định biểu lộ những tập ràng buộc lẫn nhau. Những tập ràng buộc này cho phép xác định sự tương đồng về nghĩa của những từ và tập hợp mỗi từ khác. Tập các từ khóa của các tài liệu của bước phân tích trên được dùng làm đầu vào cho các hàng của ma trận. Theo đó, bộ từ khóa của một tài liệu được dùng làm cột, các tài liệu làm hàng, các cell của ma trận được khởi tạo là tần suất xuất hiện của từ khóa- thuật ngữ đó trong tài liệu. LSA dùng kỹ thuật phân tích giá trị riêng (SVD-singular value decomposition) để giảm bớt để giảm bớt kích thước ma trận thuật ngữ-tài liệu, không gian N-chiều sẽ được giảm bớt xuống một không gian K chiều, K
- 4. CÁC ĐÓNG GÓP CHÍNH CỦA LUẬN VĂN Cung cấp bộ phân tách văn bản thành các từ khóa với văn bản tiếng Việt và văn bản tiếng Anh. Sử dụng bộ đọc văn bản đầu vào Ifilter để xử lý, kết hợp các file từ điển, file từ stopword để tách dữ liệu được đọc vào thành các từ khóa, đặc trưng cho tài liệu đó. Kỹ thuật LSA, đánh giá độ tương đồng về mặt ngữ nghĩa giữa các tài liệu dựa trên kỹ thuật xử lý ma trận SVD. Phần này sẽ được trình bày chi tiết trong luận văn còn lại của dự án (Liên lạc với Mr Kiều Văn Cường) Cung cấp kỹ thuật xử lý lịch sử phiên làm việc của một người dùng, cho phép các kết quả chính xác hơn sau nhiều phiên làm việc. Đề xuất mô hình và phương thức triển khai cho phần mở rộng dự án, xây dựng hệ thống CSDL động trên Internet và đẩy hết các quá trình xử lý thành on-line (hệ thống như một tool tìm kiếm cho khách hàng. Hệ thống sẽ bắt đầu khi người dùng bắt đầu phiên làm việc) 13
- 5. CÀI ĐẶT 5.1 Tách tài liệu thành các từ khóa. Tìm kiếm dựa trên từ khóa Mô hình này áp dụng cho những lần gợi ý đầu tiên, cho khi người dùng nhập từ khóa. Giải thuật tách từ khóa (chạy off-line): Input: tập tài nguyên là sách, tạp chí, trang thông tin (html) ở các định dạng tài liệu. Output: Tập các từ khóa với rank tương ứng. Quá trình tìm kiếm sẽ ưu tiên với những khóa được lọc ra ở tập khóa có mức độ ưu tiên được đánh giá bằng rank tương ứng của chúng Giải thuật này được thiết kế để chạy offline trong phiên bản đầu tiên này. Quá trình cập nhật tài liệu được người quản trị nhập. Chi phí thời gian cho modul này là khá lớn, một cuốn sách điện tử tầm 200 trang tương ứng là 3 phút cho hệ thống đọc và tách thành từ khóa. Tập văn bản nguồn Tập văn bản đã được phân tách Hình 1: Hình minh họa tập tách văn bản 14
- 5.2 Mô hình tìm tư vấn dựa trên phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn Sau khi tách thành tập các từ khóa, modul này sẽ thực hiện việc cập nhật tiếp các tài liệu liên quan, có độ tương đồng nhất định về nội dung. Mỗi tài liệu sẽ được xác định cùng với nó một tập các tài liệu khác có tương đồng về mặt nội dung. Xử lý LSA Tập tài liệu (ma trận và giải (từ khóa) thuật SVD) Cập nhật CSDL Tập các tài liệu (dữ liệu tài liệu liên quan tới 1 tài liên quan ) liệu Hình 2: Cấu trúc giải thuật LSA 15
- 5.3 Mô hình tư vấn dựa trên lịch sử phiên truy cập của người dùng Kế thừa từ các hệ thống học thông minh, từ các phiên làm việc của người dùng, hệ thống sẽ tự động cập nhật để chính xác hơn những thông tin có trong cơ sở dữ liệu để phục vụ cho những lần tư vấn sau đó. Có rất nhiều mô hình khai thác trên lĩnh vực người dùng. Trong đồ án này, tôi chỉ khai thác trên khía cạnh sở thích và lịch sử các phiên làm việc của người dùng. Khi người dùng đăng ký thông tin, hệ thống ghi nhận ở tài khoản của họ, thông tin về các lĩnh vực người dùng quan tâm để lọc các kết quả tìm kiếm. Tại phiên làm việc của người dùng, khi người dùng click vào một tài liệu mà hệ thống đưa ra để gợi ý cho tài liệu đang đọc, hệ thống sẽ cập nhật hệ số tương quan giữa 2 tài liệu đó, phục vụ cho các kết quả tư vấn ở lần tiếp theo. Nhận và tiền xử lý query Hiển thị kết quả ra browser Câu truy vấn Tài liệu trả về Xử lý tác thao tác người dùng Xử lý query, tạo kết quả trả Tài liệu chứa từ Tài liệu có liên quan Các tài liệu liên quan khóa trong query với tài liệu kết quả Truy vấn Tập tài liệu Cập nhật tài CSDL (tài liệu) liệu liên quan Hình 3: Quy trình truy vấn 16
- 6. GIAO DIỆN TRANG CHỦ CHƯƠNG TRÌNH Hình 4: Giao diện chính trang chủ chương trình 17
- PHẦN I: VẤN ĐỀ VÀ THỰC TRẠNG 1. ĐẶT BÀI TOÁN Hiện nay, khoa học kỹ thuật ngày càng phát triển. Máy vi tính được phát triển từ năm 1980 đã ngày càng được sử dụng rộng rãi với các ứng dụng tiên tiến của nó. Theo đó, các hệ thống lưu trữ tài liệu dần chuyển sang lưu trữ số trên máy tính. Các hệ thống thư viện điện tử, thư viện trực tuyến ngày càng được sử dụng rộng rãi. Theo đó, là các vấn đề liên quan đến tìm kiếm, chia theo danh mục và gợi ý nội dung đọc Ebook cho người dùng. Trên internet, chúng ta đã có rất nhiều các công cụ tìm kiếm và gợi ý các tài liệu cần đọc và những tài liệu liên quan. Thí dụ như công cụ tìm kiếm của Google, ngoài những tài liệu có chứa từ khóa, nó còn gợi ý những tài liệu có độ tương đồng nhất định với nội dung người dùng tra cứu, thể hiện ở các liên kết cuối mỗi trang. Với amazon.co.uk, hệ thống recommender chỉ với những thành viên đăng ký tài khoản với hệ thống. Khi đăng ký tài khoản, user đăng ký luôn các sở thích và các lĩnh vực họ quan tâm. Với hệ thống mubu.com, họ gợi ý trong lĩnh vực âm nhạc. Người dùng cũng phải cung cấp thông tin về sở thích như ca sỹ, nhạc sĩ, thể loại nhạc quan tâm. Từ đó, hệ thống gợi ý cho người dùng không cần keyword… Hình 5: Tìm kiếm thông tin – So sánh gợi ý của người và máy 18
- Rất nhiều người không có thời gian để lọc ra trong một tệp các cuốn sách được thông tin mình mong muốn. Thậm chí trong một cuốn sách dầy tới nghìn trang. Mục lục ở mỗi cuốn sách cũng là các tóm tắt ý, các chủ đề viết về cho cuốn sách. Người dùng có thể tìm trong các mục lục đó, cũng có thể tìm theo từ khóa (ứng với mỗi tài liệu, chúng được tìm theo từ khóa dựa vào chương trình đọc tài liệu đó). Như hình trên, vấn đề là, tìm được một cuốn sách chứa chủ đề của mình và có đủ lượng thông tin cần thiết cho vấn đề mình quan tâm. Hoặc khi chưa đủ thông tin, người dùng được gợi ý những cuốn sách viết về những chủ đề có liên quan mà người ta cần tra cứu thông tin về. Bài toán đặt ra là, trong kho dữ liệu, bao gồm rất nhiều cuốn sách, rất nhiều các tài liệu như bài báo, tạp chí. Người dùng cần tra cứu thông tin về một vấn đề nào đó. Hệ thống sẽ phải cung cấp những cuốn sách viết về vấn đề đó và sắp xếp theo thứ tự ưu tiên nhất định cho người đọc. Hơn nữa, hệ thống cũng cung cấp các tài liệu mà những người dùng trước đó đã sử dụng khi cần tra cứu vấn đề đó. Người dùng thiết lập một phiên giao dịch, bằng việc đăng nhập vào hệ thống hoặc có thể không cần đăng nhập (Tất nhiên, khi đăng nhập vào hệ thống sẽ được hỗ trợ một số tính năng tìm kiếm nâng cao). Bằng việc đánh một từ khóa người dùng quan tâm, hệ thống sẽ cung cấp hai loại kết quả: 1. Kết quả do truy vấn SQL trong cơ sở dữ liệu của hệ thống 2. Kết quả do phân tích qua lịch sử truy cập của những người dùng trước. Với loại kết quả đầu tiên, kết quả tìm được do việc truy vấn bằng các câu truy vấn SQL trong cơ sở dữ liệu. CSDL phải được thiết kế sao cho quá trình tìm kiếm là thuận lợi nhất. Khi tìm được các kết quả theo mức độ ưu tiên, người dùng sẽ chọn một văn bản nào đó để nghiên cứu. Hệ thống phải cung cấp tiếp cho người dùng những tài liệu liên quan tới tài liệu mà họ đang đọc. Việc tìm những văn bản liên quan là dựa trên sự tương đồng giữa hai văn bản. Với loại kết quả thứ hai, hệ thống sẽ cung cấp cho người dùng những văn bản mà qua những lần truy cập hệ thống trước đó, hệ thống ghi nhận những tài liệu mà các người dùng trước đã đọc khi đọc tài liệu này học tài liệu khác cùng chủ đề hay có độ tương đồng nhất định với tài liệu đó. Sơ đồ tổng quát giao dịch của hệ thống: 19
- Query search Phân tích phiên làm việc 1.Truy vấn theo từ khóa 2.Truy vấn theo tài liệu liên quan (LSA + phân tích lịch sử làm việc) Items Databases Hình 6: Mô hình sơ đồ hệ thống gợi ý cho người dùng Kết quả trả lại được sắp xếp theo thứ tự giảm dần của mức độ ưa thích. 20
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Tiểu luận triết học - Vận dụng quan điểm triết học Mác về bản chất của con người để phân tích tầm quan trọng của nhân tố con người trong nền kinh tế tri thức
25 p | 1032 | 528
-
Thuyết trình Phần II: Xây dựng nền văn hóa xã hội chủ nghĩa
24 p | 573 | 284
-
Tiểu luận triết học: “PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA VẬT 2 CHẤT VÀ Ý THỨC VẬN DỤNG VÀO VIỆC XÂY DỰNG XÃ HỘI CHỦ NGHĨA Ở NƯỚC TA".
18 p | 240 | 103
-
Đề tài “Vận dụng quan điểm triết học Mác về bản chất của con người để phân tích tầm quan trọng của nhân tố con người trong nền kinh tế tri thức”
25 p | 208 | 98
-
Tiểu luận: Vận dụng quan điểm triết học Mác về bản chất của con người để phân tích tầm quan trọng của nhân tố con người trong nền kinh tế tri thức
25 p | 141 | 65
-
Tiểu luận: Vận dụng quan điểm trong triết học Mác - Lê Nin để phân tích quá trình chuyển đổi sang nền kinh tế thị trường ở Việt Nam
20 p | 79 | 28
-
Tiểu luận Triết học: Phân tích chủ trương Xây dựng nông thôn mới
14 p | 38 | 22
-
Đồ án tốt nghiệp: Bộ sưu tập lấy cảm hứng từ trường phái lập thể Cubism
0 p | 47 | 21
-
Đồ án tốt nghiệp: Ứng dụng của nghệ thuật OP ART trong thời trang
33 p | 67 | 19
-
Tiểu luận Triết học Mác: Phân tích thực chất của cuộc cách mạng trên lĩnh vực triết học do Mác - Ăngghen thực hiện – ý nghĩa của vấn đề đó
18 p | 42 | 18
-
Tiểu luận triết: Phân tích những thành tựu và hạn chế của phép biện chứng và chủ nghĩa duy vật trước Mác
20 p | 38 | 16
-
Đề tài: Vận dụng quan điểm triết học Mác về bản chất của con người để phân tích tầm quan trọng của nhân tố con người trong nền kinh tế tri thức
28 p | 23 | 15
-
Tiểu luận: Phân tích thực chất của cuộc cách mạng trên lĩnh vực triết học do Mác - Ăngghen thực hiện – ý nghĩa của vấn đề đó
18 p | 45 | 13
-
Quỳnh TrTóm tắt Khóa luận tốt nghiệp: Ứng dụng công nghệ thông tin tại thư viện Trung tâm thông tin khoa học Học viện chính trị hành chính quốc gia Hồ Chí Minh
9 p | 10 | 5
-
Đồ án tốt nghiệp: Cảm xúc thật của chú hề
0 p | 24 | 5
-
Đề tài: Phân tích bản chất của phạm trù giá trị thặng dư trong bộ tư bản C. Mác đã phân tích như thế nào về phương pháp sản xuất ra giá trị thặng dư
14 p | 22 | 5
-
Báo cáo khoa học và tổng kết: Nghiên cứu phát triển ứng dụng công nghệ đa phương tiện - TS. Đỗ Quang Vinh
123 p | 19 | 4

markdown:
# Đồ án : "Xây dựng ứng dụng phân tích chữ nghĩa trong tìm kiếm tài liệu trực tuyến"
Chia sẻ: Haivan Haivan | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:84
lượt xem 154
download
![](http://image.tailieu.vn/document/thumbnail/2009/20090316/haivan/80x100/6472_do_an_tot_nghiep_dh_bach_.jpg)
##
Đồ án : "Xây dựng ứng dụng phân tích chữ nghĩa trong tìm kiếm tài liệu trực tuyến"
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](images/down16x21.png)
Luận văn này đực thực hiện nhằm đề xuất ra được một phương thức xây dựng hệ thống hỗ trợ tư vấn với các kết quả sau: Tư vấn hoàn toàn tự động các tài liệu cho người dùng theo từ khóa, lịch sử truy cập của người dùng đó và những người dùng khác và sở thích của họ. Kết quả tư vấn ngày càng chính xác hơn vì hệ thống có phân tích và cập nhật lịch sử truy cập của người dùng; Giới thiệu tài liệu có độ tương tự nhất định với tài liệu đang nghiên......
![](images/graphics/blank.gif)
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Đồ án : "Xây dựng ứng dụng phân tích chữ nghĩa trong tìm kiếm tài liệu trực tuyến"
- TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ──────── * ─────── ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH NGỮ NGHĨA TRONG TÌM KIẾM TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN Sinh viên thực hiện: Nguyễn Công Chính . Lớp: HTTTA-K48 . Giáo viên hướng dẫn: TS. Lê Thanh Hương . Hà nội, tháng 6 năm 2008 1
- MỤC LỤC PHẦN 0: LỜI NÓI ĐẦU .......................................................................................... 10 1. MỤC TIÊU VÀ Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI............................................................ 10 2. VẤN ĐỀ GIẢI QUYẾT ........................................................................................ 10 3. CÁCH GIẢI QUYẾT .............................................................................................................. 11 3.1 Phân tách tài liệu thành các từ khóa (Filter) ...................................................... 11 3.2 Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn (Latent Semantic Analystic-LSA) ......................... 12 3.3 Phân tích lịch sử truy cập của người dùng.................................................. 12 5.1 Tách tài liệu thành các từ khóa. Tìm kiếm dựa trên từ khóa...................... 14 5.2 Mô hình tìm tư vấn dựa trên phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn................................ 15 6. GIAO DIỆN TRANG CHỦ CHƯƠNG TRÌNH................................................................. 17 PHẦN I: VẤN ĐỀ VÀ THỰC TRẠNG...................................................................18 1. ĐẶT BÀI TOÁN.................................................................................................................. 18 2. CÁC VẤN ĐỀ VÀ CÁC GIẢI PHÁP HIỆN TẠI............................................................... 21 2.1 Các hệ thống gợi ý (recommender systems - RS)....................................... 21 2.1.1 Các khái niệm về Recommender System ................................................ 21 2.1.2 Các hệ thống recommender tiêu biểu ..................................................... 22 2.2 Xử lý tài liệu tiếng Việt .................................................................................... 26 2.2.1 Các nghiên cứu về cấu của các nhà nghiên cứu Việt Nam. ................ 26 2.2.2 Tóm tắt đặc trưng của cấu trúc ngữ pháp tiếng Việt, Anh...................... 29 2.3 Xử lý tài liệu theo ngữ nghĩa ......................................................................... 30 2.3.1 Đặt vấn đề.................................................................................................... 30 2.3.2 Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn (LSA) ............................................................ 31 2.3.3 Nhận xét, kết luận........................................................................................ 31 2.4 Thu thập thông tin người dùng ...................................................................... 32 2.4.1 Ưu điểm của các hệ thống tự học............................................................ 32 2.4.2 Phân tích logfile........................................................................................... 32 2.4.3 Phân tích dựa thông tin người dùng......................................................... 32 2.4.4 Kết luận ........................................................................................................ 33 2.5 Vấn đề lưu trữ dữ liệu ..................................................................................... 33 PHẦN II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ..............................................................................34 1. CÁC BỘ MÁY TÌM KIẾM ........................................................... 34 2
- 1.1 Một số engine thông dụng............................................................................. 34 2.1 Chiến lược tìm kiếm ....................................................................................... 37 2.1.1 Công nghệ tìm kiếm ngữ nghĩa trên thế giới hiện nay ............................ 37 2.1.2 Chiến lược tìm kiếm.................................................................................... 38 2. XỬ LÝ VĂN BẢN TIẾNG VIỆT........................................................................................ 40 2.1 Từ và cấu trúc từ của tiếng Việt .................................................................... 40 2.1.1 Định nghĩa từ............................................................................................... 40 2.1.2 Cấu trúc từ tiếng Việt .................................................................................. 40 2.1.3 Các phương pháp tách từ tiếng Việt đã được nghiên cứu................... 41 2.2 Thuật toán, otomat tách từ ............................................................................ 44 PHẦN III: GIẢI PHÁP KỸ THUẬT.......................................................................48 1. GIẢI PHÁP ĐỌC ĐỊNH DẠNG TÀI LIỆU....................................................................... 48 1.1 Giao diện Ifilter................................................................................................ 48 1.2 Chương trình EPocalipse.IFilter...................................................................... 48 2. GIẢI PHÁP TÁCH TỪ ....................................................................................................... 49 2.1 Giải pháp tách từ Tiếng Anh .......................................................................... 49 2.2 Giải pháp cho Tiếng Việt ................................................................................ 50 3. GIẢI PHÁP LSA ................................................................................................................. 52 4. GIẢI PHÁP PHÂN TÍCH NGƯỜI DÙNG......................................................................... 52 5. GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ................................................................................................. 52 PHẦN IV: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH, CÀI ĐẶT CHẠY DEMO................53 1. PHÂN TÍCH HỆ THỐNG .................................................................................................. 53 1.1 Mô hình use-case và đặc tả use-case.......................................................... 53 1.2 Về cơ sở dữ liệu.............................................................................................. 66 2. CÁC MODUL...................................................................................................................... 77 2.1 Modul đọc các định dạng tài liệu ....................................................................... 77 2.2 Modul tách từ ................................................................................................. 77 2.3 Modul LSA........................................................................................................ 79 1. KẾT LUẬN.......................................................................................................................... 80 2. Hướng phát triển.................................................................................................................. 82 3
- DANH MỤC HÌNH VÀ BẢNG DANH MỤC HÌNH VÀ BẢNG......................................................................................4 Hình 1: Hình minh họa tập tách văn bản ...................................................................14 Hình 2: Cấu trúc giải thuật LSA ................................................................................15 Hình 3: Quy trình truy vấn........................................................................................ 16 Hình 4: Giao diện chính trang chủ chương trình ....................................................... 17 Hình 5: Tìm kiếm thông tin – So sánh gợi ý của người và máy...................................18 Hình 6: Mô hình sơ đồ hệ thống gợi ý cho người dùng ..............................................20 Hình 7: Sơ đồ tổng quát hệ thống ..............................................................................21 Hình 8: Giao diện tìm kiếm của Amazone.com........................................................... 22 Hình 9: Giao diện kết quả trả lại ...............................................................................23 Hình 10: Giao diện kết quả tìm kiếm của Amazone.com ............................................24 Hình 11: Sơ đồ cấu trúc từ của Nguyễn Tài Cẩn........................................................ 27 Hình 12: Giao diện tìm kiếm của Google...................................................................34 Hình 13: Giao diện tìm kiếm Yahoo...........................................................................35 Hình 14 Giao diện tìm kiếm Ask Jeeves .....................................................................36 Hình 15: Giao diện tìm kiếm All the web ...................................................................36 Table 1: : Tần suất xuất hiện độ dài từ tiếng Việt trên trang Vdict.com ......................40 Table 2: Tần số tài liệu của một số từ thông dụng trong tiếng Việt ............................. 41 Table 3: Ví dụ về MI của n-gram ...............................................................................42 Hình 16: Xây dựng ôtômát âm tiết ............................................................................44 Hình 17: Xây dựng ôtômát từ vựng...........................................................................45 Hình 18: Một tình huống nhập nhằng ........................................................................47 Hình 19: Giải thuật tách từ từ câu.............................................................................50 Table 4: Bảng một số ví dụ về cấu trúc lưu trữ từ điển ...............................................51 Hình 20: Biểu đồ use-case hệ thống...........................................................................53 Hình 21: Use-case tìm kiếm ............ Hình 22: Biểu đồ cộng tác chức năng tìm kiếm 54 Hình 23: Biểu đồ tiến trình chức năng tìm kiếm......................................................... 54 Hình 24: Use-case quản lý tài liệu............................................................................55 Hình 25: Biểu đồ cộng tác ......................................................................................... 55 Hình 26: Biểu đồ tiến trình chức năng thêm mới tài liệu............................................56 Hình 27: Biểu đồ tiến trình chức năng sửa tài liệu....................................................56 Hình 28:Biểu đồ tiến trình chức năng xóa tài liệu......................................................57 Hình 29: Biểu đồ cộng tác quản lý tài liệu.................................................................57 Hình 30: User-Case quản lý tác giả...........................................................................58 Hình 31: Biểu đồ tiến trình thêm mới tác giả ............................................................. 58 Hình 32: Biểu đồ tiến trình sửa tác giả......................................................................59 4
- Hình 33: Biểu đồ tiến trình xóa tác giả......................................................................59 Hình 34: Biểu đồ cộng tác quản lý tác giả .................................................................60 Hình 35: User-Case quản lý NXBLớp biên:............................................................... 60 Hình 36: Biểu đồ tiến trình thêm mới NXB ................................................................ 61 Hình 38: Biểu đồ tiến trình xóa thông tin NXB .......................................................... 62 Hình 39: Biểu đồ công tác quản lý NXB ...................................................................62 Hình 40: Biểu đồ usercase quản lý thành viên ........................................................... 63 Hình 42: Biểu đồ tiến trình chỉnh sửa user ............................................................... 64 Hình 43: Biểu đồ tiến trình xóa user..........................................................................64 Hình 44: Biểu đồ cộng tác quản lý user .....................................................................65 Hình 45: Biểu đồ cộng tác quản lý user .....................................................................66 Table 5: Bảng các thực thể chính...............................................................................67 Table 6: Bảng quan hệ các thực thể..........................................................................68 Table 7: Danh sách các bảng chính............................................................................71 Table 8: Mô tả bảng tài liệu A01 ................................................................................72 Table 9: Mô tả bảng Catalogue A02 ...........................................................................73 Table 10: Mô tả bảng tác giả A04 ..............................................................................73 Table 11: Mô tả bảng NXB A05..................................................................................74 Table 12: Mô tả bảng User A06..................................................................................74 Table 13: Mô tả bảng subCatalogue A07....................................................................75 Table 14: Mô tả bảng Child A08.................................................................................75 Table 15: Mô tả bảng A11 .......................................................................................... 76 Table 16: Mô tả bảng A12 .......................................................................................... 76 5
- 6
- LỜI CÁM ƠN Lời đầu tiên, em muốn gửi lời cám ơn chân thành tới cô TS. Lê Thanh Hương, là người trực tiếp hướng dẫn em hoàn thành đồ án này. Em cũng muốn gửi lời cám ơn tới các thầy cô trong bộ môn Hệ thống Thông Tin, trong khoa Công nghệ thông tin và các thầy cô trong trường đã tận tình dạy dỗ trong suốt những năm học vừa qua. Tôi cũng xin gửi lời cám ơn đặc biệt đến bạn Kiều Văn Cường, người cùng chung đồ án với tôi, đã giúp tôi rất nhiều trong những lúc nghiên cứu, xây dựng chương trình. Tôi cũng xin cám ơn các bạn cùng lớp Tin 3 và HTTT A đã cung cấp các tài liệu, gợi ý các giải thuật để hoàn thành đồ án. Con cũng xin cảm ơn Bố, Mẹ, những người thân đã luôn bên cạnh động viên khích lệ về mặt tinh thần và cả vật chất để giúp con hoàn thành tốt những năm học đại học và đồ án này. Hà Nội Tháng 5 năm 2008 Sinh viên Nguyễn Công Chính 7
- NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... Ngày tháng 05 năm 2008 Ký tên 8
- NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... ……………………………………………………………………... Ngày tháng 05 năm 2008 Ký tên 9
- PHẦN 0: LỜI NÓI ĐẦU 1. MỤC TIÊU VÀ Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI Máy tính hiện nay đã đóng góp một phần không nhỏ vào đời sống, và đã trở nên phổ dụng. Trong lĩnh vực lưu trữ dữ liệu, chỉ cần một ổ cứng 10x15x3 cm3 là đã có thể lưu trữ được số lượng sách tương ứng với cả một thư viện sách khổng lồ. Theo đó, là vấn đề tra cứu dữ liệu trong kho dữ liệu như thế. Cũng như việc tổ chức trong thư viện, việc lưu trữ tài liệu điện tử trong máy tính cũng được chia thành các loại sách, và chủ đề lớn khác nhau. Hiện nay xu thế người đọc sách là coi sách là nguồn để tra cứu những vấn đề mình quan tâm, chứ không phải học một kiến thức mới do một cuốn sách mang đến. Vấn đề đặt ra là làm sao tư vấn cho người dùng những cuốn sách nào liên quan nhiều nhất tới chủ đề người dùng yêu cầu (thông qua các từ khóa được nhập) bằng phân tích nội dung và lịch sử truy cập của những người dùng trước. Luận văn này đực thực hiện nhằm đề xuất ra được một phương thức xây dựng hệ thống hỗ trợ tư vấn với các kết quả sau: - Tư vấn hoàn toàn tự động các tài liệu cho người dùng theo từ khóa, lịch sử truy cập của người dùng đó và những người dùng khác và sở thích của họ. Kết quả tư vấn ngày càng chính xác hơn vì hệ thống có phân tích và cập nhật lịch sử truy cập của người dùng. - Giới thiệu tài liệu có độ tương tự nhất định với tài liệu đang nghiên cứu để người dùng lựa chọn tài liệu tiếp theo nghiên cứu. - Hệ thống khảo sát (survey) để thu thập các ý kiến đánh giá của người dùng về sự tương tự của các tài liệu hệ thống gợi ý. Qua đó, càng thu thập nhiều sự đánh giá, kết quả tư vấn cho người dùng càng sát với vấn đề người ta đặt ra hơn. - Người dùng mới không nhất thiết phải đăng ký thông tin với hệ thống. Hệ thống vẫn gợi ý cho người dùng thông qua phân tích nội dung và lịch sử truy cập hệ thống. - Đáp ứng các yêu cầu tìm kiếm trên các trang web (tìm kiếm trong site riêng hoặc trên internet). Hệ thống hướng tới việc tìm kiếm và xây dựng cơ sở dữ liệu động từ internet. 2. VẤN ĐỀ GIẢI QUYẾT Có 2 phương pháp chủ đạo được dùng trong hệ tư vấn: Phương pháp lọc cộng tác: là phương pháp tập hợp các đánh giá hoặc các quan điểm của người dùng, nhận dạng sự tương đồng giữa các người dùng trên cơ sở các phiên giao dịch của họ. Phiên giao dịch của người dùng được bắt đầu từ khi người dùng đánh từ khóa và có tín hiệu search. Kết thúc phiên làm việc với một từ khóa mới được nhập. Phương pháp lọc cộng tác ước lượng hàm đánh giá R(u,i) của item i với user u dựa trên cơ sở đánh giá R(u’,i) của user u’ cho cùng item i mà trong đó u và u’ là tương tự nhau. Phương pháp lọc cộng tác có các vấn đề như: Sự thưa thớt: thực tế thì vấn đề của người dùng quan tâm (từ khóa) nó chiếm phần rất nhỏ và sự đánh giá sự tương đồng cho tài liệu là rất nhỏ so với rất nhiều tài liệu của hệ 10
- thống. Với hệ thống gợi ý trong luận văn này, các đánh giá, các nhận định sẽ được lưu lại dần dần, loại bỏ dần những kết quả không chính xác. Vấn đề tài nguyên mới: Hệ thống không ngừng cập nhật các tài liệu mới cho kho dữ liệu của mình. Mỗi lần thêm một tài liệu mới, hệ thống sẽ tính lại (off-line) là phân tích độ tương đồng về ngữ nghĩa giữa các văn bản (kỹ thuật LSA) để tìm ra tập các láng giềng gần của một cuốn sách. Vấn đề người dùng mới: Như đã đề cập, hệ thống sẽ phân tích và lưu trữ lại lịch sử của tất cả các phiên làm việc, kết hợp phân tích nội dung trong hệ thống để lọc ra sự tương đồng, liên quan chính xác nhất của các tài liệu. Nên hệ thống hoàn toàn có thể gợi ý tư vấn cho một người dùng mới. Khi người dùng cung cấp cho hệ thống các sở thích, hệ thống sẽ lọc tiếp theo sở thích đó, để cung cấp kết quả chính xác hơn. Phương pháp lọc dựa trên nội dung: là một giải thuật hướng về nghiên cứu lọc thông tin, phương pháp lọc dựa trên nội dung ước lượng hàm đánh giá R(u,i) của item i với user u được thiết lập dựa trên cơ sở đánh giá R(u,i’) của cùng user u cho item i’ mà trong đó i và i’ là tương tự nhau về mặt nội dung. Nhược điểm chính của phương pháp này là nó giả định các thuật ngữ là độc lập nhau. Trong thực tế, các thuật ngữ thường có liên quan với nhau và hiểu được điều này có thể dẫn đến việc tính độ liên quan tốt hơn. Tính đồng nghĩa: có nhiều cách để chỉ đến một đối tượng, ví dụ: car và automobile • Các sản phẩm tương tự được đối xử theo cách khác nhau • Tăng sự thưa thớt, làm mất tính chất bắc cầu giữa các từ khóa • Sinh ra kết quả có chất lượng thấp Tính nhiều nghĩa của từ: hầu hết các từ đều có nhiều nghĩa, ví dụ: model, python, chip. • Độ chính xác thấp 3. CÁCH GIẢI QUYẾT Sử dụng phương pháp lọc cộng tác, hệ thống đã đưa ra phương án giải quyết được các nhược điểm của nó như đã trình bầy ở trên. Về sử dụng phương pháp lọc dựa trên nội dung, hệ thống đang sử dụng các phương pháp: 3.1 Phân tách tài liệu thành các từ khóa (Filter) Các tài nguyên là các tài liệu được thể hiện dưới dạng văn bản như một cuốn sách, tạp chí, hay một bài báo, bài diễn văn điện tử nào đó. Với những tài liệu tiếng Anh, một từ thường có một âm tiết, ta có thể dễ dàng xác định một từ dựa vào dấu cách (space) hoặc dấu câu. Việc phân tách văn bản tiếng anh thành các từ khóa không khó khăn. Với những văn bản tiếng việt, mỗi từ nó có thể có một, hai hoặc nhiều hơn số lượng âm tiết. Việc phân tách thành từ khóa đối với văn bản tiếng việt phải dựa trên từ điển và các thuật toán đọc từ khóa sao cho đúng nghĩa nhất của câu. Thí dụ: Học sinh học sinh học thì hệ thống sẽ tách thành Học sinh, học, sinh học. Sau đó, loại bỏ các từ 11
- dừng (Stopword – Những từ mang ý nghĩa cảm thán, đại từ…như anh, bạn, do đó…), những từ không mang nhiều ý nghĩa về nội dung. Bước tiếp theo, dùng kỹ thuật TF- IDF để lọc bỏ bớt số lượng từ khóa của tài liệu. 3.2 Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn (Latent Semantic Analystic-LSA) Kỹ thuật LSA là những lý thuyết và phương thức cho việc trích rút và thể hiện ngữ cảnh sử dụng ngữ nghĩa của từ dựa trên việc tính toán thông kê. Kỹ thuật này cho phép ứng dụng trên một kho dữ liệu văn bản lớn. Ý tưởng cơ bản của kỹ thuật là tổng hợp tất cả các văn cảnh của từ, trong đó, một từ được đưa ra đã và không chỉ định biểu lộ những tập ràng buộc lẫn nhau. Những tập ràng buộc này cho phép xác định sự tương đồng về nghĩa của những từ và tập hợp mỗi từ khác. Tập các từ khóa của các tài liệu của bước phân tích trên được dùng làm đầu vào cho các hàng của ma trận. Theo đó, bộ từ khóa của một tài liệu được dùng làm cột, các tài liệu làm hàng, các cell của ma trận được khởi tạo là tần suất xuất hiện của từ khóa- thuật ngữ đó trong tài liệu. LSA dùng kỹ thuật phân tích giá trị riêng (SVD-singular value decomposition) để giảm bớt để giảm bớt kích thước ma trận thuật ngữ-tài liệu, không gian N-chiều sẽ được giảm bớt xuống một không gian K chiều, K
- 4. CÁC ĐÓNG GÓP CHÍNH CỦA LUẬN VĂN Cung cấp bộ phân tách văn bản thành các từ khóa với văn bản tiếng Việt và văn bản tiếng Anh. Sử dụng bộ đọc văn bản đầu vào Ifilter để xử lý, kết hợp các file từ điển, file từ stopword để tách dữ liệu được đọc vào thành các từ khóa, đặc trưng cho tài liệu đó. Kỹ thuật LSA, đánh giá độ tương đồng về mặt ngữ nghĩa giữa các tài liệu dựa trên kỹ thuật xử lý ma trận SVD. Phần này sẽ được trình bày chi tiết trong luận văn còn lại của dự án (Liên lạc với Mr Kiều Văn Cường) Cung cấp kỹ thuật xử lý lịch sử phiên làm việc của một người dùng, cho phép các kết quả chính xác hơn sau nhiều phiên làm việc. Đề xuất mô hình và phương thức triển khai cho phần mở rộng dự án, xây dựng hệ thống CSDL động trên Internet và đẩy hết các quá trình xử lý thành on-line (hệ thống như một tool tìm kiếm cho khách hàng. Hệ thống sẽ bắt đầu khi người dùng bắt đầu phiên làm việc) 13
- 5. CÀI ĐẶT 5.1 Tách tài liệu thành các từ khóa. Tìm kiếm dựa trên từ khóa Mô hình này áp dụng cho những lần gợi ý đầu tiên, cho khi người dùng nhập từ khóa. Giải thuật tách từ khóa (chạy off-line): Input: tập tài nguyên là sách, tạp chí, trang thông tin (html) ở các định dạng tài liệu. Output: Tập các từ khóa với rank tương ứng. Quá trình tìm kiếm sẽ ưu tiên với những khóa được lọc ra ở tập khóa có mức độ ưu tiên được đánh giá bằng rank tương ứng của chúng Giải thuật này được thiết kế để chạy offline trong phiên bản đầu tiên này. Quá trình cập nhật tài liệu được người quản trị nhập. Chi phí thời gian cho modul này là khá lớn, một cuốn sách điện tử tầm 200 trang tương ứng là 3 phút cho hệ thống đọc và tách thành từ khóa. Tập văn bản nguồn Tập văn bản đã được phân tách Hình 1: Hình minh họa tập tách văn bản 14
- 5.2 Mô hình tìm tư vấn dựa trên phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn Sau khi tách thành tập các từ khóa, modul này sẽ thực hiện việc cập nhật tiếp các tài liệu liên quan, có độ tương đồng nhất định về nội dung. Mỗi tài liệu sẽ được xác định cùng với nó một tập các tài liệu khác có tương đồng về mặt nội dung. Xử lý LSA Tập tài liệu (ma trận và giải (từ khóa) thuật SVD) Cập nhật CSDL Tập các tài liệu (dữ liệu tài liệu liên quan tới 1 tài liên quan ) liệu Hình 2: Cấu trúc giải thuật LSA 15
- 5.3 Mô hình tư vấn dựa trên lịch sử phiên truy cập của người dùng Kế thừa từ các hệ thống học thông minh, từ các phiên làm việc của người dùng, hệ thống sẽ tự động cập nhật để chính xác hơn những thông tin có trong cơ sở dữ liệu để phục vụ cho những lần tư vấn sau đó. Có rất nhiều mô hình khai thác trên lĩnh vực người dùng. Trong đồ án này, tôi chỉ khai thác trên khía cạnh sở thích và lịch sử các phiên làm việc của người dùng. Khi người dùng đăng ký thông tin, hệ thống ghi nhận ở tài khoản của họ, thông tin về các lĩnh vực người dùng quan tâm để lọc các kết quả tìm kiếm. Tại phiên làm việc của người dùng, khi người dùng click vào một tài liệu mà hệ thống đưa ra để gợi ý cho tài liệu đang đọc, hệ thống sẽ cập nhật hệ số tương quan giữa 2 tài liệu đó, phục vụ cho các kết quả tư vấn ở lần tiếp theo. Nhận và tiền xử lý query Hiển thị kết quả ra browser Câu truy vấn Tài liệu trả về Xử lý tác thao tác người dùng Xử lý query, tạo kết quả trả Tài liệu chứa từ Tài liệu có liên quan Các tài liệu liên quan khóa trong query với tài liệu kết quả Truy vấn Tập tài liệu Cập nhật tài CSDL (tài liệu) liệu liên quan Hình 3: Quy trình truy vấn 16
- 6. GIAO DIỆN TRANG CHỦ CHƯƠNG TRÌNH Hình 4: Giao diện chính trang chủ chương trình 17
- PHẦN I: VẤN ĐỀ VÀ THỰC TRẠNG 1. ĐẶT BÀI TOÁN Hiện nay, khoa học kỹ thuật ngày càng phát triển. Máy vi tính được phát triển từ năm 1980 đã ngày càng được sử dụng rộng rãi với các ứng dụng tiên tiến của nó. Theo đó, các hệ thống lưu trữ tài liệu dần chuyển sang lưu trữ số trên máy tính. Các hệ thống thư viện điện tử, thư viện trực tuyến ngày càng được sử dụng rộng rãi. Theo đó, là các vấn đề liên quan đến tìm kiếm, chia theo danh mục và gợi ý nội dung đọc Ebook cho người dùng. Trên internet, chúng ta đã có rất nhiều các công cụ tìm kiếm và gợi ý các tài liệu cần đọc và những tài liệu liên quan. Thí dụ như công cụ tìm kiếm của Google, ngoài những tài liệu có chứa từ khóa, nó còn gợi ý những tài liệu có độ tương đồng nhất định với nội dung người dùng tra cứu, thể hiện ở các liên kết cuối mỗi trang. Với amazon.co.uk, hệ thống recommender chỉ với những thành viên đăng ký tài khoản với hệ thống. Khi đăng ký tài khoản, user đăng ký luôn các sở thích và các lĩnh vực họ quan tâm. Với hệ thống mubu.com, họ gợi ý trong lĩnh vực âm nhạc. Người dùng cũng phải cung cấp thông tin về sở thích như ca sỹ, nhạc sĩ, thể loại nhạc quan tâm. Từ đó, hệ thống gợi ý cho người dùng không cần keyword… Hình 5: Tìm kiếm thông tin – So sánh gợi ý của người và máy 18
- Rất nhiều người không có thời gian để lọc ra trong một tệp các cuốn sách được thông tin mình mong muốn. Thậm chí trong một cuốn sách dầy tới nghìn trang. Mục lục ở mỗi cuốn sách cũng là các tóm tắt ý, các chủ đề viết về cho cuốn sách. Người dùng có thể tìm trong các mục lục đó, cũng có thể tìm theo từ khóa (ứng với mỗi tài liệu, chúng được tìm theo từ khóa dựa vào chương trình đọc tài liệu đó). Như hình trên, vấn đề là, tìm được một cuốn sách chứa chủ đề của mình và có đủ lượng thông tin cần thiết cho vấn đề mình quan tâm. Hoặc khi chưa đủ thông tin, người dùng được gợi ý những cuốn sách viết về những chủ đề có liên quan mà người ta cần tra cứu thông tin về. Bài toán đặt ra là, trong kho dữ liệu, bao gồm rất nhiều cuốn sách, rất nhiều các tài liệu như bài báo, tạp chí. Người dùng cần tra cứu thông tin về một vấn đề nào đó. Hệ thống sẽ phải cung cấp những cuốn sách viết về vấn đề đó và sắp xếp theo thứ tự ưu tiên nhất định cho người đọc. Hơn nữa, hệ thống cũng cung cấp các tài liệu mà những người dùng trước đó đã sử dụng khi cần tra cứu vấn đề đó. Người dùng thiết lập một phiên giao dịch, bằng việc đăng nhập vào hệ thống hoặc có thể không cần đăng nhập (Tất nhiên, khi đăng nhập vào hệ thống sẽ được hỗ trợ một số tính năng tìm kiếm nâng cao). Bằng việc đánh một từ khóa người dùng quan tâm, hệ thống sẽ cung cấp hai loại kết quả: 1. Kết quả do truy vấn SQL trong cơ sở dữ liệu của hệ thống 2. Kết quả do phân tích qua lịch sử truy cập của những người dùng trước. Với loại kết quả đầu tiên, kết quả tìm được do việc truy vấn bằng các câu truy vấn SQL trong cơ sở dữ liệu. CSDL phải được thiết kế sao cho quá trình tìm kiếm là thuận lợi nhất. Khi tìm được các kết quả theo mức độ ưu tiên, người dùng sẽ chọn một văn bản nào đó để nghiên cứu. Hệ thống phải cung cấp tiếp cho người dùng những tài liệu liên quan tới tài liệu mà họ đang đọc. Việc tìm những văn bản liên quan là dựa trên sự tương đồng giữa hai văn bản. Với loại kết quả thứ hai, hệ thống sẽ cung cấp cho người dùng những văn bản mà qua những lần truy cập hệ thống trước đó, hệ thống ghi nhận những tài liệu mà các người dùng trước đã đọc khi đọc tài liệu này học tài liệu khác cùng chủ đề hay có độ tương đồng nhất định với tài liệu đó. Sơ đồ tổng quát giao dịch của hệ thống: 19
- Query search Phân tích phiên làm việc 1.Truy vấn theo từ khóa 2.Truy vấn theo tài liệu liên quan (LSA + phân tích lịch sử làm việc) Items Databases Hình 6: Mô hình sơ đồ hệ thống gợi ý cho người dùng Kết quả trả lại được sắp xếp theo thứ tự giảm dần của mức độ ưa thích. 20
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Tiểu luận triết học - Vận dụng quan điểm triết học Mác về bản chất của con người để phân tích tầm quan trọng của nhân tố con người trong nền kinh tế tri thức
25 p |
1032 |
528
-
Thuyết trình Phần II: Xây dựng nền văn hóa xã hội chủ nghĩa
24 p |
573 |
284
-
Tiểu luận triết học: “PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA VẬT 2 CHẤT VÀ Ý THỨC VẬN DỤNG VÀO VIỆC XÂY DỰNG XÃ HỘI CHỦ NGHĨA Ở NƯỚC TA".
18 p |
240 |
103
-
Đề tài “Vận dụng quan điểm triết học Mác về bản chất của con người để phân tích tầm quan trọng của nhân tố con người trong nền kinh tế tri thức”
25 p |
208 |
98
-
Tiểu luận: Vận dụng quan điểm triết học Mác về bản chất của con người để phân tích tầm quan trọng của nhân tố con người trong nền kinh tế tri thức
25 p |
141 |
65
-
Tiểu luận: Vận dụng quan điểm trong triết học Mác - Lê Nin để phân tích quá trình chuyển đổi sang nền kinh tế thị trường ở Việt Nam
20 p |
79 |
28
-
Tiểu luận Triết học: Phân tích chủ trương Xây dựng nông thôn mới
14 p |
38 |
22
-
Đồ án tốt nghiệp: Bộ sưu tập lấy cảm hứng từ trường phái lập thể Cubism
0 p |
47 |
21
-
Đồ án tốt nghiệp: Ứng dụng của nghệ thuật OP ART trong thời trang
33 p |
67 |
19
-
Tiểu luận Triết học Mác: Phân tích thực chất của cuộc cách mạng trên lĩnh vực triết học do Mác - Ăngghen thực hiện – ý nghĩa của vấn đề đó
18 p |
42 |
18
-
Tiểu luận triết: Phân tích những thành tựu và hạn chế của phép biện chứng và chủ nghĩa duy vật trước Mác
20 p |
38 |
16
-
Đề tài: Vận dụng quan điểm triết học Mác về bản chất của con người để phân tích tầm quan trọng của nhân tố con người trong nền kinh tế tri thức
28 p |
23 |
15
-
Tiểu luận: Phân tích thực chất của cuộc cách mạng trên lĩnh vực triết học do Mác - Ăngghen thực hiện – ý nghĩa của vấn đề đó
18 p |
45 |
13
-
Quỳnh TrTóm tắt Khóa luận tốt nghiệp: Ứng dụng công nghệ thông tin tại thư viện Trung tâm thông tin khoa học Học viện chính trị hành chính quốc gia Hồ Chí Minh
9 p |
10 |
5
-
Đồ án tốt nghiệp: Cảm xúc thật của chú hề
0 p |
24 |
5
-
Đề tài: Phân tích bản chất của phạm trù giá trị thặng dư trong bộ tư bản C. Mác đã phân tích như thế nào về phương pháp sản xuất ra giá trị thặng dư
14 p |
22 |
5
-
Báo cáo khoa học và tổng kết: Nghiên cứu phát triển ứng dụng công nghệ đa phương tiện - TS. Đỗ Quang Vinh
123 p |
19 |
4

Set-Cookie: TLDEVNamespace=e6o0lav1em2v0lchk6n84f2hc0; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly

Server: Apache/2.2.31 (CentOS)


text: Một Số Bìa Sách Ấn Tượng Người ta vẫn nói đừng đánh giá một quyển sách qua cái bìa của nó. Tuy vậy đứng trước một “rừng sách” trên giá sách, mắt bạn sẽ để ý tới một cuốn sách có thiết kế bìa ấn tượng và chọn nó để đọc thử. Tags: ấn tượng mỹ thuật sản phẩm thiết kế 11/12/2012 Thiết Kế, Tin Tức 0

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

Connection: close

Cache-Control: max-age=3, must-revalidate

Vary: Accept-Encoding,Cookie,User-Agent

Accept-Ranges: bytes

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


text:
Thời Trang Đẹp 24h
Địa chỉ shop: 407 Lê Văn Sỹ, Phường 2, Quận Tân Bình
Thành Phố Hồ Chí Minh.
Website: http://thoitrangdep24h.com/
Facebook: https://www.facebook.com/thoitrangdep24hcom
ĐT: 08 668 44169 - 0128 679 8666

X-Powered-By: UrlRewriter.NET 1.7.0

Cache-Control: private

Content-Type: text/html; charset=utf-8


text:
Bộ môn Trắc địa tiền thân thuộc tổ Đo vẽ bao gồm: Đo đạc, Hình họa và Vẽ kỹ thuật được thành lập từ ngay sau khi thành lập trường Đại học Giao thông Vận tải. Năm 1971 tổ Đo đạc được tách riêng thành Bộ môn Đo đạc.Chi tiết...
Ra đời từ tâm huyết của nhiều nhà giáo ưu tú, thời đỉnh cao Đại học Hùng Vương có 10.000 sinh viên nhưng hiện chỉ còn 50 người và đứng...
Jim bước vào một buổi đấu giá và gần như ngay lập tức anh ta bị cuốn hút bởi một con vẹt trông rất đẹp.
Lê Việt Quốc, tiến sĩ trẻ có gần 5 năm kinh nghiệm làm việc trong dự án Google Brain cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) thực sự có thể...
Lê Việt Quốc, tiến sĩ trẻ có gần 5 năm kinh nghiệm làm việc trong dự án Google Brain cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) thực sự có thể...

markdown:
Bộ môn Trắc địa tiền thân thuộc tổ Đo vẽ bao gồm: Đo đạc, Hình họa và Vẽ kỹ thuật được thành lập từ ngay sau khi thành lập trường Đại học Giao thông Vận tải. Năm 1971 tổ Đo đạc được tách riêng thành Bộ môn Đo đạc.
Ra đời từ tâm huyết của nhiều nhà giáo ưu tú, thời đỉnh cao Đại học Hùng Vương có 10.000 sinh viên nhưng hiện chỉ còn 50 người và đứng...
Jim bước vào một buổi đấu giá và gần như ngay lập tức anh ta bị cuốn hút bởi một con vẹt trông rất đẹp.
Lê Việt Quốc, tiến sĩ trẻ có gần 5 năm kinh nghiệm làm việc trong dự án Google Brain cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) thực sự có thể...
Lê Việt Quốc, tiến sĩ trẻ có gần 5 năm kinh nghiệm làm việc trong dự án Google Brain cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) thực sự có thể...

WARC-Truncated: length

Server: Apache

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Pragma: no-cache


text:
biểu thuế xuất nhập khẩu 2013, mới xuất bản
nhà xuất bản: Tài chính
Giá: 350 000 đồng
Biểu thuế xuất nhập khẩu mới được ban hành kèm Thông tư 193/2012/TT-BTC, áp dụng từ ngày 1/1/2013, thay thế Thông tư 157/2011/TT-BTCNgày 15/11/2012, Bộ Tài chính đã ban hành biểu thuế xuất nhập khẩu mới áp dụng trong năm 2013.
Để thực hiện cắt giảm biểu thuế xuất nhập khẩu 2013, thuế nhập khẩu ưu đãi hàng năm theo lộ trĩnh đã cam kết WTO, ngày 15/11/2012 Bộ Tài chính đã ban hành Thông tư số 193/2012/TT-BTC ban hành Biểu thuế xuất khẩu, Biểu thuế nhập khẩu ưu đãi 2013 theo danh mục mặt hàng chịu thuế. Biểu thuế xuất khẩu ban hành kèm theo Thông tư số 193/2012/TT-BTC ngày 15/11/2012 (Biểu thuế xuất khẩu 2013) có sửa đổi, bổ sung về danh mục Biểu thuế xuất khẩu (bổ sung một số mặt hàng vào danh mục Biểu thuế xuất khẩu) và sửa đổi thuế suất thuế xuất khẩu của một số nhóm mặt hàng, mặt hàng theo tinh thần Chỉ thị số 02/CT-TTg ngày 09/01/2012 của Thủ tướng Chính phủ về tăng cường công tác quản lý nhà nước đối với các hoạt động thăm dò, khai thác, chế biến, sử dụng và xuất khẩu khoáng sản.
Biểu thuế nhập khẩu ưu đãi ban hành kèm theo Thông tư số 193/2012/TT-BTC ngày 15/11/2012 (Biểu thuế nhập khẩu 2013) có sửa đổi, bổ sung về danh mục Biểu thuế nhập khẩu ưu đãi (Danh mục tại Chương 98) và sửa đổi thuế suất thuế nhập khẩu ưu đãi để thực hiện theo cam kết cắt giảm thuế nhập khẩu trong WTO cho năm 2013 (hơn 200 dòng thuế) và giải quyết kiến nghị của các Bộ ngành, Hiệp hội để tháo gỡ khó khăn cho doanh nghiệp (hơn 15 nhóm hàng).Để cập nhật biểu thuế áp dung cho các mặt hàng năm 2013.NXB TÀI CHÍNH cho biên tập & phát hành cuốn sách :
BIỂU THUẾ SUẤT HÀNG HÓA XUẤT NHẬP KHẨU 2013
Nội dung sách
Biểu thuế xuất nhập khẩu 2013 ATIGA (Form D)Biểu thuế xuất nhập khẩu 2013 ACFTA (Form E)Biểu thuế xuất nhập khẩu 2013 AKFTA (Form AK)Biểu thuế nhập khẩu 2013 ASEAN-ÚC-NIU DI LÂN(AANZFTA)Biểu thuế nhập khẩu VIỆT NAM – NHẬT BẢN ( VJEPA)Biểu thuế 2013 ASEAN-NHẬT BẢN ( AJCEPA)Biểu thuế ASEAN-TRUNG QUỐC (ACFTA)
QUÝ KHÁCH NÊN THAM KHẢO THÊM CUỐN SÁCH “CHÚ GIẢI CHI TIẾT MÃ HS”
Sách gồm những nội dung chính sau:PHẦN I: HƯỚNG DẪN PHÂN LOẠI HÀNG HÓA TRONG DANH MỤC HÀNG HÓA XNK.
1.Công ước HS
2. Danh mục HS
3. Quy tắc tổng quát giải thích việc phân loại hàng hóa theo Danh mục hàng hóa xuất khẩu, nhập khẩu Việt Nam dựa trên Hệ thống hài hòa mô tả và mã hóa hàng hóa (HS) của Tổ chức Hải quan thế giới;
PHẦN II: CHÚ GIẢI CHI TIẾT MÃ HÀNG HÓA HS TRONG DANH MỤC HÀNG HÓA XUẤT – NHẬP KHẨU VIỆT NAM
PHẦN III: CHÚ GIẢI Bổ SUNG (SEN) CỦA DANH MỤC THUẾ QUAN HÀI HÒA ASEAN (AHTN).
PHẦN IV: VĂN BẢN PHÁP LUẬT LIÊN QUAN.
Đây là cơ sở để: Xây dựng Biểu thuế đối với hàng hoá xuất khẩu, nhập khẩu; Phân loại hàng hoá xuất khẩu, nhập khẩu và các hàng hoá khác có liên quan đến hoạt động xuất khẩu, nhập khẩu;. Thống kê nhà nước về hàng hoá xuất khẩu, nhập khẩu; Phục vụ công tác quản lý nhà nước về hàng hoá xuất khẩu, nhập khẩu trong lĩnh vực thương mại và các lĩnh vực khác.
Liên Hệ: Hà Trinh: 0946 538 588 giao hàng và thu tiền tận nơi miễn phí vận chuyển trên toàn quốcweb: http://domax.org/Đặc biệt: giao hàng tận nơi trong vòng 30 phút tại HÀ NỘI, SÀI GÒN

Cache-Control: public, max-age=360


text: Cơ quan chủ quản: Công ty Cổ phần Quảng cáo Trực tuyến 24H Trụ sở: Tầng 12, Tòa nhà Geleximco, 36 Hoàng Cầu, Phường Ô Chợ Dừa, Quận Đống Đa, TP Hà Nội Tel: (84-4) 73 00 24 24 hoặc (84-4) 3512 1806 - Fax: (84-4) 3512 1804 VPĐD: Tầng 5 – Toà nhà Hải Âu - 39B Trường Sơn, P2, Q.Tân Bình, TP.Hồ Chí Minh Tel: (84-8) 73 00 24 24 hoặc (84-8) 3848 9845 - Fax: (84-8) 3848 6519 / Giấy phép số 2517/GP- TT ĐT ngày cấp 27/08/2013 SỞ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HÀ NỘI. Chịu trách nhiệm xuất bản: Phan Minh Tâm.

markdown:
|
|![]()
## Tin tức, hình ảnh, video về chủ đề dong hae
Thứ Năm, ngày 17/09/2015 07:07 AM (GMT+7)24H cập nhật thông tin mới nhất, nhanh nhất và đầy đủ nhất về chủ đề
dong hae. Mời các bạn đón đọc các bài viết về dong hae và chia sẻ thông tin dong hae trên 24H.
## Tin tức mới nhất về dong hae
## Tin tức khác về dong hae
|
|
Thông tin cần biết
Sự kiện tiêu điểm

X-Cache: QuickCache vv2.1.1rc1 - file

Cache-Control: public

Vary: Accept-Encoding,User-Agent

Content-Type: text/html; charset=Utf-8


markdown:
Tại nhà ông Vi Văn Long, bà Hà Thị Minh (ông nội, bà nội cháu Vi Trung Kiên) ở xóm Quang Thịnh, xã Châu Quang, gia đình cho biết, chiều 6-12, loa truyền thanh xã thông báo sáng 7-12 các gia đình cho các cháu 3- 4 tháng tuổi đến trạm xá xã tiêm phòng.
Sáng 7-12, chị Hà Thị Tuyết (mẹ bé Kiên) và bà Minh đưa Kiên lên trạm xá. Sau khi tiêm xong, cán bộ trạm xá xã bảo: Sau khi tiêm, các cháu sẽ bị sốt nhẹ, đừng lo lắng gì! Trưa đưa cháu Kiên về, chiều bé bị sốt nhẹ, hễ bú vào là nôn ra. Đêm đến, bé khóc, mồ hôi đầm đìa, da tái xanh.
Y tá Hà Thị Long nghi ngờ lô vắc - xin có vấn đề. Ảnh: H.H.T.
Vì trạm xá dặn sau khi tiêm các cháu có sốt nhẹ, không phải lo lắng gì, nên cả bố mẹ, ông bà không ai báo cáo lên y tá bản, cũng không cho cháu uống thuốc gì ngoài vò lá diếp cá đắp lên đầu để hạ sốt. Sốt li bì sau khi tiêm đến ngày 15-12 thì cháu Kiên tím tái dần rồi tắt thở.
Chị Tuyết nói trong nấc nghẹn: “Cháu từ khi sinh ra chưa bị ốm đau khi nào, da dẻ hồng hào, ăn khỏe, chơi ngoan, vậy mà sau khi tiêm phòng ở trạm xá xong, cháu đã bỏ ông, bỏ bà, bỏ bố, mẹ ra đi”.
Tại nhà anh Lô Văn Hòa và chị Lương Thị Ngọc, bố mẹ của cháu Lô Quang Thịnh (3 tháng tuổi) ở xóm Quang Hương, gia đình kể: Sáng 7-12, chị Ngọc bế con lên trạm xá tiêm phòng. Chiều về, cháu bỗng sốt, ăn cơm nhai, hoặc bú vào là nôn hết ra, người yếu dần.
Cả đêm, cháu khóc gào như bị đau gì đó. Vì cán bộ trạm xá dặn sau khi tiêm các cháu có biểu hiện sốt nhẹ, không phải lo, nên cả nhà không cho cháu uống thuốc gì, chỉ vò lá diếp cá dấp cho cháu rồi chờ đợi mọi việc sẽ qua đi. Ai ngờ, 4 giờ sáng ngày 10-12, cháu lịm dần, tắt thở.
Khi được hỏi “Khi đưa cháu lên trạm xá, ai trực tiếp tiêm cho cháu?”, chị Ngọc nói: “Bà Long, y tá bản tiêm”. Tại nhà bà Hà Thị Long cùng bản Quang Hương, bà Long xác nhận, hôm 7-12, trạm xá có 2 bàn tiêm, một bàn tiêm cho phụ nữ có thai, bàn thứ hai tiêm cho các cháu.
Do các cháu đông quá nên y tá bản tiêm thay cho cán bộ trạm xá. “Hôm đó, tôi tiêm cho 3 cháu, trong đó có cháu Lô Quang Thịnh”. “Bà có nhận định gì sau khi các cháu tiêm đều có biểu hiện như nhau, rồi dẫn đến tử vong?”.
Bà Long trả lời: “ Tôi làm y tá đã hơn 20 năm nay, có chứng nhận qua các khóa học, tiêm hàng trăm lần cho người lớn và trẻ em nhưng chưa xảy ra chuyện gì. Hôm 7-12, ở trạm xá, tôi tiêm và nhiều người khác tiêm, đã xảy ra 3 cháu tử vong, nhiều cháu khác cấp cứu kịp nên qua khỏi. Những cháu tử vong đều tiêm ở đùi, tôi nghĩ đây không phải do kỹ thuật tiêm, mà nghi ngờ lô thuốc có vấn đề”.
Tại bản Cù, xã Châu Quang có cháu Vi Hoài Nam (3 tháng tuổi) cũng có biểu hiện như hai cháu nói trên, sau khi tiêm phòng ở trạm xá xã về 2 ngày thì tử vong.
Bà Nguyễn Thị Hồng, Trạm trưởng trạm xá xã Châu Quang, nói: “Sáng 7-12, chúng tôi lên Trung tâm Y tế huyện Qùy Hợp nhận đủ liều lượng, và đã kiểm tra kỹ chất lượng thuốc”.
Hôm 7-12, có tất cả 65 cháu tiêm phòng mũi tổng hợp 5 trong 1 (phòng 5 bệnh gồm bạch hầu, ho gà, uốn ván, viêm gan B và viêm phổi/ viêm màng não mủ do HIB.
“Hiện tại, sau đợt tiêm, cả xã có 3 cháu tử vong, nhưng chưa chắc nguyên nhân do tiêm, do thuốc”, bà trạm trưởng nói.


text:
Liên hệ người đăng: viethungepc ( 6 năm 04 tháng 15 ngày )
CÔNG TY ĐIỆN TỬ, MÁY TÍNH, CÔNG NGHỆ SỐ VIỆT HƯNG
CHẤT LƯỢNG ÂM THANH, HÌNH ẢNH ĐỈNH CAO, SỬ DỤNG TIỆN LỢI, KHÁCH TỰ CẬP NHẬT BÀI HÁT
Dòng DVD HDD Karaoke vi tính Star MIDI Plus HDMI là dòng máy DVD Karaoke MIDI cao cấp ngõ ra HDMI bổ sung thêm chức năng hát karaoke cùng lúc với ổ đĩa cứng HDD. Ngoài bài hát trên đĩa DVD kèm theo, người dùng có thể kết hợp cùng một lúc các bài hát nằm trên đĩa cứng dưới dạng video clip. Sản phẩm tự động nhận dạng đĩa cứng và đưa danh mục bài hát trên ổ đĩa cứng vào MENU SEARCH để hát chung với đĩa DVD MIDI. Có thể tắt tiếng ca sĩ, dễ dàng cập nhật bài hát mới qua mạng bằng phần mềm HDD Online của Soncamedia
Đặc tính sản phẩm:
- Dòng DVD HDD Karaoke phát file nén DivX với chất lượng hình ảnh tuyệt hảo, âm thanh Stereo, có thể tắt tiếng ca sỹ.
- Hát từ đĩa DVD Karaoke kết hợp đĩa cứng HDD Karaoke
- Ổ đĩa cứng HDD Karaoke có thể linh động kết nối / tháo rời
- Khả năng nâng cấp hình ảnh (scale-up) lên độ nét cao Full HD 1080P, ngõ ra HDMI v1.3 độ nét cao.
- Chức năng "Hát Với Ngôi Sao" với hàng ngàn bài hát ca sỹ ngôi sao hàng đầu.
- Cổng USB 2.0 tốc độ cao.
- Sử dụng tổng hợp âm (sound synthesizer) SAM2533 với ngân hàng âm thanh (sound bank) Karaoke cổ điển, danh tiếng một thời trong thập niên 90.
- Đọc được hầu hết các loại đĩa thông dụng
- Công nghệ mắt đọc không kén đĩa, hỗ trợ đọc các đĩa trầy xước lệch chuẩn.
- Đọc các loại file phim, hình, nhạc (multi-media) phổ biến JPG/MP3/WMA/AAC/AVI/VOB/MPEG-4/...
- Đầy đủ chức năng Karaoke vi tính 5 số và 6 số kết hợp.
- Font chữ sắc nét, giao diện chuyên dụng cho Tivi LCD.
Thông số kỹ thuật:
- Mặt kim loại nhôm, màu sắc: đen kim loại / vàng sâm-panh
- Điện áp sử dụng : 110/220 VAC - 60/50Hz (auto-volt).
- Ngõ vào: USB 2.0 (high-speed host) / Chấm điểm chuyên nghiệp (SCORE IN).
- Ngõ ra: HDMI (v1.3 – 1080P) / Component (YPbPr) / S-Video / Video - Digital Audio COAXIAL / OPTICAL - Stereo Audio L/R.
- Chipset âm thanh Karaoke: SAM2533 + sound bank Karaoke cổ điển
- Phụ kiện tiêu chuẩn kèm theo máy:
+ Đĩa DVD Karaoke vi tính Star MIDI Plus HDMI
+ Sách nhạc chọn bài hát.
+ Cáp HDMI.
+ Hộp điều khiển từ xa (remote) kèm cặp pin AA.
+ Hướng dẫn sử dụng nhanh.
+ Phiếu bảo hành.
XIN GIỚI THIỆU MỘT SỐ SẢN PHẨM DÒNG ACNOS SƠN CA TUYỆT VỜI
HÀNG ĐÚNG HÃNG CHẤT LƯỢNG CAO, GIÁ TỐT, ĐƯỢC ĐẢM BẢO HẬU MÃI CHU ĐÁO CHỈ CÓ TẠI VIỆT HƯNG. VIỆT HƯNG KHÔNG CHỊU TRÁCH NHIỆM VỀ NHỮNG SẢN PHẨM KHÔNG CÓ NGUỒN GỐC TỪ CÔNG TY VÀ CÁC ĐẠI LÝ CỦA VIỆT HƯNG TRÊN TOÀN QUỐC
Chi tiết liên hệ:
Tuấn Hùng
CÔNG TY ĐIỆN TỬ, MÁY TÍNH, CÔNG NGHỆ SỐ VIỆT HƯNG
Địa chỉ: 8/486 Xuân Đỉnh, Hà Nội
5.600.000 VNĐ
5.400.000 VNĐ
1.700.000 VNĐ
Thỏa thuận...
6.500.000 VNĐ
5.200.000 VNĐ
29.500.000 VNĐ
Thỏa thuận...
2.800.000 VNĐ
2.500.000 VNĐ
5.600.000 đ
5.400.000 đ
1.700.000 đ
Thỏa thuận...
6.500.000 đ
5.200.000 đ

markdown:
####
Sản phẩm có thể bạn thích
[ Xem thêm tại mục ](/2911/dau-karaoke.html) **Đầu Karaoke** **Đầu Karaoke**
|
|Giá sản phẩm : |
|
5.500.000 đ
/BỘ
Nếu tin rao có nhiều sản phẩm,giá sẽ tùy thuộc vào SP cụ thể
Liên hệ người đăng:
**viethungepc** ( 6 năm 04 tháng 15 ngày ) [CÔNG TY ĐIỆN TỬ, MÁY TÍNH, CÔNG NGHỆ SỐ VIỆT HƯNG](http://viethungepc.com/)
**CHẤT LƯỢNG ÂM THANH, HÌNH ẢNH ĐỈNH CAO, SỬ DỤNG TIỆN LỢI, KHÁCH TỰ CẬP NHẬT BÀI HÁT**
|
|
|Tên sản phẩm||Star MIDI Plus HDMI HDD SK8000HDD - Karaoke vi tính|
|Giá công bố|
|Nhà sản xuất||ACNOS - Soncamedia|*Dòng DVD HDD Karaoke vi tính Star MIDI Plus HDMI là dòng máy DVD Karaoke MIDI cao cấp ngõ ra HDMI bổ sung thêm chức năng hát karaoke cùng lúc với ổ đĩa cứng HDD. Ngoài bài hát trên đĩa DVD kèm theo, người dùng có thể kết hợp cùng một lúc các bài hát nằm trên đĩa cứng dưới dạng video clip. Sản phẩm tự động nhận dạng đĩa cứng và đưa danh mục bài hát trên ổ đĩa cứng vào MENU SEARCH để hát chung với đĩa DVD MIDI. Có thể tắt tiếng ca sĩ, dễ dàng cập nhật bài hát mới qua mạng bằng phần mềm HDD Online của Soncamedia* **XIN GIỚI THIỆU MỘT SỐ SẢN PHẨM DÒNG ACNOS SƠN CA TUYỆT VỜI**
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|**HÀNG ĐÚNG HÃNG CHẤT LƯỢNG CAO, GIÁ TỐT, ĐƯỢC ĐẢM BẢO HẬU MÃI CHU ĐÁO CHỈ CÓ TẠI VIỆT HƯNG**. **VIỆT HƯNG KHÔNG CHỊU TRÁCH NHIỆM VỀ NHỮNG SẢN PHẨM KHÔNG CÓ NGUỒN GỐC TỪ CÔNG TY VÀ CÁC ĐẠI LÝ CỦA VIỆT HƯNG TRÊN TOÀN QUỐC** **Chi tiết liên hệ:** **Tuấn Hùng** [CÔNG TY ĐIỆN TỬ, MÁY TÍNH, CÔNG NGHỆ SỐ VIỆT HƯNG](http://viethungepc.com/) [Địa chỉ: 8/486 Xuân Đỉnh, Hà Nội](http://viethungepc.com/)
|Thông tin chung|
|Hãng sản xuất|
5.600.000 VNĐ
5.400.000 VNĐ
1.700.000 VNĐ
Thỏa thuận...
6.500.000 VNĐ
5.200.000 VNĐ
29.500.000 VNĐ
Thỏa thuận...
2.800.000 VNĐ
2.500.000 VNĐ
5.600.000 đ
5.400.000 đ
1.700.000 đ
Thỏa thuận...
6.500.000 đ
5.200.000 đ

Set-Cookie: u_nologin_id=2666006844; expires=Sat, 06-Aug-2016 23:58:48 GMT; path=/; httponly

Vary: Accept-Encoding


text:
Giỏ hàng
0 sản phẩm
Tìm kiếm
Sản phẩm
Bộ sưu tập
Liên kết website
Liên kết website
Thống kê
Đang online: 0
Tổng truy cập: 89297
Đăng ký nhận newletter
Tin tức
Áo dài MINH QUÂN
532 Lê Quang Định, Phường 1, Q. Gò Vấp, Tp.Hồ Chí Minh
Tel: (084)-08.6674.8031 Hotline: 0902.335.633 - 0987.505.137
Email: aodaiminhquan@yahoo.com
Website: http://veaodai.com http://www.veaodai.com

markdown:
[](http://veaodai.com)
[Giỏ hàng](http://veaodai.com/?page_id=340)
0 sản phẩm
## Tìm kiếm
## Sản phẩm
## Bộ sưu tập
## Liên kết website
Liên kết website
## Thống kê
Đang online: 0
Tổng truy cập: 89297
## Đăng ký nhận newletter
[Tin tức](http://veaodai.com/?page_id=79)
Áo dài MINH QUÂN
532 Lê Quang Định, Phường 1, Q. Gò Vấp, Tp.Hồ Chí Minh
Tel: (084)-08.6674.8031 Hotline: 0902.335.633 - 0987.505.137
Email:
[ aodaiminhquan@yahoo.com](mailto:aodaiminhquan@yahoo.com)
Website:
[http://veaodai.com](http://veaodai.com) [http://www.veaodai.com](http://www.veaodai.com)


text:
Bạn có thể gửi nhận xét, góp ý hay liên hệ về bài viết Ho có đờm kéo dài có thể là dãn phế quản bằng cách gửi thư điện tử tới Lien He Bao Viet Nam. Xin bao gồm tên bài viết Ho co dom keo dai co the la dan phe quan ở dạng tiếng Việt không dấu. Hoặc Ho có đờm kéo dài có thể là dãn phế quản ở dạng có dấu. Bài viết trong chuyên đề của chuyên mục Sức Khỏe.
Ho have sputum may be prolonged bronchodilator
Vietnamese lung, chronic obstructive pulmonary disease, may be, have symptoms, bronchitis, the patient, breathing, stretching, cough expectorant, treatment, relaxation, medical, people, professionals, COPD
bronchodilators is common in adult patients with symptoms of cough, persistent cough expectorant. It has symptoms similar to chronic obstructive pulmonary disease (COPD), the patient usually misdiagnosed to COPD ..
Cá chết bất thường ở Vũng Áng: Thêm 5 thợ lặn nhập viện; Thảm án ở Hải Dương: Bé trai 8 tuổi bị mẹ đẻ ép uống thuốc độc đã chết; Giả mạo facebook nữ sinh bị cưa chân để lừa đảo: Lỗi tại nhà hảo tâm; Dân "tố" nước có mùi hôi, GĐ nước sạch bảo "Đun lên là hết"; Hành trình 18 năm vật vã tìm "tiếng người" cho con gái
Người nhái lặn 200m dưới kênh đen ngòm ô nhiễm để tìm két sắt; Có nên ăn hải sản khi cá chết hàng loạt ở miền Trung?; Thủy ngân trong không khí Hà Nội: "Khói xe chỉ là nghi ngờ"; Bỏ chất cấm độc hại: Thái Lan mất 6-7 năm, Việt Nam chỉ 6-7 tháng; Hà Nội: Lại một chung cư có nước sạch "sạch" như... nước cống!
Những cô gái bị xử tội... hiếp dâm; ‘Ai đầu độc cá cũng phải bị xử lý’!; Nằm rạp xuống đất khi thanh niên quăng mìn ra đường; Trẻ em bị bạo hành: Những nỗi đau về thể xác và tinh thần; Từ những vụ tống tình, tiền bằng ảnh 'nóng': Bài học cho giới trẻ... là những tin tức thời sự nổi bật ngày 25/04/2016.
Công an nóng vội bỏ qua, còn ta nóng vội thì ra vào tù; Vì sao có những miếng thịt bò lại ánh lên màu 7 sắc cầu vồng?; Mỗi ngày cả trăm người đi taxi "thất lạc hành lý"; Số phận như bóng ma của các cô gái Việt bị bán sang Trung Quốc; Lún vào đa cấp liên tỉnh, tiền tỉ bốc hơi
Rau phun thần dược siêu tăng trưởng: ‘Cả làng sai cũng phải xử’; Mổ ruột thừa xong bệnh nhân bị liệt luôn hai chân?; Anh bán phở và ông “quan”: Ai nên rút kinh nghiệm?; Phát hiện chất bột màu trắng tại trang trại nuôi 3.000 con heo; Hà Nội có thể thiếu 60.000m3 nước sạch mỗi ngày mùa hè
Bạo lực gia đình từ lâu là một vấn đề nhức nhối trong xã hội, trong đó đáng báo động nhất là tình trạng bạo lực phụ nữ.
Bệnh nhân sốt virus có thể khỏi sau 5-7 ngày điều trị. Tuy nhiên, nếu không phát hiện sớm và điều trị kịp thời, bệnh có thể gây ra nhiều biến chứng nguy hiểm. ------------ Xem thêm: Sốt virus - triệu chứng và cách điều trị, http://vietbao.vn/tp/Sot-virus-trieu-chung-va-cach-dieu-tri/13168970/ Tin nhanh Việt Nam ra thế giới vietbao.vn
Trên đời này, chỉ có cha mẹ mới có thể hi sinh vì con cái! Đừng nghĩ mình có thể thay đổi được người khác. Sống vì mình đi, thương mình đi, sáng suốt lên, đừng vì sợ thị phi, sợ không làm được mà sống chịu đựng cả đời. Ai bị..
Ông Tấn thuê mặt bằng ở huyện Bình Chánh để bán cà phê, ăn sáng, cơm trưa... nhưng lại bị phạt tiền vì nhiều lý do rồi bị truy tố vì chậm đăng ký kinh doanh...
Đại diện Bộ Tài chính khẳng định, hiện Bộ Tài chính chưa có kế hoạch trình Chính phủ về điều chỉnh tăng thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu.
Bước khỏi cửa nhà gặp một đứa trẻ bị bỏ rơi còn nguyên dây rốn, bạn có dám bế lên và ngay lập tức nhận cưu mang bé không?
Đâu đó giữa một Hà Nội phồn hoa, nhộn nhịp vẫn còn những con người ngày đêm phải chiến đấu với cái nghiệt ngã ở đời, với căn bệnh quái ác mang tên “suy thận”. Chúng tôi vừa trở về từ chuyến thăm các bệnh nhân ở Xóm chạy thận nằm sâu trong ngõ 121 Lê Thanh Nghị, Hai Bà Trưng, Hà Nội.
Câu chuyện về dãy nhà trọ 15.000 đồng với đầy đủ tiện nghi điều hòa, tivi, bình nước nóng lạnh của ông chủ Nguyễn Thế Hiệp khiến nhiều người không tin...
Cho đến bây giờ, nhiều người vẫn nhớ giọng hát người phụ nữ ấy vút cao tại chương trình kỷ niệm lần thứ 27 Ngày Thế giới phòng chống HIV/AIDS của Đại sứ quán Mỹ tổ chức tại Việt Nam.
Ở tuổi 76 nhưng "bác Lâm" vẫn ngày ngày miệt mài với nghề… tìm hạnh phúc cho những cặp vợ chồng vô sinh, hiếm muộn.
9 học sinh chết đuối thương tâm ở Quảng Ngãi; 4 phu vàng chết do ngạt khí ở Quảng Nam; Cá chết hàng loạt tại vùng biển miền Trung; U50 Hà Nội treo biển tuyển vợ mới... đạt yêu cầu; Thảm án mẹ giết con ở Hải Dương ... là những tin tức xã hội nổi bật được dư luận quan tâm trong tuần qua.
Ngân hàng Nhà nước yêu cầu các ngân hàng xây dựng kế hoạch xử lý nợ xấu năm 2016, gửi về Ngân hàng Nhà nước trước ngày 28/4. Công ty Idemitsu Kosa - Nhật Bản và Công ty Dầu khí Quốc tế Kuwait (KPC) đã thành lập công ty liên doanh Dầu khí Idemitsu Q8 tại Việt Nam. 7,3 tỷ USD đươc gửi ở nước ngoài liệu có phải diễn biến bất thường?
Động đất kinh hoàng ở Ecuador; Trung Quốc có thể xây nhà máy điện hạt nhân phục vụ mưu đồ Biển Đông; Giám đốc FBI thừa nhận chi hơn 1 triệu USD cho hacker để bẻ khóa iPhone; Vương quốc Anh tổ chức mừng sinh nhật Nữ hoàng Elizabeth II... là những tin chính trong tuần qua.
Vụ kề dao vào cổ, bắt cóc ở Nghệ An; Thảm án mẹ giết 2 con ở Hải Dương; Ám ảnh những vụ bắt cóc trẻ em và cách đối phó; Cảnh báo: Những vụ trộm điện thoại táo bạo trong chớp mắt; Toàn cảnh vụ chủ quán cà phê Xin chào bị khởi tố; Bảo vệ Thẩm mỹ viện Cát Tường ra tù trước thời hạn;.....là những tin đáng chú ý.
Kinh hãi hành trình mỡ trộn phân, hóa chất... lên bàn ăn; Hủy thầu đường ống nước sông Đà 2 với nhà thầu TQ; Phở đùi gà 300.000 ở Hà Nội gây tranh cãi; Phẫn nộ con gái “báo hiếu” mẹ già yếu bằng...cán chổi; Nữ sinh bị tạt axít gửi tâm thư lạc quan đến cộng đồng... là những tin tức xã hội nổi bật được dư luận quan tâm trong tuần qua.
Viết phản hồi

markdown:
Dãn phế quản là bệnh thường gặp ở người lớn với triệu chứng ho, khạc đờm dai dẳng. Nó có triệu chứng tương tự với bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính (COPD) nên bệnh nhân thường bị chẩn đoán nhầm sang COPD.
Dãn phế quản có hai thể bệnh: khô và ướt. Dãn phế quản thể khô biểu hiện ho ra máu lặp lại nhiều lần. Trong khi đó, biểu hiện của dãn phế quản ‘‘thể ướt’’ là ho khạc đờm mủ kéo dài, đờm đặc quánh, màu vàng, xanh. Lượng đờm từ trung bình đến nhiều khiến bệnh nhân phải khạc nhổ cả ngày.
|
|![]()
|Phim chụp X quang dãn phế quản.|
Trong quá trình diễn biến, người bệnh phải chịu nhiều đợt nhiễm trùng phổi với lượng đờm ho khạc, lượng mủ nhiều hơn. Bệnh nhân sốt cao, lạnh, run đau ngực. Các đợt nhiễm trùng phổi trên bệnh nhân dãn phế quản nặng cần điều trị kháng sinh mạnh thậm chí phải nhập viện điều trị. Bệnh nhân có thể tử vong vì viêm phổi nặng, nhiễm trùng huyết, choáng nhiễm trùng.
|
|![]()
|Bác sĩ tư vấn tận tình cho bệnh nhân cách chăm sóc sức khỏe.|
Nếu đi khám bác sĩ chuyên khóa hô hấp, người bệnh có thể được phát hiện sớm. Qua đó, bạn được điều trị bằng phương pháp thích hợp (trong trường hợp có chỉ định phẫu thuật) hoặc kiểm soát tốt bệnh (trong trường hợp không có chỉ định phẫu thuật).
|
|![]()
|Bệnh nhân nên đến khám chuyên khoa khi có triệu chứng ho, khạc đờm dai dẳng.|
Một bệnh nhân nam ở Hóc Môn (52 tuổi) đến khám theo chương trình Hội chẩn chuyên môn bệnh hô hấp khó trị tại phòng khám Phổi Việt vì ho có đờm kéo dài nhiều năm. Ông đã đi khám một số nơi, được đo hô hấp ký và chẩn đoán ‘‘Bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính – COPD’’. Ông được hướng dẫn sử dụng các loại thuốc xịt dãn phế quản nhưng không giảm.
Các bác sĩ chuyên khoa hô hấp tại Phổi Việt phát hiện ông ho cả ngày chứ không chỉ ho vào buổi sáng như các bệnh nhân COPD. Ngoài ra, đờm màu vàng, xanh đặc không nhầy trắng như trường hợp bệnh nhân COPD. Các bác sĩ nghi ngờ ông bị bệnh dãn phế quản. Chụp phim CT scan lồng ngực cho thấy ông bị dãn phế quản lan tỏa hai bên phổi nhiều nhất ở hai đáy phổi. Kết quả đo hô hấp ký, bệnh nhân có tắc nghẽn đường thở.
Chế độ điều trị cho bệnh nhân này đã được điều chỉnh lại. Bác sĩ kê thuốc kháng sinh, thuốc long đờm để điều trị nhiễm trùng phổi. Ngoài ra, ông còn được hướng dẫn tập các động tác làm vệ sinh phế quản mỗi ngày, tập ho và khạc đờm. Người bệnh cũng được chỉ định tiêm ngừa phế cầu, tiêm ngừa viêm phổi và sử dụng các thuốc tăng cường miễn dịch, điều hòa miễn dịch. Chế độ điều trị mới giúp ông bớt ho khạc đờm và khỏe mạnh hơn.
|Bệnh nhân mắc các bệnh hô hấp khó trị và hiếm gặp có cơ hội khám với chuyên gia về hô hấp thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau như: lao, nhi, hô hấp, ngoại lồng ngực… vào ngày hội chẩn bệnh hô hấp khó trị tại Phổi Việt . Đăng ký lịch khám tại 20 -22 Ngô Quyền, phường 5, quận 10, TP HCM hoặc ĐT: (08) 730.88.999. Thông tin thêm:
|**ThS.BS. Lê Khắc Bảo**
Ý kiến bạn đọc
Viết phản hồi

Cache-Control: max-age=280, public


text:
» Van Quyen sap bi thanh ly hop dong? » Ha doi bau Duc, nhan thuong gan ty dong » Cong Vinh toa sang la dieu hien nhien
» Chien binh tuyen VN bang dau vao san thi dau » Ngam Van Quyen va nguoi dep tu gian giao » Mai Tien Thanh chap tay vao san, nhay mung sinh nhat
TIN Thể Thao NỔI BẬT
'Chú chuột vĩ đại' Demetrious Johnson đã có một chiến thắng ấn tượng trước tay đấm Henry Cejudo ở sự kiện UFC 197.
Tay đấm số 1 UFC - Jon Jones đã có một trận đấu không thật sự áp đảo đối thủ song anh vẫn có chiến thắng chung cuộc.
Cú cắn tai lịch sử của huyền thoại Mike Tyson được hậu bối tái hiện.
Những cảm xúc trong ngày trở về của ĐT đấu kiếm Việt Nam sau khi lập nên kỳ tích – giành 3 suất dự Olympic Rio 2016, là rất mãnh liệt.
Thành tích của kình ngư Quân đội ở giải Bơi lội Arena Pro Swim Series 2016, vừa diễn ra tại thành phố Mesa (bang Arizona, Mỹ), sụt giảm mạnh. Đang xuất hiện mối lo Ánh Viên không thể tập trung tốt cho việc luyện tập trước thềm Olympic Rio de Janeiro.
Ban co the doc ban tieng Viet co dau cua bai viet Về Ninh Bình xem Văn Quyến... dự bị bang cach nhan chuot vao duong dan tren.
Nhan xet, hay lien he ve tin Ve Ninh Binh xem Van Quyen du bi co the gui bang duong dan o duoi. Ban nen gui kem tieu de bai viet Ve Ninh Binh xem Van Quyen du bi de lam tham khao. Bai viet nay thuoc chuyen de Tin the thao trong chuyen muc The thao.

markdown:
|Tin lien quan|
| |
| |![]()
| |Mai Tien Thanh chap tay khi ra san (Anh: Quang Minh)
| |![]()
| |B au De "ngu dai" voi mu coi (Anh: VSI)
| |![]()
| |V an Quyen se lai chi xuat hien trong nhung man khoi dong? (Anh: Le Vinh)
| |
|
|
TIN
![]()
Ban co the doc ban tieng Viet co dau cua bai viet
*Về Ninh Bình xem Văn Quyến... dự bị* bang cach nhan chuot vao duong dan tren.
Nhan xet, hay lien he ve tin
** co the gui bang duong dan o duoi. Ban nen gui kem tieu de bai viet Ve Ninh Binh xem Van Quyen du bi**


text:
Voi vai chinh trong bo phim than tuong an khach Soi day chuyen dinh menh, Yoo Ha Na da duoc dong dao khan gia tre khap chau A biet den.
Nam 2002, khi World Cup duoc to chuc tai Han Quoc da co rat nhieu nghe sy noi tieng tham gia co vu va Yoo Ha Na la guong mat moi duy nhat. Sau su kien nay, Yoo Ha Na duoc xem la mot guong mat trien vong trong tuong lai va bat dau duoc cong ty huong sang thi truong Trung Quoc.
Yoo Ha Na - Anh: D.A
Mac du o Dai Loan, Yoo Ha Na la guong mat moi duoc biet den tu dau nam nay, nhung trong nam 2004, co da tung xuat hien trong bo phim dien anh I’m coming, too.
Nam 2007, Yoo Ha Na nhan vai nu chinh trong bo phim dien anh Cua thoat so 6 dong cung Banh Vu Yen. Day la mot phim tinh cam, trong do Yoo Ha Na co nhieu canh hon nhau voi Banh Vu Yen. Khi cac ky gia hoi cam giac khi hon voi Banh Vu Yen, Yoo Ha Na cho biet: “Truoc do toi da doc kich ban, biet minh phai dien canh hon nhau nen toi cung co chuan bi tam ly kha ky, va moi chuyen khong co gi kho khan”. Yoo Ha Na cho biet, co rat nghich ngom va ket giao voi nhieu ban nam trong lang giai tri Han Quoc, do do, co khong ngai ngung khi dien nhung canh tinh cam voi cac ban dien nam.
Ngoai ra, co con cho biet minh co quan he rat tot voi cac chang trai trong nhom nhac Shinhwa nhat la voi Andy va Eric, “nhung khong co cam giac yeu duong, den bay gio chi la moi quan he anh em”. Chinh vi tinh cach nay ma trong phim Soi day chuyen dinh menh, co va Lam Chi Dinh co rat nhieu canh hon nhau va ca nhung canh rat than mat nhung mot dien vien moi nhu Yoo Ha Na da the hien het suc tu nhien.
Trong thoi gian toi, khan gia Dai Loan se tiep tuc duoc gap lai Yoo Ha Na trong nhung bo phim moi, vi co tin nha san xuat Tran Ngoc San - nguoi da “cham” co vao phim Soi day chuyen dinh menh da ky hop dong 3 nam voi co. Theo hop dong thi trong thoi gian toi co se tham gia khoang 3 phim truyen hinh o Dai Loan.
Trong cuoc song, Yoo Ha Na la mot co gai hoat bat, nghich ngom nhung cung rat nhong nheo. Chinh vi tat “mit uot” nay ma Yoo Ha Na da the hien thanh cong nhung canh khoc trong phim Soi day chuyen dinh menh. Trong buoi chia tay doan lam phim, co cung da khoc rat nhieu va luon mieng noi rang minh khong muon chia tay voi moi nguoi.
Hien tai, Yoo Ha Na dang la dien vien tre cua cong ty quan ly El21 - mot cong ty quan ly nghe sy lon thu 4 o Han Quoc.
Theo Gia Hoa - Dien anh
TIN Văn Hóa NỔI BẬT
Trong lúc đang ngồi uống cà phê, chị L. bị hai đối tượng lạ mặt khống chế, cắt tóc rồi dùng xăng đốt làm bỏng nặng, đang trong tình trạng nguy kịch.
Bạn muốn chọn được kiểu tóc phù hợp với gương mặt? Hãy tham khảo những lời khuyên dưới đây.
Ngư dân Trung Quốc mới đây bắt được một con thủy quái đích thực, ngoại hình giống cá sấu lai cá heo với hai khối u lớn kỳ lạ trên mặt.
Sau bao lần hả hê vì được "yêu", vì được thỏa mãn niềm sung sướng của bản thân thì tôi cũng đánh mất luôn quyền được làm mẹ. Thật đau đớn thay!
Đang ngồi uống cà phê cùng với bạn tại quán Tiếng Xưa (P.1, TP Đông Hà, Quảng Trị) chị Lan bất ngờ bị một người đàn ông đổ xăng lên người rồi châm lửa đốt.
Ban co the doc ban tieng Viet co dau cua bai viet Làm quen với Yoo Ha Na bang cach nhan chuot vao duong dan tren.
Nhan xet, hay lien he ve tin Lam quen voi Yoo Ha Na co the gui bang duong dan o duoi. Ban nen gui kem tieu de bai viet Lam quen voi Yoo Ha Na de lam tham khao. Bai viet nay thuoc chuyen de Tin van hoa trong chuyen muc Van hoa.

markdown:
|La nu dien vien tre Han Quoc nhung trong nam 2007, Yoo Ha Na (ten Trung Quoc la Luu Ha Na) lai lien tuc xuat hien truoc khan gia Trung Quoc qua cac bo phim
|Exit No.6 (Cua thoat so 6) dong cung Banh Vu Yen, Soi day chuyen dinh menh dong cung Lam Chi Dinh, Lap Uy Liem va moi day, Yoo Ha Na da tro thanh nu nhan vat chinh trong clip nhac cua Chau Kiet Luan.
Voi vai chinh trong bo phim than tuong an khach
Nam 2002, khi World Cup duoc to chuc tai Han Quoc da co rat nhieu nghe sy noi tieng tham gia co vu va Yoo Ha Na la guong mat moi duy nhat. Sau su kien nay, Yoo Ha Na duoc xem la mot guong mat trien vong trong tuong lai va bat dau duoc cong ty huong sang thi truong Trung Quoc.
Mac du o Dai Loan, Yoo Ha Na la guong mat moi duoc biet den tu dau nam nay, nhung trong nam 2004, co da tung xuat hien trong bo phim dien anh
Nam 2007, Yoo Ha Na nhan vai nu chinh trong bo phim dien anh
Ngoai ra, co con cho biet minh co quan he rat tot voi cac chang trai trong nhom nhac Shinhwa nhat la voi Andy va Eric, “nhung khong co cam giac yeu duong, den bay gio chi la moi quan he anh em”. Chinh vi tinh cach nay ma trong phim
Trong thoi gian toi, khan gia Dai Loan se tiep tuc duoc gap lai Yoo Ha Na trong nhung bo phim moi, vi co tin nha san xuat Tran Ngoc San - nguoi da “cham” co vao phim
Trong cuoc song, Yoo Ha Na la mot co gai hoat bat, nghich ngom nhung cung rat nhong nheo. Chinh vi tat “mit uot” nay ma Yoo Ha Na da the hien thanh cong nhung canh khoc trong phim
Hien tai, Yoo Ha Na dang la dien vien tre cua cong ty quan ly El21 - mot cong ty quan ly nghe sy lon thu 4 o Han Quoc.
|
|
Viet Bao
|
|
TIN
![]()
Ban co the doc ban tieng Viet co dau cua bai viet
*Làm quen với Yoo Ha Na* bang cach nhan chuot vao duong dan tren.
Nhan xet, hay lien he ve tin
** co the gui bang duong dan o duoi. Ban nen gui kem tieu de bai viet Lam quen voi Yoo Ha Na**


text:
Sau khi doan Video quay canh mot nu sinh danh ban rat da man xuat hien tren mang toi qua (22/3), PV TS da xac minh duoc do la hoc sinh cua truong THPT Le Quy Don - Ha Dong - Ha Noi. Tai truong THPT Le Quy Don, ban giam hieu, giao vien va hau het hoc sinh o day deu biet va thua nhan su viec.
Hoang Duc Nha (thuc hien)

markdown:
Sau khi doan Video quay canh mot nu sinh danh ban rat da man xuat hien tren mang toi qua (22/3), PV TS da xac minh duoc do la hoc sinh cua truong THPT Le Quy Don - Ha Dong - Ha Noi. Tai truong THPT Le Quy Don, ban giam hieu, giao vien va hau het hoc sinh o day deu biet va thua nhan su viec.
Hinh anh chup tu clip em Ly danh em Giang bi tung len mang toi 22/3
Hoang Duc Nha (thuc hien)
TIN Xã Hội NỔI BẬT
Những tình huống bi hài này khiến chúng ta... cười ra nước mắt và cũng là bài học "nhớ đời" cho các chị em.
Các hotgirl đều đặn nhận đô-la, nhẫn hột xoàn, căn hộ cao cấp, nhưng sau những đêm liên miên trần trụi trong rượu, không ít hotgirl sức tàn lực kiệt...
Nhiều vụ thảm án đau lòng xảy ra trong các gia đình mà nguyên nhân được xác định là do tự tử. Trong số vụ việc thương tâm đó, có nạn nhân là các em nhỏ vô tội và không có khả năng tự vệ, trong phút chốc trở thành người thiên cổ.
Lần nào đi tìm, chị cũng bắt gặp con gái cùng với lũ bạn trai không một mảnh vải che thân nằm thườn thượt mê man trong khói thuốc, xung quanh là thức ăn, túi bóng vứt la liệt.
Trao đổi với báo chí, ông Nguyễn Văn Vọng (49 tuổi) chủ nhân của tấm bảng "tuyển vợ hiền" lý giải về việc mình treo tấm bảng tuyển vợ là do "không thể cầu cứu ai nữa."Hà Nội: Người đàn ông treo biển “tuyển vợ hiền”, "hứa hỏi cưới ngay" trước nhà.