Lần này, tôi muốn biên soạn tài liệu về thesaurus, một loại từ điển thể hiện các mối quan hệ đa dạng giữa những từ khóa khi tìm kiếm tài liệu mong muốn.
Từ điển thể hiện mối quan hệ giữa các từ khóa (từ tìm kiếm) được nhập để tìm tài liệu được gọi là thesaurus; trong đó, các mối quan hệ được biểu thị dưới dạng từ đồng nghĩa, từ nghĩa hẹp, từ liên quan, v.v.
Mục đích sử dụng thesaurus là khai thác tối đa nội dung liên quan đến từ khóa dùng để tìm kiếm, giúp việc tìm kiếm trở nên rộng hơn và đa dạng hơn. Ngoài ra, thesaurus còn nhằm bảo đảm tính nhất quán khi lập chỉ mục.
Xem ngay tất cả các từ liên quan đến từ khóa!
Thông thường, người dùng các cổng thông tin có thể dễ hiểu hơn nếu liên tưởng đến khái niệm tương tự là từ khóa tìm kiếm liên quan. Tất nhiên, từ khóa tìm kiếm liên quan khác với thesaurus, vốn kết nối các từ liên quan trên phạm vi rộng.
Thesaurus là khái niệm phát triển từ bảng đề mục chủ đề nhằm thống nhất việc sử dụng các từ tìm kiếm mang nhiều nghĩa và tài liệu; nó trình bày mối quan hệ giữa các thuật ngữ và khái niệm, qua đó hỗ trợ lựa chọn thuật ngữ phù hợp.
Nói cách khác, có thể hiểu đây là công cụ trình bày cùng lúc các thuật ngữ liên quan đến từ khóa để giúp tìm kiếm hiệu quả.
Sơ đồ quan hệ trong thesaurus
Sơ đồ quan hệ trong thesaurus (từ khóa ví dụ: blog)
Để giúp bạn nắm bắt thesaurus trong nháy mắt, tôi đã lấy một ví dụ và dựng thành hình ảnh. Từ khóa được chọn ở đây là 'blog'; khi tìm blog trong thesaurus, bạn sẽ thấy nhiều từ nghĩa rộng (BT), từ nghĩa hẹp (NT), từ đồng nghĩa (USE/UF), từ liên quan (RT), chú thích (SN), từ nước ngoài, v.v. của thuật ngữ này.
Bằng cách xem cùng lúc các mối quan hệ giữa nhiều thuật ngữ liên quan như vậy, người tìm kiếm có thể mở rộng vốn từ mình vốn biết qua kiến thức thông thường và thực hiện tìm kiếm hiệu quả hơn.
Dưới đây là phần trình bày chi tiết hơn về các thuật ngữ đã đề cập ở trên.
Mối quan hệ qua lại giữa các thuật ngữ
- Quan hệ tương đương(USE, UF) - Thuật ngữ không được chọn làm đề mục chỉ mục (dạng chuẩn) sẽ được liên kết với đề mục chỉ mục đã được chọn thông qua chỉ dẫn tham chiếu USE. Ở đây, USE và UF có quan hệ nghịch đảo với nhau.
- Quan hệ phân cấp(BT, NT) - Đây là quan hệ giữa một thuật ngữ cụ thể với từ nghĩa rộng (BT) hoặc từ nghĩa hẹp (NT) của nó; quan hệ này cũng có thể được biểu thị dưới dạng quan hệ phụ thuộc (+G), quan hệ trường hợp (+I), quan hệ toàn thể và bộ phận (+P). Ở đây, BT và NT có quan hệ nghịch đảo với nhau. Ví dụ: quan hệ phụ thuộc cấp trên (BT+I=BTI) / quan hệ toàn thể và bộ phận cấp dưới (NT+P=NTP)
- Quan hệ liên quan (liên tưởng)(RT) - Phần lớn các thuật ngữ không thuộc quan hệ tương đương hoặc quan hệ phân cấp đều được đưa vào quan hệ liên quan để thể hiện sự liên hệ và được biểu thị bằng RT.
- Tên gọi chi tiết của các ký hiệu chỉ quan hệ: SN(Scope Note), USE, UF(Used For), BT(Broader Terms), NT(Narrower Term), RT(Related Term)
- Quan hệ phân cấp Tên gọi chi tiết: G(Generic=bao quát), I(Instance=trường hợp), P(Part=bộ phận), TT(Top term=cấp cao nhất)
- Từ nước ngoài : ENG(tiếng Anh), GER(tiếng Đức), FRA(tiếng Pháp), NK(tiếng Triều Tiên ở Bắc Triều Tiên), v.v.
Ví dụ về thesaurus
Một số trang cung cấp dịch vụ tổ chức các mối quan hệ giữa những thuật ngữ này thành dạng từ điển để tra cứu gồm chức năng Tìm kiếm thuật ngữ liên quan của Cục Lưu trữ Quốc gia Hàn Quốc, Thesaurus thuật ngữ lịch sử Hàn Quốc của Ủy ban Biên soạn Quốc sử Hàn Quốc và Thesaurus thuật ngữ cổ điển; tuy nhiên, vì những trang này tập trung vào các lĩnh vực cụ thể nên số từ có thể tra cứu còn hạn chế.
Tất nhiên, nếu cần tìm kiếm trong một lĩnh vực cụ thể như lịch sử hoặc thuật ngữ cổ điển, việc sử dụng những trang đã đề cập ở trên có thể hữu ích hơn.
Trong khi đó, trang có tên Thesaurus tiếng Hàn đã thu thập trên phạm vi rộng trong thời gian dài, bao gồm cả những thuật ngữ thường gặp trong đời sống hằng ngày, nên có thể phục vụ nhiều nhu cầu tìm kiếm; vì vậy, tôi muốn giới thiệu trang này làm ví dụ trong tài liệu này.
Ô tìm kiếm trên trang chủ Thesaurus tiếng Hàn
Hình trên là giao diện trang chủ Thesaurus tiếng Hàn, một trang web cho phép tìm hiểu mối quan hệ giữa các từ được tìm kiếm. Thiết kế trang chủ đơn giản giống Google để người dùng có thể tập trung vào việc tìm kiếm.
Thesaurus của từ 'blog' được giới thiệu làm ví dụ trong tài liệu này
Sơ đồ quan hệ của từ blog được giới thiệu bằng hình ảnh riêng ở phần trước được tạo dựa trên kết quả tìm kiếm ở trên. Khi nhấp vào các từ hiển thị trên trang, bạn có thể xem thêm các từ nghĩa rộng, từ nghĩa hẹp, từ liên quan khác, v.v. của từ đó.
Ngoài ra, khi nhấn 'Xem sơ đồ' ở góc trên bên phải, sơ đồ quan hệ sẽ được hiển thị dưới dạng đồ thị như bên dưới.
Sơ đồ của từ 'blog'
Trong trường hợp này, do không có nhiều từ liên quan nên sơ đồ được hiển thị gọn gàng; tuy nhiên, khi có nhiều từ liên quan, chữ có thể chồng lên nhau và sơ đồ trở nên vô cùng phức tạp, khiến bạn bối rối.
Lúc này, bạn chỉ cần đọc phần hướng dẫn phía trên sơ đồ rồi điều chỉnh các giá trị để tăng khoảng cách hiển thị trên màn hình.
Thesaurus của từ 'Tào Tháo'
Lần này là một ví dụ khác, tìm kiếm bằng từ khóa là nhân vật 'Tào Tháo'. Ở đây, từ nghĩa rộng được hiển thị là 3 cha con họ Tào, trong đó có Tào Tháo, còn từ nghĩa hẹp thì không được hiển thị.
Trong các từ đồng nghĩa được biểu thị ngang hàng với Tào Tháo, có 'Mạnh Đức', tên tự của Tào Tháo, và 'Vũ Hoàng đế', thụy hiệu ông được truy tặng khi nhà Ngụy được thành lập.
Ở đây, bạn có thể hiểu rằng phần lớn những từ không thuộc nhóm từ nghĩa rộng hoặc từ nghĩa hẹp đều được hiển thị dưới dạng từ liên quan.
Sơ đồ 'Tào Tháo'
Các từ liên quan đến Tào Tháo được biểu thị bằng sơ đồ như trên. Qua những kết quả tìm kiếm này, có thể nhận thấy rằng thông tin được thể hiện rốt cuộc vẫn có giới hạn.
Thực tế, nếu xét kỹ, ngoài những từ hiển thị ở trên, còn có vô số từ khác có thể nghĩ đến, nhưng những từ được thể hiện trong thesaurus vẫn còn hạn chế.
Kết quả tìm kiếm của các thesaurus khác cũng tương tự. Đây rốt cuộc là hạn chế xuất phát từ việc con người phải trực tiếp thực hiện từng công việc để xây dựng thesaurus.
Làm thế nào để cải thiện thesaurus?
Sự phát triển của công nghệ học sâu là yếu tố then chốt!
Thesaurus - Từ điển thể hiện mối quan hệ giữa các thuật ngữ
Để giải quyết vấn đề này, công nghệ A.I và phân tích dữ liệu lớn cần phát triển hơn nữa, giúp máy tính có thể thu thập lượng dữ liệu khổng lồ trên Internet, phân tích mối liên hệ giữa các từ này và kết nối những thuật ngữ liên quan.
Đặc biệt, để hiện thực hóa công nghệ này, sự phát triển của học sâu (deep learning) có vai trò vô cùng quan trọng; đây cũng là lĩnh vực mà các tập đoàn công nghệ lớn hiện đang tập trung đầu tư. Rốt cuộc, việc kết nối lượng từ ngữ khổng lồ được xem là vấn đề mà trong tương lai chỉ máy tính có khả năng tự học và phân loại mới có thể giải quyết.
Cũng như khi AI mới xuất hiện đã khiến con người kinh ngạc bởi năng lực tính toán phi thường, khi AI phát triển và được ứng dụng, chúng ta có thể kỳ vọng vào những thesaurus tiên tiến hơn.
