Sử dụng kho dữ liệu hàng trăm triệu từ, nhóm nghiên cứu gồm 10 giảng viên đến từ Khoa Công nghệ Thông tin, Đại học Khoa học Tự nhiên và Bộ môn Hán - Nôm, khoa Văn học, Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn (Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh) xây dựng thành công hệ thống ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) chuyển chữ Nôm sang chữ Quốc ngữ.

PGS.TS Đinh Điền thuyết minh và vận hành thị phạm tính năng chuyển tự tự động văn bản chữ Nôm sang văn bản chữ Quốc ngữ.

Nhóm xây dựng hệ thống chuyển ngữ tự động (automatic transliteration) từ năm 2020 và hiện đã hoàn thành. Người dùng có thể tra cứu tại: tools.clc.hcmus.edu.vn. Ý tưởng xây dựng hệ thống phiên dịch tự động được PGS.TS Đinh Điền, Giám đốc Trung tâm ngôn ngữ học tính toán, Đại học Khoa học Tự nhiên ấp ủ từ hơn 20 năm trước. Tuy nhiên, thời điểm đó chưa có nhiều nguồn dữ liệu Hán - Nôm cũng như các mô hình máy học tiên tiến. Nhiều năm sau, với sự xuất hiện các mô hình học sâu (deep learning) của trí tuệ nhân tạo, họ mới bắt đầu phát triển mô hình phiên dịch tự động này.

Nhóm nghiên cứu thu thập nguồn tài liệu Hán - Nôm tại các viện nghiên cứu, thư viện, website, nhà khoa học trong và ngoài nước với kho dữ liệu hàng trăm triệu từ. Dữ liệu được sử dụng mô hình lai (hybrid) bằng cách kết hợp giữa mô hình máy học dịch thống kê và mô hình máy dịch theo mạng nơron. Mô hình NMT khả năng dịch ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn, nhưng với SMT thì khả năng chuyển tự chữ Hán - Nôm sang chữ Quốc ngữ lại có ưu thế hơn do không có sự thay đổi trật tự từ như trong chuyển ngữ thường gặp. Vì vậy, tùy từng trường hợp, nhóm sẽ kết hợp sử dụng mô hình để cho kết quả tối ưu. Với việc xây dựng hệ thống chuyển ngữ hoạt động trên website, khả năng dịch của hệ thống cho độ chính xác tùy theo lĩnh vực. Cụ thể, với các văn bản thuộc lĩnh vực lịch sử, văn học, xã hội, hệ thống cho kết quả chính xác trên 90%. Các văn bản về y học dân tộc và các tài liệu mang tính chuyên ngành, mô hình cho độ chính xác 70%. Riêng truyện Kiều mô hình có thể dịch chính xác tới 99%.

Để thuận lợi trong sử dụng, nhóm nghiên cứu đang phát triển mô hình có thể dịch chữ Nôm trên ảnh chụp. Khi người dùng đưa ảnh chụp có chứa chữ Nôm, ứng dụng sẽ xử lý chuyển thành văn bản tiếng Việt. PGS Điền cho biết, với các văn bản cũ chữ bị mờ, thiếu nét, mô hình có thể nhận dạng sai. Tuy nhiên, nhóm đang nghiên cứu giải pháp có khả năng dự đoán chữ viết dựa trên nét chữ và ngữ cảnh trên cả văn bản để có thể đoán chính xác chữ không rõ ràng. Chức năng dịch ảnh đang trong giai đoạn thử nghiệm và chưa ứng dụng công khai. Kết quả thử nghiệm bước đầu một số ảnh chụp văn bản chất lượng thấp, nhưng mô hình có thể nhận dạng chính xác 95%.

Đây là dự án phi lợi nhuận nhằm hướng đến công cụ dịch chuẩn xác từ chữ Hán - Nôm sang chữ Quốc ngữ. Thông qua dự án, cộng đồng có thể đóng góp nguồn tư liệu chữ Hán - Nôm để cập nhật thêm kho ngữ liệu huấn luyện mô hình phong phú hơn, giúp hoạt động chính xác hơn. Thông qua website, các nhà nghiên cứu có thể hiệu chỉnh những lỗi nhận dạng chữ Hán - Nôm sai hay chuyển tự sai, giúp máy ngày càng hoàn thiện hơn.

Thử nghiệm khả năng dịch của mô hình từ ảnh chụp, độ chính xác trên 95%

Nghiên cứu có ý nghĩa lớn trong việc gìn giữ di sản ngôn ngữ Hán - Nôm. Trước đây việc đọc, hiểu chữ Nôm chủ yếu là trong giới nghiên cứu. Sản phẩm của nhóm có thể giúp người dùng nhận diện, tra cứu thông tin sang chữ Quốc ngữ. Ông cũng cho rằng, rất cần sự đóng góp dữ liệu của cộng đồng để mô hình thông minh, dịch chuẩn xác hơn.

Chữ Nôm hiện vẫn còn tồn tại nhiều trong dân gian, như trong các sắc phong, gia phả, khế ước, di chúc, bài thuốc... Các văn bản này được ghi lại cách đây hàng trăm năm, trên các chất liệu chất lượng thấp, dễ hư hỏng theo thời gian nếu không được bảo quản trong điều kiện đặc biệt. Trong các văn bản chữ Nôm, có thể có nhiều thông tin quý, nhưng người dân không tự đọc hiểu được mà phải những người biết Hán - Nôm để phiên dịch qua chữ Quốc ngữ. Nhóm nghiên cứu cũng cho rằng, việc có công cụ phiên dịch chữ Nôm sang chữ Quốc ngữ sẽ giúp người không biết Hán - Nôm vẫn có thể giải mã thông tin của nhiều tư liệu quý do tổ tiên họ để lại.

P.A.T (tổng hợp)