AI: Chuyển từ chữ Nôm sang chữ Quốc ngữ (20/07/2023)
Chữ Nôm là chữ Quốc ngữ đầu tiên do cha ông chúng ta xây dựng dựa trên chất liệu của chữ Hán và đã sử dụng trong gần 1.000 năm từ thế kỷ X đến thế kỷ thứ XIX. Trong suốt mười thế kỷ đó, biết bao công trình về lịch sử, văn học, y học, nông nghiệp, địa lý, … được viết bằng chữ Nôm và còn được lưu lại cho đến ngày hôm nay. Tiếc rằng, phần lớn chưa được dịch (chuyển tự) sang chữ Quốc ngữ (sử dụng con chữ Latin) của ngày hôm nay và đáng tiếc hơn là rất ít người thế hệ hiện nay (nhất là thế hệ trẻ) có khả năng đọc được chữ Nôm để tìm hiểu, khai thác kho tàng văn hóa, tri thức, chứng cứ lịch sử do cha ông để lại.
Việc chuyển tự từ chữ Nôm sang chữ Quốc ngữ hoàn toàn không đơn giản mà ngược lại vô cùng phức tạp do hai hệ chữ không cùng thuộc một loại hình chữ viết. Chữ Nôm thuộc loại hình chữ viết ghi ý (ideographic) còn chữ Quốc ngữ thuộc loại hình chữ viết ghi âm vị theo cách phân chia 6 loại hình chữ viết trên thế giới trong công trình của Rogers H. Chính vì có sự khác biệt hoàn toàn về hệ chữ viết giữa chữ Nôm (hệ ghi ý, dựa theo Hán tự) và chữ Quốc ngữ (hệ ghi âm vị, dựa theo hệ chữ Latin) nên chúng ta không thể áp dụng cách tra bảng (ánh xạ) vì không có sự tương ứng 1-1 giữa một chữ Nôm với một chữ Quốc ngữ như trong ví dụ chữ tiếng Nga hay tiếng Hàn nói trên.
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 HCM). 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 (SMT: Statistical Machine Translation) và mô hình máy dịch theo mạng nơron (NMT: Neural Machine Translation).
Theo PGS Điền, 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%.
Theo nhóm nghiên cứu, 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.
Có thể nói, đây là nghiên cứu có ý nghĩa to 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. Bên cạnh đó, để nghiên cứu được hoàn thiện và chính xác hơn nữa, rất cần sự đóng góp dữ liệu của cộng đồng để mô hình thông minh, dịch chuẩn xác hơn.
Quế Trâm