PHẦN MỀM TỪ ĐIỂN HỖ TRỢ HỌC, PHÂN TÍCH VÀ PHÁT ÂM TIẾNG NHẬT KANJIRA

Abstract

Bối cảnh: Đối với những người học tiếng Nhật, một ngôn ngữ nổi tiếng với di sản văn hóa phong phú và cấu trúc ngôn ngữ phức tạp, việc có một ứng dụng có thể phân tích cả giọng nói và văn bản là cực kỳ quan trọng. Khả năng phân tích giọng nói cung cấp cho người học phản hồi quý giá về cách phát âm và ngữ điệu giúp họ tinh chỉnh kỹ năng nói của mình một cách chính xác và hiệu quả, khả năng phân tích văn bản giúp người dùng hiểu biết sâu sắc về cấu trúc câu và cú pháp tiếng Nhật. Do đó, trong bối cảnh của việc học ngôn ngữ hiện đại, một ứng dụng kết hợp phân tích cả tiếng nói và văn bản toàn diện là một công cụ không thể thiếu. Mục tiêu: Mục tiêu của đề tài là cung cấp cho người học tiếng Nhật một công cụ toàn diện để nâng cao kỹ năng ngôn ngữ của họ. Ứng dụng mang hai tính năng trọng yếu tạo nên sự khác biệt với các ứng dụng khác: một là dành cho những người muốn luyện tập phát âm bằng cách phân tích và cung cấp phản hồi cho việc nói tiếng Nhật, và một phần khác dành cho những người học muốn hiểu sâu hơn về cấu trúc câu và ngữ pháp tiếng Nhật thông qua phân tích văn bản một cách cặn kẽ từ việc từ nào có liên hệ với từ nào trong câu đến việc cảm xúc trong câu như thế nào. Ngoài ra còn tích hợp một vài tính năng tiện ích cho người dùng như dịch thuật, tìm từ vựng, tìm ví dụ, OCR, TTS, các câu hỏi trắc nghiệm, và sử dụng các tính năng phân tích câu một cách riêng biệt (tìm ngữ pháp, tìm cảm xúc). Phương pháp: Đề tài được xây dựng trên công nghệ REST Framework của Django cho server và Flutter cho client, database được sử dụng là PostgreSQL, tokenizer dùng cho phần xử lý tiếng Nhật là Janome. Kết quả: Qua quá trình thực hiện thì đề tài đã hoàn thành các chức năng chính ở cả server và client, hơn nữa còn hoàn thành nhiều giải thuật chưa được áp dụng phía server để nâng cấp phần mềm về sau. Đồng thời tạo ra một dataset hơn 800 ngữ pháp với độ hoàn thiện về chức năng cao. Áp dụng nhiều tính năng tối ưu hóa như lưu user token vào bộ nhớ của client, lazy loading để không làm tốn thời gian, dung lượng và dùng caching để làm tăng hiệu suất của phần mềm. Kết luận: Dựa trên kết quả đạt được, ứng dụng sẽ là một công cụ quan trọng và không thể thiếu đối với những người học tiếng Nhật. Tích hợp cả phân tích âm thanh và văn bản, ứng dụng này không chỉ giúp người học cải thiện phát âm mà còn tạo điều kiện cho họ hiểu rõ hơn về cấu trúc ngôn ngữ. Đây chắc chắn là một bước tiến quan trọng trong việc hỗ trợ việc học tiếng Nhật của cộng đồng người học. Hơn nữa còn tạo ra được một dataset gồm hơn 800 ngữ pháp, trở thành nền tảng để phát triển các dataset, giải thuật ưu việt hơn trong tương lai.