Mời bạn cùng tham gia ✨ hành trình ✨ áp dụng lập trình hiệu năng cao vào xử lý ngôn ngữ tiếng Việt và cải tiến bộ gõ Telex

telexyz nghĩa là gì?

telexyz nghĩa là bắt đầu ở bộ gõ tiếng Việt (telex) và gia tăng giá trị cho nó (xyz):

Người dùng tương tác mới máy tính chủ yếu qua bàn phím. Và Telex là kiểu gõ tiếng Việt phổ biến nhất. Làm NLP hiệu quả nên khai thác ngay điểm khởi đầu của dữ liệu - là khi người dùng đang gõ bàn phím. Chẳng hạn có thể áp dụng dự đoán từ, sửa chính tả ngay trong lúc người dùng đang gõ không? Làm thế nào để vừa gõ tiếng Việt vừa gõ tiếng Anh hiệu quả? Có thể gõ không dấu và máy tính tự bỏ dấu tiếng Việt không? ...

Nếu làm killer apps cho tiếng Việt thì bộ gõ chắc chắn là lựa chọn số 1 vì ai cũng phải dùng.

---

Tại sao lại là lập trình hệ thống với những ngôn ngữ cơ bản như C/C++/Zig mà không sử dụng ngôn ngữ bậc cao như Python? Là vì:

🔭 Cài đặt từ đầu các giải thuật bằng ngôn ngữ lập trình bậc thấp và sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa ở mức lập trình hệ thống sẽ giúp chương trình chạy NHANH NHẤT - và có sự hiểu sâu hơn về giải thuật, dữ liệu, và hệ thống từ đó biết được ưu điểm, nhược điểm và các cách cải tiến.

⚡ Tốc độ ưu việt: đương nhiên rồi, vì lập trình hệ thống mà. Không những cả tốc độ mà bộ nhớ cũng được sử dụng tối ưu. Điều này rất quan trọng khi triển khai trên các thiết bị không mạnh như mobile.

🌱 Triển khai đa dạng: Qua website (bằng web assembly) hoặc nhúng vào những hệ thống phần cứng khác nhau, từ cloud workers, servers, PC cho tới mobile đều dễ dàng. Ở đâu có hỗ trợ C compiler thì ở đó chúng ta có thể triển khai được ứng dụng viết bằng C/C++/Zig ...

---

Tại sao lại code từ đầu mà không dùng thư viện có sẵn?

Muốn có kết quả ngay thì bạn nên dùng thư viện có sẵn, có nhiều thư viện như thế với chất lượng tuyệt vời, và cả những models đã được train bằng phần cứng chuyên dụng không tự làm ở nhà được. Tuy nhiên đấy là với người chuyên nghiệp đã có kinh nghiệm làm thực tế nhiều năm, còn với người mới thì riêng việc đọc hiểu và lựa chọn công cụ cũng rất mất thời gian. Cũng công sức như thế sao ta không bỏ ra để cài đặt lại theo cách mà ta muốn: hợp với bài toán đang giải quyết - khớp với mục đích ta theo đuổi.

---

Tiến độ tới đâu rồi Tuộc?

Xem README.md và docs của từng repo để biết thêm chi tiết.

---

Tôi có thể tham gia được không và nên bắt đầu từ đâu?

Welcome bạn. Ai cũng có thể tham gia được, không cần kiến thức lập trình hệ thống cũng như xử lý ngôn ngữ (NLP). Bởi:

1. Ngôn ngữ lập trình Tuộc chọn là Zig đơn giản và nhất quán nên dễ học viết ít khi mắc lỗi; biên dịch nhanh, chạy lẹ, sử dụng lại dễ dàng các thư viện viết C/C++, tính độc lập cao vì để code = Zig chỉ cần download 1 file zip về là đủ.

2. Các giải thuật được comment rõ ràng; code dễ hiểu, dễ bắt lỗi và dễ phát triển tiếp.

3. Sự hiểu biết về ngôn ngữ tự nhiên là cái có sẵn trong mỗi chúng ta vậy nên kiến thức NLP nhiều khi không quan trọng bằng trực giác.

Vậy nên cứ mạnh dạn tham gia nhé. Cụ thể hơn:

• Bạn thích deep learning thì bắt đầu bằng mô hình ngôn ngữ lớn thuần Việt

• Bạn đã có kinh nghiệm lập trình thì vọc bon + engine. Là phần nền tảng có nhiều mẹo tối ưu các giải thuật kinh điển được cài đặt và may đo riêng cho tiếng Việt như tách và phân loại token thành Vietnamese vs non-Vietnamese, phân tích ngữ âm các token là âm tiết Tiếng Việt và định danh không dùng từ điển. Khi cần ép số lượng tokens xuống để làm nhẹ baseline thì nên làm thế nào? Với 16-bits chúng ta nên định danh những gì (âm tiết, từ 2 âm tiết, từ 3 âm tiết ...) để các bước xử lý tiếp theo được thuận lợi hơn mà vẫn tiết kiệm tài nguyên? Với âm tiết là thành phần chủ đạo, nên làm inverted indexing dùng trong full-text-searh như thế nào? ... có nhiều thứ thú vị để khám phá.

• Áp dụng mọi thứ đã tìm hiểu đc để cải tiến bộ gõ thông minh, giúp gõ song ngữ Việt - Anh dễ dàng hơn, trợ giúp người dùng đắc lực hơn bon-sublime