Phương pháp trích rút từ khóa tìm tập ứng cử trong bào toán phát hiện đạo văn

Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san CNTT, 11 - 2018 27
PHƯƠNG PHÁP TRÍCH RÚT TỪ KHÓA TÌM TẬP ỨNG CỬ 
TRONG BÀO TOÁN PHÁT HIỆN ĐẠO VĂN 
Nguyễn Văn Sơn1*, Lê Thanh Hương2, Nguyễn Chí Thành1 
Tóm tắt: Trong bài toán phát hiện đạo văn, hai vấn đề quan trọng cần thực 
hiện là tìm tập tài liệu nghi ngờ bị sao chép và kiểm trùng văn bản. Để tìm tập tài 
liệu nghi ngờ bị sao chép, vấn đề cốt yếu là phải đưa ra được tập từ khóa đại diện 
cho tài liệu đầu vào và cho các đoạn trong tài liệu đó. Tập từ khóa này được dùng 
để sinh câu truy vấn tìm kiếm các tài liệu nghi ngờ bị sao chép. Bài báo này đề 
xuất một phương pháp trích rút tập từ khóa đại diện cho tài liệu đầu vào dựa trên 
các độ đo tf.idf mức tài liệu và mức đoạn, có xem xét yếu tố từ loại với thứ tự ưu 
tiên lần lượt là danh từ, tính từ, động từ. Để đánh giá phương pháp đề xuất, chúng 
tôi tiến hành xây dựng tập dữ liệu thử nghiệm tiếng Việt gồm 10 tài liệu cần kiểm 
tra với mỗi tài liệu có 10 tài liệu liên quan. Kết quả thử nghiệm cho thấy với các 
truy vấn tìm kiếm do hệ thống sinh ra có thể trả về tập tài liệu nghi ngờ với độ 
chính xác 67,77%. Điều này cho thấy cách tiếp cận đề xuất là có triển vọng. 
Từ khóa: Đạo văn; Trích rút từ khóa; Tập ứng cử; Tf.idf, Từ loại. 
1. ĐẶT VẤN ĐỀ 
Sự phát triển của Internet đem lại cho chúng ta nhiều tiện nghi như có thể dễ 
dàng tìm thấy thông tin, tài liệu mình quan tâm, nhưng nó cũng đặt ra nhiều vấn đề 
như hiện tượng sao chép nội dung của các tài liệu. Đặc biệt là với các báo cáo bài 
tập lớn, tiểu luận, đồ án tốt nghiệp (ĐATN) và luận văn thạc sĩ thì vấn nạn đó xảy 
ra rất nhiều. Theo Báo Tuổi trẻ Online số tháng 5/2015, tỉ lệ sinh viên đại học “đạo 
văn” ở một số trường đại học Việt Nam chiếm tỉ lệ cao so với thế giới. Số liệu 
khảo sát sinh viên tại Trường Đại học Duy Tân cho thấy trên 70% sinh viên “đạo 
văn”. Tuy nhiên, việc phát hiện đạo văn không đơn giản. Do hiện nay việc tổ chức 
lưu trữ, quản lý và khai thác nguồn tri thức đó còn chưa được quan tâm đúng mức, 
các tài liệu đó xuất hiện tản mát ở một số nơi dẫn đến tình trạng các tài liệu sao 
chép bất hợp pháp xảy ra mà các giáo viên hoặc những người làm công tác phản 
biện rất khó kiểm soát. 
Đạo văn là hình thức sao chép, cắt dán, gõ lại, viết lại, sử dụng lại ý tưởng, kết 
quả mà không có trích dẫn đến tác giả hoặc nguồn thông tin. Đạo văn thường xuất 
hiện dưới hai hình thức: sao chép nguyên văn và sao chép ý tưởng. Để thực hiện 
việc đạo văn, người sao chép thực hiện thu thập các đoạn văn bản từ nhiều nguồn 
khác nhau để tạo nên văn bản của mình. 
Hai công việc chính để giải quyết bài toán phát hiện đạo văn là: tìm tập tài liệu 
ứng cử và tìm các đoạn văn bản giống nhau giữa hai văn bản. Để kiểm tra một tài 
liệu đầu vào có sao chép từ các tài liệu khác lưu trong hệ thống hay không, trước 
tiên hệ thống cần xác định các từ khóa là cụm từ đại diện cho tài liệu đầu vào, và 
sử dụng một công cụ tìm kiếm để tìm các tài liệu chứa các từ đó. Sau đó, từng tài 
liệu trong tập tài liệu trả về (tập tài liệu ứng cử) sẽ được đối sánh (gióng hàng) với 
Công nghệ thông tin 
N. V. Sơn, L. T. Hương, N. C. Thành, “Phương pháp trích rút  phát hiện đạo văn.” 28 
tài liệu đầu vào để tìm ra các đoạn trùng nhau giữa các tài liệu đó. Việc tài liệu đầu 
vào có bị coi là đạo văn hay không là do con người quyết định. 
Nội dung thực hiện trong bài báo này nằm trong công việc thứ nhất – tìm tập 
tài liệu ứng cử. Kiến trúc tổng quát của hệ thống phát hiện đạo văn được mô tả 
trong hình 1 dưới đây. 
Hình 1. Kiến trúc tổng quát của hệ thống phát hiện đạo văn. 
Trong bài báo này chúng tôi xây dựng phương pháp trích rút từ khóa của một 
tài liệu được sử dụng trong câu truy vấn tìm tài liệu ứng cử. Nội dung bài báo gồm 
bốn phần. Phần 2 giới thiệu phương pháp trích rút từ khóa. Phần 3 trình bày kết 
quả thử nghiệm và đánh giá. Phần 4 gồm kết luận và hướng phát triển tiếp theo. 
2. PHƯƠNG PHÁP TRÍCH RÚT TỪ KHÓA 
2.1. Phát biểu bài toán và đề xuất phương pháp 
Cho một tập tài liệu D={d1,d2,...dN} và tài liệu cần kiểm tra d. Tìm tập tài liệu 
ứng cử C={c1,c2,...,ck} với ci∈	D là tài liệu nghi ngờ bị tài liệu d sao chép. 
Để tìm tập tài liệu ứng cử C thông qua công cụ tìm kiếm chúng tôi thực hiện 
truy vấn từ kho tài liệu D mà đầu vào của câu truy vấn là tập từ khóa. Trích rút từ 
khóa từ một văn bản là tự động xác định tập các từ đại diện biểu diễn chủ đề chính 
của văn bản [1]. Có nhiều phương pháp trích rút từ khóa, tuy nhiên chất lượng của 
tập từ khóa thu được phụ thuộc vào nhiều yếu tố như chất lượng của tài liệu và độ 
dài của tài liệu. Với những đoạn văn bản ngắn, việc sinh ra tập từ khóa trở lên khá 
khó khăn và không hiệu quả, đặc biệt với các đoạn văn bản ngắn chứa từ viết tắt 
hoặc các câu không đúng ngữ pháp (như các đoạn tin nhắn). Với các văn bản dài, 
việc trích rút từ khóa dựa trên các phương pháp chính như sử dụng độ đo tf.idf, 
phương pháp TextRank [2] hay phương pháp RAKE (Rapid Automatic Keyword 
Extraction) [3]. Mihalcea và Tarau[2] chỉ ra rằng phương pháp TextRank đạt hiệu 
Nghiên c
Tạp chí Nghi
qu
ra r
[4]
rút t
2.2
2.2.1. Tách t
có d
ký t
lo
từ [17] để thực hiện các b
cụ tách từ 
Hồng Ph
nhãn t
nay, t
sau khi ch
ả tốt nhất khi chọn từ khóa l
ằng c
 Trong bài báo này chúng tôi th
 có xem xét đ
Tài li
ừ khóa từ văn bản đầu v
1.
2.
3.
. Ti
Ti
ạng .pdf, .doc hoặc .docx, đọc nội dung v
ự điều khiển, ký tự xuống d
ại. 
ền xử lý
ền xử lý l
Sau khi gán nhãn chúng tôi l
ừ loại
ập trung v
ứu khoa học công nghệ 
ác câu quá ng
ệu đầu v
Tiền xử lý
Tính các tr
Lựa trọn từ khóa
ương đ
ạy ch
ên c
ừ, tách câu v
vnTagger [16] phiên b
. 
ứu KH&CN 
Vớ
ương tr
ến yếu tố từ loại theo mô h
ào bao g
`
ọng số cho các từ trong đoạn
à bư
ể tách nội dung của văn bản th
i chu
ào v
ớc quan trọng đối với các hệ thống t
ấn đề giám sát an ninh, hỗ trợ cảnh báo qua Email v
ắn th
ỗi đầu v
ình vnTagger chúng ta thu 
quân s
ồm các 
. 
Hình 2
à gán nhãn t
ư
ường ít mang thông tin quan trọn
ào
ớc tiếp theo. T
ự, 
à danh t
 gồm các b
. 
òng) và th
ào 
Số Đặc san 
t
Mô hình trích rút t
ựa chọn tất cả các từ l
ản 4.1.1
“H
ực hiện trích rút từ khóa dựa tr
ệp văn bản nh
ừ loại
ỗ trợ phân tích các chuẩn Log phổ biến hiện 
ừ và tính t
ình nh
ước sau:
ực hiện t
rong 
, đư
CNTT
à lo
, 
bài báo
ợc phát triển bởi 
ành các 
11
ừ. B
ư h
ư word ho
ừ khóa
ại bỏ các ký tự đặc biệt (nh
ách câu, tách t
đư
 - 20
ên c
ình 2 d
 này, chúng tôi s
ợc kết quả:
18
ìm ki
à danh t
câu, các 
ạnh đó, phân tích [6] chỉ 
g.
ư
. 
ới đây.
ặc pdf. Quá tr
ếm. Tệp tin
ừ, động từ v
nhóm 
ên đ
ừ và gán nhãn t
đơn v
ử dụng công 
ộ đo tf.idf
tác gi
ị từ
ình trích 
 đầu v
 và gán 
à SMS
ư các 
à tín
ả L
29
ào 
ừ 
h 
ê 
”
Công nghệ thông tin 
N. V. Sơn, L. T. Hương, N. C. Thành, “Phương pháp trích rút  phát hiện đạo văn.” 30 
 Hỗ trợ 
 phân tích 
 các 
 chuẩn 
 Log 
 phổ biến 
 hiện nay 
 , 
 tập trung 
 vào 
 vấn đề 
 giám sát 
 an ninh 
 , 
 hỗ trợ 
 cảnh báo 
 qua 
 Email 
 và 
 SMS 
Trong đó ký hiệu các nhãn từ loại chính [16] gồm: 
N: Danh từ; V: Động từ; A: Tính từ; Np: Danh từ riêng; P: Đại từ; L: Định từ; 
M: Số từ; R: Phó từ; E: Giới từ 
2.2.2. Chia đoạn văn bản 
Sau bước tiền xử lý dữ liệu, mỗi tài liệu được chia thành các đoạn sao cho mỗi 
mỗi câu không thuộc hai đoạn. Bằng phương pháp thống kê các tài liệu trong kho 
ĐATN có khoảng 90% số đồ án có độ dài 70-80 trang A4, mỗi trang có từ 30 đến 
35 dòng, mỗi dòng khoảng 15 tiếng. Có nhiều phương án chia văn bản thành các 
đoạn như coi văn bản là một đoạn [12], mỗi đoạn 50 dòng [14], mỗi đoạn được lựa 
chọn dựa trên tiêu đề đoạn [12], mỗi đoạn gồm 100 từ [13], hay mỗi đoạn 5 câu 
[15]. Phân tích trên các văn bản đầu vào, số tiếng trong mỗi văn bản trong xấp xỉ 
35.000 tiếng, các đoạn dựa theo tiêu đề có độ dài không đồng đều do vậy bài báo 
lựa chọn độ dài mỗi đoạn khoảng 500 tiếng tương đương với khoảng xấp xỉ 70 
đoạn trong một văn bản. 
2.3. Tính trọng số và xác định từ khóa đoạn 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san CNTT, 11 - 2018 31
Ở bước này, văn bản đã được chia thành các đoạn. Với mỗi đoạn ta cần tìm các 
từ khóa đại diện cho đoạn đó. Có những từ khóa đại diện cho văn bản nhưng trong 
một số đoạn, có thể từ khóa lại ít xuất hiện. Vì vậy, bên cạnh các từ khóa của văn 
bản, chúng tôi còn sử dụng cả những từ khóa của đoạn văn bản. 
2.3.1. Tính trọng số của từ 
Trọng số của một từ được được xác định thông qua giá trị trọng số tf.idf [4] của 
nó. Từ có trọng số cao sẽ được chọn làm từ khóa của văn bản. Hai loại trọng số 
được sử dụng là: 
1. tf.idf1: với tf là số lần xuất hiện của từ trong đoạn, idf là nghịch đảo số lần 
xuất hiện của từ trong tài liệu đầu vào. 
2. tf.idf2: với tf là số lần xuất hiện của từ trong đoạn, idf là nghịch đảo số lần 
xuất hiện của từ trong kho tài liệu ĐATN 
Cụ thể như sau. Xét từ wij (từ thứ i trong đoạn j) 
tf.idf1 = tfij * idf1i 
tfij là tần số xuất hiện của từ thứ i trong đoạn j. 
, =
,
,
idf1i: tần suất xuất hiện nghịch đảo của từ wij trong đoạn 
1 = log


với N là số các đoạn của văn bản đang xét; ni là số đoạn của văn bản đang xét 
chứa từ wij 
tf.idf2 = tfij * idf2i 
tfij là tần số xuất hiện của từ thứ i trong đoạn j. 
, =
,
,
idf2i: tần suất xuất hiện nghịch đảo của từ thứ i trong kho dữ liệu văn bản. 
2 = log


với M là số lượng văn bản trong kho dữ liệu; mi là số văn bản chứa từ wij 
2.3.2. Trích rút từ khóa 
Để đảm bảo tốc độ tìm kiếm các công cụ tìm kiếm luôn cấu hình để giới hạn số 
từ khóa đầu vào (như ChatNoir [10] cho phép 10 từ khóa, Apache Nucene [11] cho 
phép 1024 từ khóa). 
Một từ được xác định là từ khóa của một đoạn nếu nó quan trọng trong đoạn và 
trong văn bản. Qua thử nghiệm chúng tôi lựa chọn 10 từ khóa có giá trị tf.idf cao 
(1) 
(2) 
(3) 
(4) 
(5) 
(6) 
Công nghệ thông tin 
N. V. Sơn, L. T. Hương, N. C. Thành, “Phương pháp trích rút  phát hiện đạo văn.” 32 
nhất, 3 câu có giá trị tf.idf cao nhất và tổng số từ khóa cần trích rút k=30 đảm bảo 
tốc độ và kết quả tìm kiếm. Thuật toán trích rút từ khóa cho một đoạn trong văn 
bản sau khi tính tf.idf1 và tf.idf2 cho tất cả các từ trong đoạn như sau: 
1. Chọn 10 từ có tf.idf1 và 10 từ có tf.idf2 cao nhất 
2. Xác định các câu quan trọng: câu được xác định là quan trọng nếu nó chứa 
cả từ có tf.idf1 và tf.idf2 lựa chọn ở bước trên 
3. Lấy 3 câu có tf.idf1 và tf.idf2 cao nhất từ các câu trên. 
4. Từ khóa được trích rút từ các câu trên theo trình tự sau đến khi số từ khóa 
thu được bằng k (k cho trước): 
- Các danh từ có giá trị tf.idf cao 
- Các danh từ khác trong câu 
- Tính từ và động từ có tf.idf1 cao 
Đầu ra của thuật toán là tập từ khóa sẽ sử dụng để sinh ra câu truy vấn. Các từ 
này được xếp cạnh nhau theo trật tự xuất hiện trong tài liệu gốc để tạo thành câu 
truy vấn. Câu truy vấn này sẽ được đưa vào các công cụ tìm kiếm để tìm các tài 
liệu có thể bị sao chép. 
3. THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 
3.1. Chuẩn bị 
Tiền xử lý kho dữ liệu: Chúng tôi thực hiện chuẩn hóa tên các tệp ĐATN từ 1 
đến 350 và không thay đổi nội dung cũng như định dạng tệp. Để tăng tốc độ khi 
tính tần suất xuất hiện tf.idf2 chúng tôi thực hiện tính toán idf2 dưới dạng từ điển 
với khóa là từ và giá trị là tần suất xuất hiện của từ trong toàn bộ ĐATN. Từ điển 
này được lưu trữ trên ổ đĩa và được nạp khi chạy chương trình. 
Dữ liệu thử nghiệm: Vì trên thế giới không có tập dữ liệu mẫu về sinh câu truy 
vấn đại diện cho văn bản nên việc đánh giá kết quả được tiến hành thủ công nhằm 
đánh giá các truy vấn đó có điển hình cho tài liệu đầu vào hay không. Để xây dựng 
một tài liệu đầu vào chúng tôi thực hiện sao chép một số đoạn trong kho dữ liệu (tài 
liệu trộn) đưa vào tài liệu mẫu. Chúng tôi tiến hành sinh câu truy vấn một cách thủ 
công trên 10 tài liệu đầu vào và sau đó so sánh với kết quả hệ thống sinh ra. Chúng 
tôi thực hiện đánh giá trên 10 kết quả tốt nhất thu được từ công cụ tìm kiếm. 
3.2. Đánh giá kết quả 
Hệ thống được cài đặt bằng ngôn ngữ Java, sử dụng công cụ vnTagger của tác 
giả Lê Hồng Phương. Hệ thống thử nghiệm trên bộ dữ liệu 350 ĐATN. Với mỗi 
đầu vào là một ĐATN, hệ thống tiến hành phân tích để xác định các câu truy vấn 
đại diện cho văn bản. 
Kết quả được đánh giá trên các độ đo thường dùng trong học máy là Precision, 
Recall và F-score[7]. 
Kết quả thử nghiệm được cho trong bảng sau: 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san CNTT, 11 - 2018 33
Bảng 1. Kết quả thử nghiệm. 
STT 
Tên 
file 
Số 
tệp 
trộn 
Số kết 
quả thu 
được 
Số tệp 
tìm 
được 
Precision Recall F-Score 
1 File1 5 6 4 0,8 0,6667 0,7273 
2 File2 5 7 5 1 0,7143 0,8333 
3 File3 5 8 4 0,8 0,5 0,6154 
4 File4 5 7 5 1 0,7143 0,8333 
5 File5 5 6 4 0,8 0,6667 0,7273 
6 File6 5 5 4 0,8 0,8 0,8 
7 File7 5 6 3 0,6 0,5 0,5455 
8 File8 5 7 4 0,8 0,5714 0,6666 
9 File9 5 9 3 0,6 0,3333 0,4285 
10 File10 5 10 5 1 0,5 0,6667 
Trung 
bình 
 50 71 41 0,82 0,5775 0,6777 
Nhận xét: Giá trị trung bình độ đo Precision cho kết quả khá tốt, các điểm đánh 
giá trên toàn tập dữ liệu đều trên 80%. Tập dữ liệu cho kết quả tốt nhất là file 2, 
file 5 và file 10 đạt 100%. Tuy nhiên có kết quả thấp so với kết quả còn lại như 
file7 và file9. 
Có một số văn bản có điểm đánh giá thấp do trong văn bản có nhiều hình vẽ và 
ký hiệu toán học. Do vậy, phương pháp này sẽ cho kết quả tốt nhất với các văn bản 
chứa ít ký tự đặc biệt và độ dài câu đủ lớn. 
4. KẾT LUẬN 
Với đặc thù của Tiếng Việt là ngôn ngữ đa âm tiết, trong bài báo này chúng tôi 
đã giới thiệu phương pháp trích rút từ khóa từ văn bản Tiếng Việt và sự thành công 
khi áp dụng phương pháp này trong việc tìm kiếm tập tài liệu ứng cử làm tiền đề 
để giải quyết bài toán phát hiện đạo văn. Đặc biệt bài báo đưa ra phương pháp trích 
rút từ khóa dựa trên hai độ đo tf.idf1 và tf.idf2 có xem xét yếu tố từ loại. Phương 
pháp đề xuất mang lại nhiều lợi ích trong việc phát hiện sự sao chép nguyên mẫu 
hoặc có sự biến đổi trật tự từ trong các bài báo khoa học hay đồ án tốt nghiệp tại 
các trường đại học. Điểm yếu của mô hình là khả năng phát hiện đạo văn cho các 
văn bản tương đồng về ngữ nghĩa. Điểm hạn chế này được phát triển trong thời 
gian tới. 
Công nghệ thông tin 
N. V. Sơn, L. T. Hương, N. C. Thành, “Phương pháp trích rút  phát hiện đạo văn.” 34 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. H. T. B. Lương Chi Mai, “Về xử lý tiếng Việt trong công nghệ thông tin,” 
Báo cáo Tổng kết đề tài KC.01.01/06-10, 2009. 
[2]. R. a. P. T. Mihalcea, “Textrank: Bringing order into text,” Proceedings of the 
2004 conference on empirical methods in natural language processing, 2004. 
[3]. D. E. N. C. a. W. C. Stuart Rose, “Automatic keyword extraction from 
individual documents,” Text Mining: Applications and Theory, pp. 1-20, 
2010. 
[4]. M. Dillon, “Introduction to modern information retrieval: G. Salton and M. 
McGill. McGraw-Hill, New York (1983). xv+ 448 pp., $32.95 ISBN 0-07-
054484-0.,” pp. 402-403, 1983. 
[5]. R. Al-Hashemi, “Text Summarization Extraction System (TSES) Using 
Extracted Keywords,” International Arab Journal of e-Technology, pp. 164-
168, 2010. 
[6]. T. A. a. K. Y. Luu, “A pointwise approach for Vietnamese diacritics 
restoration,” Asian Language Processing (IALP), 2012 International 
Conference on. IEEE, pp. 189-192, 2012. 
[7]. C. a. E. G. Goutte, “A probabilistic interpretation of precision, recall and F-
score, with implication for evaluation,” European Conference on Information 
Retrieval, pp. 345-359, 2005. 
[8]. C.-T. X.-H. P. a. T.-T. N. Nguyen, “Jvntextpro: A java-based vietnamese text 
processing tool,”  2010. 
[9]. Q. T. e. a. Dinh, “Word Segmentation of Vietnamese Texts: a comparison of 
approaches. LREC, 2008.,” Proceedings of the 10th International Conference 
on Information and Knowledge Management Ho Ngoc Duc, 2004: 
Vietnamese word list: Ho Ngoc Duc’s word list– informatik. 
unileipzig. de/~ duc/software/misc/wordlist. html John O’Neil. 2007. Large 
Co. 
[10]. M. e. a. Potthast, “ChatNoir: a search engine for the ClueWeb09 corpus,” 
Proceedings of the 35th international ACM SIGIR conference on Research 
and development in information retrieval, pp. 1004-1004, 2012. 
[11].  
[12]. S. a. M. B. Suchomel, “Heterogeneous Queries for Synoptic and Phrasal 
Search.,” In CLEF (Working Notes), pp. 1017-1020, 2014. 
[13]. A. S. S. Prakash, “Experiments on Document Chunking and Query 
Formation for Plagiarism Source Retrieval,” Notebook for PAN at CLEF 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san CNTT, 11 - 2018 35
2014, 2014. 
[14]. V. Elizalde, “Using Noun Phrases and tf-idf for Plagiarized Document 
Retrieval,” CLEF (Working Notes), 2014. 
[15]. L. e. a. Kong, “Source Retrieval Based on Learning to Rank and Text 
Alignment Based on Plagiarism Type Recognition for Plagiarism 
Detection.,” CLEF (Working Notes), 2014. 
[16]. A. R. T. M. H. N. M. R. Phuong Le-Hong, “An empirical study of maximum 
entropy approach for part-of-speech tagging of Vietnamese texts,” 
Traitement Automatique des Langues Naturelles-TALN 2010, 2010. 
[17]. N. T. Cẩn, “Ngữ pháp tiếng Việt,” NXB ĐHQGHN, 2004. 
ABSTRACT 
KEYWORD EXTRACTION METHOD FOR CANDIDATE DOCUMENT 
RETRIEVAL IN VIETNAMESE PLAGIARISM DETECTION PROBLEM 
Two important issues that need to be addressed in plagiarism detection are 
source retrieval and checking duplication. To do source retrieval, it is essential to 
provide a set of keywords representing for the suspected document and its 
paragraphs. This keyword set is used to search for relevant documents. This paper 
proposes a method of extracting such keyword set basing on tf.idf measures at 
document and paragraph levels, in companied with part-of-speech tags. To evaluate 
the proposed method, we generated a test set consisting of 10 suspicious documents 
in Vietnamese, each of which is accompanied with 10 related ones. The documents 
returned by the source retrieval module were compared with the above mentioned 
related documents to calculate the system accuracy. Experiment results gave us the 
accuracy of 67,77%, which proved that the proposed approach is promising in 
solving source retrieval task. 
Keywords: Plagiarism; Keyword extraction; Candidate document; Tf.idf; Part of speech. 
Nhận bài ngày 29 tháng 06 năm 2018 
Hoàn thiện ngày 05 tháng 10 năm 2018 
Chấp nhận đăng ngày 5 tháng 11 năm 2018 
Địa chỉ: 1 Viện Công nghệ thông tin/Viện KH-CN quân sự; 
 2 Viện Công nghệ thông tin và truyền thông/Đại học bách khoa Hà Nội. 
 * Email: sonnv78@gmail.com.