Hệ thống phân loại là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

Định nghĩa và khái niệm cơ bản

Hệ thống phân loại là tập hợp các quy tắc và tiêu chí được xây dựng nhằm nhóm các đối tượng có đặc trưng tương đồng vào cùng một hạng mục hoặc lớp. Mỗi đối tượng khi được phân loại sẽ được gán một hoặc nhiều nhãn (label) phản ánh đặc điểm nổi bật. Việc phân loại có thể áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau: sinh học (phân loại loài), tin học (phân loại dữ liệu), quản lý tài liệu (phân loại hồ sơ, văn bản) hoặc kinh doanh (phân loại sản phẩm, khách hàng).

Mục tiêu then chốt của một hệ thống phân loại bao gồm:

• Tạo điều kiện tra cứu nhanh chóng thông tin.
• Hỗ trợ việc tổng hợp, phân tích và so sánh dữ liệu.
• Đảm bảo tính thống nhất và nhất quán trong tổ chức dữ liệu.

Thông thường, một hệ thống phân loại được xây dựng dựa trên các bước chính: lựa chọn tập hợp đối tượng cần phân loại, xác định các đặc trưng phân biệt, thiết kế cấu trúc các lớp/hạng mục và triển khai quy trình gán nhãn. Trong đó, tính minh bạch và dễ hiểu của tiêu chí phân loại đóng vai trò quyết định đến hiệu quả ứng dụng thực tế.

Lịch sử phát triển

Khái niệm phân loại có thể truy nguyên về nền triết học Hy Lạp cổ đại, với nhà triết học Aristotle (384–322 TCN) là người đầu tiên phân định các nhóm sinh vật theo đặc điểm thực thể. Tuy nhiên, hệ thống phân loại khoa học hiện đại chỉ thực sự hình thành vào thế kỷ 18, khi Carl Linnaeus xuất bản “Systema Naturae” (1735), đặt nền móng cho phân loại sinh vật theo hệ nhị phân (binomial nomenclature).

Trong thế kỷ 19 và đầu thế kỷ 20, sự bùng nổ của ngành sinh học tiến hóa và di truyền học đã thúc đẩy việc mở rộng, điều chỉnh các cấp phân loại. Đồng thời, sự phát triển của ngành thư viện và quản lý thông tin cũng tạo ra những tiêu chuẩn phân loại mới như hệ thống Dewey Decimal Classification (DDC, 1876) và Library of Congress Classification (LCC, đầu thế kỷ 20).

Từ giữa thế kỷ 20 trở đi, với sự ra đời của máy tính và internet, nhu cầu tổ chức khối lượng dữ liệu ngày càng tăng dẫn đến việc nghiên cứu các phương pháp phân loại tự động sử dụng thuật toán học máy. Gần đây, các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models) và trí tuệ nhân tạo đang mở ra kỷ nguyên hệ thống phân loại có khả năng học hỏi và thích ứng theo dữ liệu đầu vào động.

Cấu trúc và thành phần chính

Một hệ thống phân loại điển hình bao gồm ba thành phần cơ bản:

1. Tập đối tượng (O): Toàn bộ đối tượng cần được phân loại.
2. Tập lớp (C): Các hạng mục hoặc nhóm mà đối tượng có thể được gán vào.
3. Hàm phân loại (f): Quy tắc, thuật toán hoặc hàm số thực hiện việc ánh xạ từ đối tượng sang lớp. Công thức tổng quát: $f: O \rightarrow C$.

Để hình dung rõ hơn, dưới đây là ví dụ mô tả mối quan hệ giữa ba thành phần này:

Thành phần	Chức năng	Ví dụ
Tập O	Chứa tất cả mẫu cần phân loại	Ảnh y tế, văn bản khoa học, loài sinh vật
Tập C	Danh sách các nhãn, hạng mục	“Bệnh X”, “Sức khỏe”, “Loài A”, “Loài B”
Hàm f	Thuật toán gán nhãn	Mô hình SVM, cây quyết định, phân loại bằng quy tắc

Trong nhiều hệ thống phân loại phức tạp, người ta còn thêm các thành phần phụ trợ như: tập dữ liệu huấn luyện (training set), tập kiểm thử (test set), bộ tiền xử lý (preprocessing), và cơ chế đánh giá (evaluation metric).

Nguyên tắc và mục tiêu xây dựng

Khi thiết kế hệ thống phân loại, cần tuân thủ một số nguyên tắc cơ bản nhằm đảm bảo tính hiệu quả và khả năng mở rộng:

• Nhất quán (Consistency): Tiêu chí phân loại phải áp dụng đồng nhất cho mọi đối tượng.
• Đầy đủ (Completeness): Mọi đối tượng đều có thể được gán vào ít nhất một lớp.
• Phân biệt (Discriminability): Các lớp phải đủ khác biệt, tránh chồng chéo tiêu chí.
• Khả dụng (Usability): Người dùng cuối dễ đọc hiểu và vận hành hệ thống.

Mục tiêu xây dựng khi đó không chỉ là tổ chức dữ liệu mà còn phải hỗ trợ:

• Tra cứu thông tin nhanh và chính xác.
• Tích hợp với công cụ phân tích, trực quan hóa.
• Dễ dàng bảo trì, cập nhật khi có yêu cầu mở rộng.

Các loại hệ thống phân loại phổ biến

Phân loại phân cấp (Hierarchical Classification) tổ chức các đối tượng thành cấu trúc cây hoặc đồ thị phân cấp, từ nhóm tổng quát đến nhóm chi tiết. Mỗi nút trong cấu trúc thể hiện một lớp và có thể chứa các lớp con, hỗ trợ việc mở rộng linh hoạt. Ví dụ điển hình là hệ thống Taxonomy của Viện Y sinh quốc gia Mỹ (NCBI Taxonomy): mỗi loài sinh vật được gắn nhãn theo thứ tự Vương quốc → Ngành → Lớp → Bộ → Họ → Chi → Loài (NCBI Taxonomy).

Phân loại phẳng (Flat Classification) không có quan hệ phân cấp; các lớp tồn tại độc lập và ngang hàng. Mỗi đối tượng chỉ được gán vào một hoặc nhiều nhãn mà không có thứ tự ưu tiên. Ứng dụng phổ biến trong quản lý văn bản và hệ thống quản lý nội dung (ECM – AIIM), nơi tài liệu được gán các tag để tìm kiếm theo nhiều chiều.

Phân loại đa nhãn (Multi-label Classification) cho phép một đối tượng thuộc nhiều lớp cùng lúc, phù hợp với dữ liệu phức tạp như hình ảnh y khoa, bài báo khoa học hoặc hồ sơ khách hàng. Các thuật toán thường dùng bao gồm phương pháp “binary relevance” và “classifier chains” trong thư viện scikit-learn (scikit-learn).

Ứng dụng trong khoa học và công nghiệp

Sinh học và y học: phân loại gen và protein hỗ trợ nghiên cứu chức năng và tương tác sinh học. Ví dụ, hệ thống phân loại bệnh theo chuẩn ICD-10 của Tổ chức Y tế Thế giới giúp chuẩn hóa mã bệnh và chẩn đoán (WHO ICD-10). Đối với dữ liệu hình ảnh y khoa, các mô hình học sâu như CNN được huấn luyện để phân loại và phát hiện bất thường.

Khoa học dữ liệu và học máy: phân loại dữ liệu đầu vào phục vụ dự báo, phân tích thị trường, phát hiện gian lận. Quá trình bao gồm tiền xử lý, lựa chọn đặc trưng (feature selection), huấn luyện và đánh giá. Công cụ phổ biến là Python với thư viện scikit-learn, TensorFlow hoặc PyTorch.

• Phân loại email: spam vs. không spam.
• Phân tích cảm xúc: tích cực, trung lập, tiêu cực.
• Phân nhóm khách hàng: định danh phân khúc thị trường.

Quản lý tri thức và thư viện: hệ thống Dewey Decimal Classification (DDC) và Library of Congress Classification (LCC) tổ chức sách và tài liệu theo chủ đề. Việc áp dụng phân loại phi cấu trúc (tagging) và phân loại hỗn hợp (hybrid classification) giúp nâng cao trải nghiệm người đọc và khả năng tìm kiếm.

Tiêu chí đánh giá chất lượng

Độ chính xác (Accuracy) đánh giá tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng số mẫu:

1. $Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$

Độ phủ (Coverage) đo khả năng phân loại hết tất cả đối tượng trong tập dữ liệu. Một hệ thống tốt cần có coverage gần 100%.

Chỉ số F1 (F1-score) là trung bình điều hòa của precision và recall, cân bằng giữa độ chính xác và độ hồi hồi:

1. $F1 = 2 \times \frac{precision \times recall}{precision + recall}$

Chỉ số	Công thức	Ý nghĩa
Precision	$\frac{TP}{TP + FP}$	Tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng dự đoán dương
Recall	$\frac{TP}{TP + FN}$	Tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng mẫu dương thực tế
F1-score	Như trên	Cân bằng precision và recall

Thách thức và hạn chế

Đa nghĩa và chồng chéo: cùng một đối tượng có thể thuộc nhiều lớp, gây nhầm lẫn trong phân loại. Ví dụ, một bài báo khoa học về y sinh có thể xếp vào cả “sinh học phân tử” và “y học lâm sàng”.

Cập nhật và mở rộng: khi xuất hiện đối tượng hoặc lớp mới, cấu trúc phân cấp có thể mất cân bằng, cần tái cấu trúc và đánh dấu lại nhiều mẫu. Quy trình này đòi hỏi chi phí thời gian và nguồn lực lớn.

• Yêu cầu chuyên gia duy trì tiêu chí.
• Rủi ro lỗi do con người trong gán nhãn thủ công.

Hiệu suất thuật toán: với dữ liệu lớn và đa chiều, các mô hình học máy dễ gặp hiện tượng overfitting hoặc underfitting, đòi hỏi kỹ thuật điều chỉnh siêu tham số (hyperparameter tuning) và đánh giá chéo (cross-validation).

Xu hướng và triển vọng tương lai

Tự động hóa và học sâu: ứng dụng mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks) và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho phân loại ngữ nghĩa sâu, giảm thiểu sự phụ thuộc vào quy tắc thủ công.

Phân loại phân tán và federated learning: cho phép nhiều tổ chức hợp tác huấn luyện mô hình mà không chia sẻ trực tiếp dữ liệu nhạy cảm, tăng cường bảo mật và riêng tư.

Hệ sinh thái mở và chuẩn hóa metadata: sự ra đời của chuẩn mở như JSON-LD, RDF Schema giúp chia sẻ và tích hợp hệ thống phân loại trên nền tảng web liên kết (linked data).

• Chuẩn FAIR: dữ liệu phải dễ tìm (Findable), truy cập (Accessible), liên kết (Interoperable), và tái sử dụng (Reusable).
• Semantic Web: sử dụng các ngôn ngữ OWL, SPARQL để diễn đạt logic phân loại.

Tài liệu tham khảo

• National Center for Biotechnology Information. NCBI Taxonomy Database. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/taxonomy.
• World Health Organization. International Classification of Diseases (ICD-10). https://www.who.int/classifications/icd/en/.
• Scikit-learn developers. Multiclass and Multioutput Algorithms. https://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html.
• Association for Information and Image Management (AIIM). Enterprise Content Management (ECM). https://www.aiim.org.
• OCLC. Dewey Decimal Classification. https://www.oclc.org/dewey/.
• Tang, J., Alelyani, S., & Liu, H. (2014). Feature Selection for Classification: A Review. Data Classification: Algorithms and Applications. Chapman & Hall/CRC.