Nền tảng học thuật của Quizzman Fanqie Engine: Từ Quảng Vận đến Nguyễn Tài Cẩn

Series 2 · Nền tảng học thuật — Bài 1

• ← Series 1 (kiến trúc engine): Quizzman Fanqie Engine là gì?
• ← Series 1 · phần kết: Tương lai Fanqie Engine
• Chuyên mục: Phiên thiết

Quizzman Fanqie Engine không được xây dựng từ một bảng ánh xạ Hán Việt hay một danh sách cách đọc có sẵn. Mỗi quy luật trong engine đều dựa trên các thành quả nghiên cứu của âm vận học Trung Quốc, ngôn ngữ học lịch sử Đông Á và các công trình nghiên cứu về âm Hán Việt. Thay vì xem engine là một "nguồn dữ liệu", Quizzman xem đây là một hệ thống mô hình hóa tri thức đã được tích lũy qua nhiều thế hệ học giả. Bài viết này giới thiệu những nền tảng học thuật quan trọng nhất đã góp phần hình thành Quizzman Fanqie Engine.

Không có một "cuốn sách duy nhất" về Hán Việt

Một câu hỏi mà nhóm phát triển Quizzman thường nhận được là:

Engine dựa trên cuốn sách nào?

Thực tế, không tồn tại một tài liệu duy nhất có thể giải quyết toàn bộ bài toán.

Để suy diễn một âm Hán Việt từ phản thiết, engine phải kết hợp tri thức từ nhiều lĩnh vực khác nhau:

• âm vận học Trung Quốc;
• lịch sử tiếng Hán;
• nghiên cứu Hán Việt;
• phục dựng Middle Chinese;
• từ điển học;
• ngữ âm học lịch sử;
• ngôn ngữ học tính toán.

Mỗi lĩnh vực chỉ giải quyết một phần của bài toán.

Chính vì vậy, Quizzman Fanqie Engine được xây dựng trên nhiều tầng học thuật khác nhau thay vì phụ thuộc vào một nguồn duy nhất.

《切韻》 và 《廣韻》: Điểm khởi đầu của mọi phân tích

Nếu phải chọn một nền tảng quan trọng nhất của engine, đó chắc chắn là hệ thống phản thiết được ghi nhận trong các vận thư.

Trong số đó, hai tác phẩm có ảnh hưởng lớn nhất là:

• 《切韻》
• 《廣韻》

Các vận thư này không ghi trực tiếp cách phát âm theo bảng chữ cái như ngày nay.

Thay vào đó, mỗi âm tiết được mô tả bằng:

• phản thiết;
• thanh mẫu;
• vận;
• nhiếp;
• đẳng;
• khai khẩu;
• hợp khẩu;
• thanh điệu.

Đây cũng chính là các đặc trưng mà Quizzman Fanqie Engine sử dụng để xây dựng hồ sơ Middle Chinese.

Có thể nói, nếu không có hệ thống phản thiết của các vận thư, sẽ không tồn tại nền tảng để phục dựng tiếng Hán Trung Cổ bằng thuật toán.

Nguyễn Tài Cẩn và lịch sử âm Hán Việt

Nếu Quảng Vận trả lời câu hỏi:

Tiếng Hán Trung Cổ phát âm như thế nào?

thì các công trình của Giáo sư Nguyễn Tài Cẩn lại trả lời:

Những âm đó đã phát triển thành Hán Việt như thế nào?

Đây là một trong những nền tảng học thuật quan trọng nhất của Quizzman Fanqie Engine.

Các nghiên cứu của Nguyễn Tài Cẩn giúp xác định:

• thời kỳ hình thành lớp đọc Hán Việt chuẩn;
• quan hệ giữa tiếng Hán đời Đường và âm Hán Việt;
• quy luật phát triển của thanh mẫu;
• quy luật phát triển của vận mẫu;
• sự phân hóa thanh điệu;
• vai trò của thanh mẫu thanh và trọc.

Đặc biệt, các thống kê về sự phân hóa thanh điệu là cơ sở để Quizzman xây dựng mô hình Eight Tone Slot thay vì chỉ làm việc trực tiếp với sáu thanh tiếng Việt.

Điều quan trọng là Quizzman không sao chép nguyên văn các kết luận của Nguyễn Tài Cẩn.

Engine mô hình hóa các quy luật đó thành những thuật toán có thể tính toán và kiểm chứng.

Vương Lực và triết lý "âm hệ không lấy tục đọc làm chuẩn"

Một ảnh hưởng quan trọng khác đến triết lý thiết kế của Quizzman Fanqie Engine đến từ nhà ngôn ngữ học Vương Lực (王力).

Trong các nghiên cứu về lịch sử tiếng Hán, Vương Lực nhiều lần nhấn mạnh rằng:

Hệ thống âm vị cần được nghiên cứu như một hệ thống độc lập, không nên đồng nhất với cách đọc phổ biến trong từng thời kỳ.

Quan điểm này ảnh hưởng trực tiếp đến kiến trúc của Quizzman.

Thay vì điều chỉnh quy luật để khớp với mọi cách đọc hiện đại, engine luôn tách biệt:

• Phonological Projection – mô hình hóa quy luật âm vị.
• Lexical Normalization – lựa chọn cách đọc đã được lịch sử ghi nhận.

Nhờ sự tách biệt này, các quy luật âm vị có thể được nghiên cứu và cải tiến mà không bị chi phối bởi những biến thể từ vựng.

Đây cũng là lý do Quizzman không xem từ điển là "chân lý tuyệt đối", mà xem đó là một nguồn bằng chứng quan trọng trong quá trình chuẩn hóa kết quả.

Baxter–Sagart và phục dựng Middle Chinese

Một engine suy diễn Hán Việt không thể hoạt động nếu không có tầng phục dựng tiếng Hán Trung Cổ.

Trong lĩnh vực này, các hệ thống ký hiệu của William Baxter và Baxter–Sagart có ảnh hưởng rất lớn.

Quizzman Fanqie Engine không sử dụng nguyên xi một hệ thống phục dựng cụ thể.

Thay vào đó, engine áp dụng cách tiếp cận Baxter-like Reconstruction.

Điều đó có nghĩa là:

• sử dụng các nguyên tắc phục dựng đã được kiểm chứng;
• kết hợp với dữ liệu phản thiết;
• kết hợp với cơ sở dữ liệu zyenpheng;
• lựa chọn dạng phục dựng phù hợp nhất cho mục tiêu suy diễn Hán Việt.

Mục tiêu của tầng phục dựng không phải tái tạo chính xác tuyệt đối cách phát âm đời Đường, mà xây dựng một hồ sơ ngữ âm nhất quán để các thuật toán phía sau có thể tiếp tục xử lý.

Karlgren và lịch sử phục dựng tiếng Hán

Trước Baxter, một trong những học giả có ảnh hưởng lớn nhất trong lĩnh vực phục dựng tiếng Hán là Bernhard Karlgren.

Các công trình của Karlgren đặt nền móng cho nghiên cứu ngữ âm lịch sử hiện đại.

Mặc dù nhiều giả thuyết của ông đã được điều chỉnh bởi các nghiên cứu sau này, ảnh hưởng của Karlgren vẫn còn rất lớn trong lịch sử ngành.

Việc hiểu lịch sử của các hệ thống phục dựng giúp Quizzman lựa chọn những mô hình phù hợp và tránh xem bất kỳ hệ thống nào là lời giải cuối cùng.

Thiều Chửu và lớp từ vựng Hán Việt

Một câu hỏi thường gặp là:

Quizzman có lấy Thiều Chửu làm chuẩn không?

Câu trả lời là:

Có, nhưng không theo cách nhiều người nghĩ.

Trong Quizzman Fanqie Engine, Thiều Chửu không được sử dụng để xây dựng quy luật âm vị.

Thay vào đó, dữ liệu từ Thiều Chửu được sử dụng ở tầng Lexical Normalization nhằm:

• kiểm chứng các cách đọc đã được ghi nhận;
• lựa chọn giữa nhiều ứng viên;
• đánh giá mức độ phổ biến của một biến thể.

Điều này giúp engine vừa bảo tồn được các quy luật lịch sử, vừa tạo ra kết quả gần với cách sử dụng thực tế của tiếng Việt.

Một hệ thống tổng hợp tri thức

Có thể thấy rằng Quizzman Fanqie Engine không dựa hoàn toàn vào bất kỳ học giả hay công trình nào.

Thay vào đó, engine tổng hợp những thành quả của nhiều lĩnh vực:

• vận thư truyền thống cung cấp dữ liệu phản thiết;
• nghiên cứu Hán Việt cung cấp quy luật phát triển;
• các hệ thống phục dựng Middle Chinese cung cấp tầng ngữ âm;
• từ điển học cung cấp lớp chuẩn hóa từ vựng.

Nhờ đó, Quizzman Fanqie Engine không chỉ là một phần mềm, mà còn là một mô hình tính toán được xây dựng trên nền tảng của hơn một thế kỷ nghiên cứu âm vận học và ngôn ngữ học lịch sử.

→ Series 2 · Bài 2: Vì sao phục dựng Middle Chinese không phải là "đoán"? Khoa học đằng sau việc tái dựng tiếng Hán Trung Cổ