Đồ án Tìm hiểu xây dựng ứng dụng Mail Client hỗ trợ tiếng việt

1 ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP. HӖ CHÍ MINH TRѬӠNG ĈҤI HӐC KHOA HӐC TӴ NHIÊN KHOA CÔNG NGHӊ THÔNG TIN %Ӝ MÔN Hӊ THӔNG THÔNG TIN LÊ NGUYӈN BÁ DUY –TRҪN MINH TRÍ TÌM HIӆU CÁC HѬӞNG TIӂP CҰN PHÂN LOҤI EMAIL VÀ XÂY DӴNG PHҪN MӄM MAIL CLIENT +Ӛ TRӦ TIӂNG VIӊT KHOÁ LUҰN CӰ NHÂN TIN HӐC TP. HCM, NĂM 2005 2 ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP. HӖ CHÍ MINH TRѬӠNG ĈҤI HӐC KHOA HӐC TӴ NHIÊN KHOA CÔNG NGHӊ THÔNG TIN %Ӝ MÔN Hӊ THӔNG THÔNG TIN LÊ NGUYӈN BÁ DUY -0112050 TRҪN MINH TRÍ -0112330 TÌM HIӆU CÁC HѬӞNG TIӂP CҰN PHÂN LOҤI EMAIL VÀ XÂY DӴNG PHҪN MӄM MAIL CLIENT +Ӛ TRӦ TIӂNG VIӊT KHOÁ LUҰN CӰ NHÂN TIN HӐC GIÁO VIÊN HѬӞNG DҮN THҪY LÊ ĈӬC DUY NHÂN NIÊN KHÓA 2001-2005 3 /ӠI CҦM ѪN Trѭӟc tiên, chúng tôi xin chân thành cҧm ѫn thҫy Lê Ĉӭc Duy Nhân, ngѭӡi ÿã hѭӟng dүn chúng tôi thӵc hiӋn ÿӅ tài này. Nhӡ có sӵ hѭӟng dүn, chӍ bҧo tұn tình cӫa thҫy, chúng tôi ÿã hoàn thành khoá luұn này. Chúng con xin kính gӣi lòng biӃt ѫn, kính trӑng cӫa chúng con ÿӃn ông bà, cha mҽ và các ngѭӡi thân trong gia ÿình ÿã hӃt lòng nuôi chúng con ăn hӑc, luôn luôn ӣ bên chúng con,ÿӝng viên giúp ÿӥ chúng con vѭӧt qua khó khăn Chúng em xin cҧm ѫn tҩt cҧ các thҫy cô trѭӡng Ĉҥi hӑc Khoa Hӑc Tӵ Nhiên, ÿһc biӋt là các thҫy cô trong khoa Công NghӋ Thông Tin ÿã hӃt lòng giҧng dҥy, truyӅn ÿҥt nhiӅu kiӃn thӭc và kinh nghiӋm quý báu cho chúng em. Chúng em cNJng xin chân thành cҧm ѫn khoa Công NghӋ Thông Tin, bӝ môn HӋ Thӕng Thông Tin ÿã tҥo mӑi ÿLӅu kiӋn thuұn lӧi trong quá trình thӵc hiӋn khoá luұn cӫa chúng em. Chúng tôi xin chân thành cҧm ѫn bҥn bè trong lӟp cNJng nhѭ các anh chӏÿi trѭӟc ÿã giúp ÿӥ, ÿóng góp ý kiӃn cho chúng tôi. Vӟi thӡi gian nghiên cӭu ngҳn, trong vòng 6 tháng và năng lӵc cӫa nhӳng ngѭӡi làm ÿӅ tài, chҳc chҳn ÿӅ tài còn có nhiӅu thiӃu sót. Chúng tôi rҩt mong nhұn ÿѭӧc nhӳng góp ý, nhұn xét ÿӇÿӅ tài ÿѭӧc hoàn thiӋn hѫn. Thành phӕ Hӗ Chí Minh Tháng 7 năm 2005 Nhӳng ngѭӡi thӵc hiӋn: Lê NguyӉn Bá Duy – Trҫn Minh Trí. 4 v Mөc lөc: Chѭѫng 1 : MӢĈҪU................................................................................... 9 1.1 Giӟi thiӋu: ........................................................................................................... 10 1.2 Yêu cҫu bài toán: ................................................................................................. 12 1.3 Bӕ cөc khoá luұn : ............................................................................................... 12 Chѭѫng 2 : TӘNG QUAN ......................................................................... 14 2.1 Các cách thӭc con ngѭӡi xӱ lý vӟi spam :............................................................ 15 2.2 Các phѭѫng pháp tiӃp cұn:................................................................................... 16 2.2.1 Complaining to Spammers' ISPs : ................................................................ 16 2.2.2 Mail Blacklists /Whitelists: ........................................................................... 16 2.2.3 Mail volume :............................................................................................... 18 2.2.4 Signature/ Checksum schemes: ..................................................................... 19 2.2.5 Genetic Algorithms:...................................................................................... 20 2.2.6 Rule-Based (hay là Heuristic): ...................................................................... 21 2.2.7 Challenge-Response:..................................................................................... 22 2.2.8 Machine Learning ( Máy hӑc ):..................................................................... 23 2.3 Phѭѫng pháp lӵa chӑn : ....................................................................................... 24 2.4 Các chӍ sӕÿánh giá hiӋu quҧ phân loҥi email : ..................................................... 24 2.4.1 Spam Recall và Spam Precision: ................................................................... 24 2.4.2 TӍ lӋ lӛi Err (Error) và tӍ lӋ chính xác Acc(Accuracy) : .................................. 25 2.4.3 TӍ lӋ lӛi gia trӑng WErr (Weighted Error ) và tӍ lӋ chính xác gia trӑng (Weighted Accuracy): ............................................................................................................. 25 2.4.4 TӍ sӕ chi phí tәng hӧp TCR (Total Cost Ratio ): ............................................ 26 Chѭѫng 3 : GIӞI THIӊU CÁC KHO NGӲ LIӊU DÙNG KIӆM THӰ PHÂN LOҤI EMAIL................................................................................. 28 3.1 Kho ngӳ liӋu PU (corpus PU ): ............................................................................ 29 3.1.1 Vài nét vӅ kho ngӳ liӋu PU: .......................................................................... 29 3.1.2 Mô tҧ cҩu trúc kho ngӳ liӋu PU:.................................................................... 30 3.2 Kho ngӳ liӋu email chӳ:....................................................................................... 31 Chѭѫng 4 : PHѬѪNG PHÁP PHÂN LOҤI NAÏVE BAYESIAN VÀ ӬNG DӨNG PHÂN LOҤI EMAIL..................................................................... 33 4.1 Mӝt vài khái niӋm xác suҩt có liên quan............................................................... 34 4.1.1 Ĉӏnh nghƭa biӃn cӕ, xác suҩt :........................................................................ 34 4.1.2 Xác suҩt có ÿLӅu kiӋn, công thӭc xác suҩt ÿҫy ÿӫ – công thӭc xác suҩt Bayes35 4.2 Phѭѫng pháp phân loҥi Naïve Bayesian : ............................................................. 36 4.3 Phân loҥi email bҵng phѭѫng pháp Naïve Bayesian : ........................................... 37 4.3.1 Phân loҥi email dӵa trên thuұt toán Naïve Bayesian ...................................... 38 4.3.2 Chӑn ngѭӥng phân loҥi email :...................................................................... 39 Chѭѫng 5 : THӴC HIӊN VÀ KIӆM THӰ PHÂN LOҤI EMAIL DӴA TRÊN PHѬѪNG PHÁP PHÂN LOҤI NAÏVE BAYESIAN...................... 41 5.1 Cài ÿһt chѭѫng trình phân loҥi email dӵa trên phѭѫng pháp phân loҥi Naïve Bayesian:................................................................................................................... 42 5.1.1 Khái niӋm “Token” : ..................................................................................... 42 5.1.2 Vector thuӝc tính : ........................................................................................ 42 5.1.3 Chӑn ngѭӥng phân loҥi : ............................................................................... 43 5.1.4 Cách thӵc hiӋn : ............................................................................................ 43 5 5.2 Thӱ nghiӋm hiӋu quҧ phân loҥi ............................................................................ 51 5.2.1 Thӱ nghiӋm vӟi kho ngӳ liӋu pu: .................................................................. 51 5.2.2 Thӱ nghiӋm vӟi kho ngӳ liӋu email chӳ : ..................................................... 60 5.3 Ѭu – nhѭӧc ÿLӇm cӫa phѭѫng pháp phân loҥi Naïve Bayesian: ............................ 61 5.3.1 Ѭu ÿLӇm :...................................................................................................... 61 5.3.2 KhuyӃt ÿLӇm : .............................................................................................. 62 Chѭѫng 6 : PHѬѪNG PHÁP ADABOOST VÀ ӬNG DӨNG PHÂN LOҤI EMAIL ...................................................................................................... 63 6.1 Thuұt toán AdaBoost : ......................................................................................... 64 6.2 AdaBoost trong phân loҥi văn bҧn nhiӅu lӟp : ..................................................... 65 Thuұt toán AdaBoost MH phân loҥi văn bҧn nhiӅu lӟp : ........................................ 66 6.3 Ӭng dөng AdaBoost trong phân loҥi email: ......................................................... 66 6.3.1 Thuұt toán AdaBoost.MH trong truӡng hӧp phân loҥi nhӏ phân..................... 67 Giӟi hҥn lӛi huҩn luyӋn sai : ................................................................................. 68 6.3.2 Phѭѫng pháp lӵa chӑn luұt yӃu : ................................................................... 70 Chѭѫng 7 : THӴC HIӊN VÀ KIӆM THӰ PHÂN LOҤI EMAIL DӴA TRÊN PHѬѪNG PHÁP ADABOOST....................................................... 73 7.1 Cài ÿһt bӝ phân loҥi email dӵa trên phѭѫng pháp AdaBoost: .............................. 74 7.1.1 Tұp huҩn luyӋn mүu và tұp nhãn : ................................................................. 74 7.1.2 Xây dӵng tұp luұt yӃu ban ÿҫu : .................................................................... 75 7.1.3 Thӫ tөc WeakLearner chӑn luұt yӃu:............................................................. 76 7.1.4 Phân loҥi email : ........................................................................................... 76 7.2 Thӱ nghiӋm hiӋu quҧ phân loҥi : .......................................................................... 76 7.2.1 Thӱ nghiӋm vӟi kho ngӳ liӋu pu: .................................................................. 76 7.2.2 Thӱ nghiӋm vӟi kho ngӳ liӋu email chӳ: ....................................................... 79 7.3 Ѭu – nhѭӧc ÿLӇm cӫa phѭѫng pháp phân loҥi AdaBoost:..................................... 80 7.3.1 Ѭu ÿLӇm :...................................................................................................... 80 7.3.2 KhuyӃt ÿLӇm : .............................................................................................. 80 Chѭѫng 8 : XÂY DӴNG CHѬѪNG TRÌNH MAIL CLIENT TIӂNG VIӊT HӚ TRӦ PHÂN LOҤI EMAIL................................................................. 82 8.1 Chӭc năng: .......................................................................................................... 83 8.2 Xây dӵng bӝ lӑc email spam :.............................................................................. 83 8.3 Tә chӭc dӳ liӋu cho chѭѫng trình : ...................................................................... 84 8.4 Giao diӋn ngѭӡi dùng : ........................................................................................ 85 8.4.1 Sѫÿӗ màn hình : ........................................................................................... 85 8.4.2 Mӝt sӕ màn hình chính :................................................................................ 85 Chѭѫng 9 : TӘNG KӂT VÀ HѬӞNG PHÁT TRIӆN ............................... 94 9.1 Các viӋc ÿã thӵc hiӋn ÿѭӧc : ................................................................................ 95 9.2 Hѭӟng cҧi tiӃn, mӣ rӝng : .................................................................................... 95 9.2.1 VӅ phân loҥi và lӑc email spam:.................................................................... 95 9.2.2 VӅ chѭѫng trình Mail Client: ........................................................................ 96 TÀI LIӊU THAM KHҦO.......................................................................... 97 TiӃng ViӋt : ............................................................................................................... 97 TiӃng Anh : ............................................................................................................... 97 Phө lөc....................................................................................................... 99 6 Phө lөc 1 : KӃt quҧ thӱ nghiӋm phân loҥi email bҵng phѭѫng pháp Bayesian vӟi kho ngӳ liӋu hӑc và kiӇm thӱ pu.......................................................... 99 Phө lөc 2 : KӃt quҧ thӱ nghiӋm phân loҥi email bҵng phѭѫng pháp AdaBoost vӟi kho ngӳ liӋu hӑc và kiӇm thӱ pu ........................................103 1. KӃt quҧ thӵc hiӋn vӟi thuұt toán AdaBoost with real value predictions ..................................................................................................................103 2. KӃt quҧ thӵc hiӋn vӟi thuұt toán AdaBoost with discrete predictions 105 7 Danh mөc các hình vӁ: Hình 3-1Email sau khi tách token và mã hoá (trong kho ngӳ liӋu pu) ..................29 Hình 5-1Mô tҧ cҩu trúc bҧng băm.........................................................................48 Hình 5-2 Lѭӧc ÿӗ so sánh các chӍ sӕ spam recall (SR) và spam precision (SP) theo sӕ token thӱ nghiӋm trên kho ngӳ liӋu PU1 vӟi công thӭc 5-7 ( 9l = ) .........53 Hình 5-3 Lѭӧc ÿӗ chӍ sӕ TCR theo sӕ token thӱ nghiӋm trên kho ngӳ liӋu PU1 vӟi công thӭc 5-7 ( 9l = ) .....................................................................................53 Hình 5-4 Lѭӧc ÿӗ so sánh các chӍ sӕ spam recall (SR) và spam precision (SP) theo sӕ token thӱ nghiӋm trên kho ngӳ liӋu PU2 vӟi công thӭc 5-5 ( 9l = ) ..........55 Hình 5-5 Lѭӧc ÿӗ chӍ sӕ TCR theo sӕ token thӱ nghiӋm trên kho ngӳ liӋu PU2 vӟi công thӭc 5-5 ( 9l = ) ...............................................................................55 Hình 5-6 Lѭӧc ÿӗ so sánh các chӍ sӕ spam recall (SR) và spam precision (SP) theo sӕ token thӱ nghiӋm trên kho ngӳ liӋu PU3 vӟi công thӭc 5-6 ( 9l = ) ..........57 Hình 5-7 Lѭӧc ÿӗ chӍ sӕ TCR theo sӕ token thӱ nghiӋm trên kho ngӳ liӋu PU3 vӟi công thӭc 5-6 ( 9l = ) .....................................................................................57 Hình 5-8 Lѭӧc ÿӗ so sánh các chӍ sӕ spam recall (SR) và spam precision (SP) theo sӕ token thӱ nghiӋm trên kho ngӳ liӋu PUA vӟi công thӭc 5-5 ( 9l = ) .........59 Hình 5-9 Lѭӧc ÿӗ chӍ sӕ TCR theo sӕ token thӱ nghiӋm trên kho ngӳ liӋu PUA vӟi công thӭc 5-5 ( 9l = ) ...............................................................................59 8 Danh mөc các bҧng: Bҧng 3-1Mô tҧ cҩu trúc kho ngӳ liӋu PU...............................................................31 Bҧng 5-1 KӃt quҧ kiӇm thӱ phân lӑai email bҵng phѭѫng pháp phân lӑai Naïve Bayesian trên kho ngӳ liӋu PU1 .....................................................................52 Bҧng 5-2 KӃt quҧ kiӇm thӱ phân lӑai email bҵng phѭѫng pháp phân lӑai Naïve Bayesian trên kho ngӳ liӋu PU2 .....................................................................54 Bҧng 5-3 KӃt quҧ kiӇm thӱ phân lӑai email bҵng phѭѫng pháp phân lӑai Naïve Bayesian trên kho ngӳ liӋu PU3 .....................................................................56 Bҧng 5-4 KӃt quҧ kiӇm thӱ phân lӑai email bҵng phѭѫng pháp phân lӑai Naïve Bayesian trên kho ngӳ liӋu PUA ....................................................................58 Bҧng 5-5 KӃt quҧ kiӇm thӱ phân lӑai email bҵng phѭѫng pháp phân lӑai Bayesian trên kho ngӳ liӋu email chӳ ............................................................................61 Bҧng 7-1 KӃt quҧ thӱ nghiӋm phân loҥi email vӟi ngӳ liӋu sӕ PU bҵng thuұt toán AdaBoost with real -value predictions............................................................77 Bҧng 7-2 KӃt quҧ thӱ nghiӋm phân loҥi email vӟi ngӳ liӋu sӕ PU bҵng thuұt toán AdaBoost with discrete predictions ................................................................77 Bҧng 7-3 kӃt quҧ thӱ nghiӋm phân loҥi email vӟi ngӳ liӋu email chӳ bҵng thuұt toán AdaBoost with real-value predictions .....................................................79 Bҧng 7-4 KӃt quҧ thӱ nghiӋm phân loҥi email vӟi ngӳ liӋu email chӳ bҵng thuұt toán AdaBoost with discrete predictions.........................................................80 9 Chѭѫng 1 : MӢĈҪU 10 1.1 Giӟi thiӋu: Thӡi ÿҥi ngày nay là thӡi ÿҥi bùng nә thông tin, Internet ÿã trӣ nên quen thuӝc và không thӇ thiӃu ÿӕi vӟi mӛi quӕc gia và xã hӝi. Liên lҥc qua Internet ÿã trӣ nên phә biӃn, và email là mӝt phѭѫng tiӋn liên lҥc có chi phí thҩp, nhanh chóng và hiӋu quҧ nhҩt trên Internet. Hҵng ngày mӛi ngѭӡi sӱ dөng email ÿӅu nhұn ÿѭӧc mӝt Oѭӧng lӟn email, tuy nhiên không phҧi tҩt cҧ các email mà ta nhұn ÿѭӧc ÿӅu chӭa thông tin mà ta quan tâm. Nhӳng email mà ta không muӕn nhұn ҩy là email Spam. Ngѭӧc lҥi, nhӳng email không phҧi là spam gӑi là non-spam – email hӧp lӋÿѭӧc ngѭӡidùng chҩp nhұn. Spam chính là nhӳng email ÿѭӧc phát tán mӝt cách rӝng rãi không theo bҩt cӭ mӝt yêu cҫu nào cӫa ngѭӡi nhұn vӟi sӕ lѭӧng lӟn (unsolicited bulk email (UBE)), hay nhӳng email quҧng cáo ÿѭӧc gӣi mà không có yêu cҫu cӫa ngѭӡi nhұn (unsolicited commercial email (UCE)) [1]. NhiӅu ngѭӡi trong chúng ta nghƭ rҵng spam là mӝt vҩn ÿӅ mӟi, nhѭng thӵc ra nó ÿã xuҩt hiӋn khá lâu – ít nhҩt là tӯ năm 1975. Vào lúc khӣi thӫy, ngѭӡi dùng hҫu hӃt là các chuyên gia vӅ máy tính, hӑ có thӇ gӣi hàng tá thұm chí hàng trăm email ÿӃn các nhóm tin (newsgroup) và spam hҫu nhѭ chӍ liên quan ÿӃn các email gӣi ÿӃn các nhóm tin Usenet, gây ra tình trҥng không thӇ kiӇm soát ÿѭӧc các email nhұn. Sau ÿó các biӋn pháp trӯng trӏ vӅ mһt xã hӝi và hành chính ÿã có tác dөng, thӫ phҥm ÿã bӏ trӯng phҥt , công khai hay bí mұt, nhӳng ngѭӡi này nhanh chóng ÿѭӧc ÿѭa vào mӝt danh sách, và mӝt kƭ thuұt lӑc spam sӟm nhҩt xuҩt hiӋn ÿó là ”bad sender” – lӑc email cӫa nhӳng ngѭӡi gӣi ÿѭӧc xem là xҩu. WWW(World-Wide Web) ÿã mang thӃ giӟi Internet ÿӃn nhiӅu ngѭӡi, và hӋ quҧ cӫa nó là nhiӅu ngѭӡi không phҧi là chuyên gia trong thӃ giӟi máy tính cNJng ÿѭӧc tiӃp xúc nhiӅu vӟi Internet, nó cho phép truy cұp ÿӃn nhӳng thông tin và dӏch vө mà trѭӟc ÿây là không ÿѭӧc phép. ChӍ trong vòng 2-3 năm chúng ta ÿã chӭng kiӃn sӵ bùng nә sӕ ngѭӡi sӱ dөng Internet và tҩt nhiên là nhӳng cѫ hӝi quҧng cáo trên ÿҩy. Và spam ÿã phát triӇn mӝt cách nhanh chóng tӯÿây, nhӳng kƭ thuұt ngăn 11 chһn spam trѭӟc ÿây ÿã không còn thích hӧp. Spam thѭӡng theo sau nhӳng quҧng cáo thѭѫng mҥi chèo kéo khách hàng ( nhӳng email quҧng cáo thѭѫng mҥi ÿѭӧc gӣi mà không có yêu cҫu ) [2]. Spam ÿã và ÿang gây tác hҥi ÿӃn ngѭӡi sӱ dөng Internet và tӕc ÿӝÿѭӡng truyӅn Internet. Vӟi ngѭӡi sӱ dөng email, spam gây cho hӑ cҧm giác bӵc bӝi và phҧi mҩt thӡi gian và tiӅn bҥc ÿӇ xóa chúng,ÿôi khi hӑ có thӇ bӏ mҩt nhӳng email quan trӑng chӍ vì xóa nhҫm, tӕc ÿӝ trên mҥng xѭѫng sӕng cӫa Internet (Internet Backbone) cNJng bӏ spam là cho chұm lҥi vì sӕ lѭӧng spam ÿѭӧc chuyӇn ÿi trên mҥng là cӵc lӟn [3]. Theo thӕng kê cӫa ZDNet ӣ thӡi ÿLӇm năm 2004, mӛi ngày có khoҧng 4 tӹ email spam ÿѭӧc phát tán qua Internet, trên 40% Oѭӧng email trên mҥng là spam1, gҫn ÿây ÿã ÿҥt con sӕ 50%2. Cho dù ÿѭӧc nhұn diӋn là “kҿ thù cӫa cӝng ÿӗng“(“public enemy”) Internet, nhѭng spam ÿã và ÿang mang lҥi lӧi nhuұn. Trong sӕ 100.000 email spam phát tán, chӍ cҫn mӝt email có phҧn hӗi là ÿã có thӇ bù ÿҳp chi phí ÿҫu tѭ [4]. ĈӇ ngăn chһn spam, nhiӅu nhà khoa hӑc, các tә chӭc, các cá nhân ÿã nghiên cӭu và phát triӇn nhӳng kƭ thuұt phân loҥi và lӑc email, tuy nhiên các spammer - nhӳng ngѭӡi tҥo nên spam và phát tán chúng cNJng tìm mӑi cách vѭӧt qua các bӝ lӑc này. Cuӝc chiӃn giӳa các spammer và nhӳng ngѭӡi chӕng spam vүn còn ÿang tiӃp diӉn và dѭӡng nhѭ không có hӗi kӃt. Thӵc tӃ cho thҩy, nhu cҫu có mӝt phѭѫng pháp và công cө chӕng spam hӳu hiӋu là rҩt cҫn thiӃt. Xuҩt phát tӯ thӵc trҥng ÿó, nhóm chúng tôi chӑn hѭӟng nghiên cӭu ”Tìm hiӇu các hѭӟng tiӃp cұn cho bài toán phân loҥi email và xây dӵng phҫn mӅm Mail Client hӛ trӧ tiӃng ViӋt “ vӟi mөc ÿích tìm hiӇu, thӱ nghiӋm các phѭѫng pháp tiӃp cұn cho bài toán phân loҥi email , tӯ ÿó thӵc hiӋn phân loҥi email giúp ngăn chһn email spam hiӋu quҧ. 1 2 12 1.2 Yêu cҫu bài toán: Yêu cҫu ÿӕi vӟi mӝt hӋ thӕng phân loҥi email và ngăn chһn email spam ÿѭѫng nhiên là phân loҥi ÿѭӧc email là spam hay non-spam, tӯÿó sӁ có biӋn pháp ngăn chһn email spam, hiӋu quҧ phân loҥi email phҧi khҧ quan, tuy nhiên không thӇ ÿánh ÿәi hiӋu quҧ phân loҥi email spam cao mà bӓ qua lӛi sai cho rҵng email non- spam là spam, bӣi vì cùng vӟi viӋc tăng khҧ năng phân loҥi email spam thì khҧ năng xҧy ra lӛi nhұn nhҫm email non-spam thành email spam cNJng tăng theo. Do ÿó yêu cҫu ÿӕi vӟi mӝt hӋ thӕng phân loҥi email spam là phҧi nhұn ra ÿѭӧc email spam càng nhiӅu càng tӕt