CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
So sánh hiệu quả của đặc trưng ngữ nghĩa PhoBERT và Naive Bayes trong phân loại chủ đề và đánh giá mức độ hài lòng từ bình luận của sinh viên
Tác giả: Ngô Văn Hiếu, Trịnh Quang Tin, Nguyễn Thị Thanh Phương, Nguyễn Thị Thuỳ Dung, Trần Thị Thanh Lan, Nguyễn Phúc Minh Tú
Số trang:
Tr. 220-231
Số phát hành:
Số 02(75)
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
005
Ngôn ngữ:
Tiếng Anh
Từ khóa:
Mô hình học máy, Naive Bayes, phân loại chủ đề, PhoBERT
Chủ đề:
Mô hình học máy
Tóm tắt:
Trình bày một nghiên cứu so sánh giữa mô hình học máy truyền thống NBC và phương pháp phân loại dựa trên PhoBERT trong bài toán phân tích phản hồi bằng tiếng Việt của sinh viên, bao gồm hai nhiệm vụ là phân loại chủ đề phản hồi và đánh giá mức độ cảm xúc.
Tạp chí liên quan
- Về cách tiếp nhận quan hệ ngữ nghĩa ở bậc từ
- Bàn về các phương pháp nhận diện ẩn dụ ý niệm
- Đối chiếu ẩn dụ ý niệm chỉ nỗi buồn trong tiếng Anh và tiếng Việt
- Hoạt động “dạy học phản ánh” của giảng viên trong lớp học tiếng Anh : khảo sát trường hợp
- Từ “盡”, “尽” trong tiếng Hán và từ Hán Việt “tận” trong tiếng Việt