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
- Bước đầu khảo sát đặc điểm biến thể xoang tĩnh mạch sọ não trên MRI ở bệnh nhân đau đầu mạn tính
- Độ sâu xâm lấn trên cộng hưởng từ và tình trạng di căn hạch cổ ở ung thư lưỡi
- U thận chứa mỡ ở trẻ em: Báo cáo ca bệnh u quái thận nguyên phát và u nguyên bào thận dạng quái
- Đánh giá độ dày xương và mô mềm khẩu cái trên phim CBCT (Cone-Beam Computed Tomography)
- Nhận thức về vi-rút HPV của sinh viên y dược: Từ những hiểu lầm về phòng bệnh đến sự thiếu hụt kiến thức ở nam giới





