Áp dụng xác suất thống kê và quá trình máy tự học cho bài toán phân tách từ văn bản tiếng Việt
Tác giả: Lê Trung Hiếu, Lê Anh Vũ, Lê Trung KiênTóm tắt:
Trình bày hai vấn đề chính: Sử dụng mô hình xác suất nhận dạng và phân tách từ tiếng Việt; Áp dụng quá trình máy tự học xây dựng mô hình xác suất tối ưu. Với mỗi mô hình xác suất, từ mới được nhận dạng, các tiếng thuộc từ mới được nối tạo thành tiếng mới trong mô hình xác suất mới. Quá trình nối chuỗi các tiếng tạo thành tiếng mới làm giảm sự nhập nhằng giữa tiếng và từ trong tiếng Việt, tăng độ chính xác cho các hàm thống kê, tăng hiệu quả cho quá trình nhận dạng từ mới. Vì vậy, mô hình xác suất sẽ hội tụ về mô hình tối ưu. Quá trình thực nghiệm với 250.034 bài báo online, gồm hơn 15.000.000 câu tiếng Việt. Độ chính xác của thuật toán phân tách từ đạt trên 90%. Từ điển được xây dựng gồm hơn 100.000 từ và cụm từ tiếng Việt.
- Các nhân tố tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng tại các hộ gia đình ở Việt Nam
- Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ thực hiện kế toán trách nhiệm trong các doanh nghiệp logistics niêm yết
- Tác động của biến đổi khí hậu đến rủi ro tín dụng trong điều kiện chuyển đổi số tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
- Các nhân tố ảnh hưởng đến việc triển khai hệ thống dự toán ngân sách tại các doanh nghiệp sản xuất ở Việt Nam
- Mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp ngành nhựa niêm yết tại Việt Nam