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.
- Nhận diện đặc điểm và giá trị kiến trúc của nhà vườn truyền thống Huế bằng khung tham chiếu
- Nhận diện khác biệt trong cấu trúc diễn ngôn thông cáo báo chí: So sánh giữa Vinamilk và Nestlé và đề xuất chiến lược viết hiệu quả
- Giải pháp kiến trúc cho không gian sinh hoạt cộng đồng thân thiện với người cao tuổi trong các khu chung cư cao tầng
- Tiếp cận ngôn ngữ và văn hóa trong dịch thuật bản tin kinh tế từ tiếng Anh: Nghiên cứu trường hợp
- Tính địa điểm trong một số công trình công cộng tại Sài Gòn giai đoạn 1954 - 1975





