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.
- Khảo sát biểu hiện protein NUT trên carcinôm tế bào gai và carcinôm không biệt hóa ở vùng mũi xoang và vòm hầu
- Mô lách lạc chỗ trong phổi : báo cáo một trường hợp hiếm gặp và hồi cứu y văn
- Khảo sát tỷ lệ dấu ấn sinh học PD-L1 trên người bệnh ung thư phổi không tế bào nhỏ và một số yếu tố liên quan
- Xác định trình trạng đột biến gen EGFR trên bệnh phẩm phẫu thuật bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ năm 2022 – 2023 tại Bệnh viện K
- Chẩn đoán đột biến EGFR trong ung thư phổi không tế bào nhỏ với các mẫu bệnh phẩm dịch khoang cơ thể không có tế bào ác tính





