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.
- Nghiên cứu cơ chế và động học của phản ứng giữa hợp chất allyl-isothiocyanate và gốc tự do HOO bằng phương pháp DFT
- Điều khiển năng lượng vùng cấm của các màng mỏng Cu2ZnSnS4 bằng việc kết hợp Indium
- Sử dụng từ trường có dạng tập trung trong điều khiển dòng hạt plasma
- Phân tích sự sụp đổ tòa nhà Văn phòng Kiểm toán Nhà nước Thái Lan sau động đất bằng phương pháp phi tuyến trên ETABS
- Bào chế và kiểm nghiệm viên nang cứng chứa cao đặc lá Muồng trâu (Senna alata)