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.
- Phân bố loài Candida spp. trên bệnh nhân viêm âm hộ - âm đạo do nấm
- Khó tiêu chức năng có dùng Itopride hydrochloride
- Đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng động kinh ở trẻ em tại Bệnh viện Nhi Thái Bình
- Hiệu quả điều trị loét tá tràng có nhiễm helicobacter pylori ở trẻ em bằng phác đồ 4 thuốc có bismuth tại Bệnh viện Nhi Thái Bình
- Kiến thức về bệnh sùi mào gà và một số yếu tố liên quan trên người bệnh sùi mào gà được điều trị tại Bệnh viện Da Liễu Hà Nội năm 2020





