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 tích và khuyến nghị hoàn thiện tiêu chuẩn gối cầu TCVN 13594-8:2023 cho cầu đường sắt tốc độ cao có yêu cầu kháng chấn
- Phân tích tai nạn giao thông liên quan đến người đi bộ ở nước ta bằng Python
- Giải pháp giếng cát đóng túi trong xử lý nền đất yếu và khả năng ứng dụng tại Việt Nam
- Nâng cao hiệu quả việc thực hành tay nghề thi công cơ bản và công tác sản xuất kết hợp sinh viên Khoa Công trình - Trường Đại học Công nghệ Giao thông vận tải
- Nỗ lực của nhà thầu hướng đến thành công dự án nhà công nghiệp : phân tích nghiên cứu liên quan





