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.
- Một số yếu tố liên quan đến tổn thương thận cấp tại khoa Hồi sức Tích cực, Bệnh viện Đa khoa tỉnh Thanh Hóa
- Ảnh hưởng của thời gian thiếu máu lạnh lên sự biểu hiện của các dấu ấn ER, PR và KI-67 trong ung thư vú bằng kỹ thuật nhuộm hoá mô miễn dịch
- Tái tạo lóc toàn bộ da đầu lộ xương sọ bằng vạt da cơ thang mở rộng xuống dưới và ghép da mỏng
- Khảo sát đặc điểm lâm sàng và tính kháng kháng sinh trên bệnh nhân nhiễm Burkholderia pseudomallei tại Bệnh viện Đa khoa tỉnh Kiên Giang
- Đánh giá kết quả thay khớp háng với kỹ thuật khâu tăng cường bao khớp bằng chỉ siêu bền tại Bệnh viện Quân Y 121




