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.
- Ý nghĩa và hành chức của động từ thức mệnh lệnh trong khẩu hiệu quảng cáo tiếng Nga và phương thức biểu đạt sang tiếng Việt
- Phân tích luân phiên cú pháp trong tiếng Việt dựa trên khung lí thuyết của Beth Levin
- Tiểu từ tình thái cuối câu tiếng Việt với học viên nước ngoài học tiếng Việt như một ngoại ngữ
- Cấu trúc đề - thuyết thể hiện các giá trị đánh giá trong bình luận thể thao tiếng Việt
- Một vài nhận xét về tư duy của người Việt về tư thế (qua nhóm từ đứng, ngồi, nằm, quỳ)





