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 chức năng ngữ dụng của lời chỉnh sửa trong giao tiếp hội thoại tiếng Việt
- Một số thông số âm học của phụ âm đầu tiếng Việt hướng đến xây dựng bảng đo thính lực lời (Khảo sát trường độ, cường độ và tần số cơ bản)
- Đặc điểm định danh cây ăn quả trong tiếng Việt
- Tích hợp dạy phát âm theo ngữ cảnh và phát triển kĩ năng nghe hiểu trong giảng dạy tiếng Việt (qua trường hợp nghiên cứu tại Đại học Columbia)
- Dịch khẩu hiệu quảng cáo Anh - Việt theo hướng tiếp cận chức năng - văn hoá





