Luận Văn Thạc Sĩ Kết Hợp Mô Hình Cực Đại Entropy Và Học Luật Chuyển Đổi Cho Bài Toán Gán Nhãn Từ Loại

Discussion in 'Chuyên Ngành Kỹ Thuật Công Nghệ' started by nhandang123, Aug 17, 2016.

  1. nhandang123

    nhandang123 Guest

    [​IMG]
    Kết Hợp Mô Hình Cực Đại Entropy Và Học Luật Chuyển Đổi Cho Bài Toán Gán Nhãn Từ Loại
    Gán nhãn từ loại - Part-Of-Speech (POS) Tagging là một trong những bài toán cơ bản của xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nhiệm vụ của bài toán là xây dựng một mô hình gán nhãn từ loại để sao cho từ một câu đầu vào, ta phải thu được chuỗi đầu ra với các từ đã được gán nhãn từ loại tương ứng. Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, gán nhãn từ loại là pha cơ bản và quan trọng được sử dụng phục vụ cho các ứng dụng khác như: Phân tích cú pháp, Phân tích ngữ nghĩa, Dịch máy,... Theo [1], tiếng việt là ngôn ngữ phổ biến thứ 12 trên thế giới và là ngôn ngữ chính được sử dụng tại Việt Nam với trên 85% dân số trong cả nước và gần 3 triệu Việt kiều ở nước ngoài. Sự đa dạng và phong phú của ngữ pháp tiếng Việt bản chất xuất phát từ đặc trưng cấu tạo của ngôn ngữ. Ở Việt Nam đã có một số nghiên cứu về bài toán gán nhãn từ loại tuy nhiên độ chính xác vẫn còn thấp hơn một số nghiên cứu trên các ngôn ngữ thông dụng khác như tiếng Anh, tiếng Trung, bên cạnh một số đặc trưng ngôn ngữ cho bài toán này cũng chưa được phân tích kỹ.
    • Luận văn thạc sĩ Công nghệ thông tin
    • Chuyên ngành Khoa học Máy tính
    • Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Lê Anh Cường
    • Tác giả: Nguyễn Ngọc Khương
    • Số trang: 72
    • Kiểu file: PDF
    • Ngôn ngữ: Tiếng Việt
    • Đại học Quốc gia Hà Nội 2014
    Link Download
    http://dlib.vnu.edu.vn/iii/cpro/DigitalItemViewPage.external?lang=vie&sp=1056999&sp=T&sp=3&suite=def
    http://sachviet.edu.vn/forums/dvd-ebook-luan-van.117/
    https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1
     

Share This Page