Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 53 trang
Dung lượng: 800 KB

Giới thiệu nội dung

Nghiên Cứu Các Phương Pháp Tính Toán Độ Tương Tự Của Văn Bản Luật Tiếng Việt

Tác giả: Nguyễn Đình Mạnh

Lĩnh vực: Khoa học máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận văn Thạc sĩ Khoa học Máy tính này tập trung vào việc nghiên cứu và đề xuất các phương pháp tính toán độ tương tự cho văn bản luật tiếng Việt. Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn về việc ứng dụng công nghệ thông tin trong cải cách tư pháp, đặc biệt là việc số hóa và công khai các bản án, luận văn nhận thấy sự cần thiết của việc phát triển các công cụ hỗ trợ người dùng tìm kiếm thông tin pháp lý một cách hiệu quả hơn, không chỉ dừng lại ở tìm kiếm theo từ khóa mà còn theo nội dung ngữ nghĩa. Luận văn đi sâu vào phân tích đặc điểm của văn bản tiếng Việt và văn bản luật tiếng Việt, đồng thời tổng quan về bài toán đo độ tương tự văn bản. Nghiên cứu xem xét các phương pháp tiếp cận thống kê và học sâu, bao gồm các thuật toán như Jaccard, TF-IDF, Word2Vec, Doc2Vec và Transfer Learning. Cuối cùng, luận văn thực nghiệm các phương pháp này trên bộ dữ liệu văn bản luật tiếng Việt và đề xuất mô hình phù hợp nhất.

Mục lục chi tiết:

  • MỤC LỤC
  • LỜI CẢM ƠN
  • LỜI CAM ĐOAN
  • DANH MỤC KÝ HIỆU, VIẾT TẮT
  • DANH MỤC CÁC BẢNG
  • DANH MỤC ĐỒ THỊ, HÌNH VẼ
  • MỞ ĐẦU
  • CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU
    • 1.1. Lý do chọn đề tài
    • 1.2. Mục đích đề tài
    • 1.3. Đối tượng đề tài
    • 1.4. Phương pháp nghiên cứu
  • CHƯƠNG 2. KIẾN THỨC NỀN TẢNG
    • 2.1. Đặc điểm của văn bản tiếng Việt
      • 2.1.1. Cấu tạo từ tiếng Việt
      • 2.1.2. Biến hình từ tiếng Việt
      • 2.1.3. Từ đồng nghĩa
      • 2.1.4. Đặc điểm chính tả
    • 2.2. Đặc điểm của văn bản Luật tiếng Việt
    • 2.3. Sự khác nhau giữa văn bản tiếng Việt và văn bản luật tiếng Việt
    • 2.4. Tổng quan về bài toán đo độ tương tự văn bản
      • 2.4.1. Khái niệm về độ tương tự văn bản
      • 2.4.2. Ứng dụng của bài toán đo độ tương tự giữa hai văn bản
    • 2.5. Phương pháp dựa trên thống kê
      • 2.5.1. Khái niệm
      • 2.5.2. Độ đo tương tự Jaccard
      • 2.5.3. Độ đo TF-IDF
    • 2.6. Phương pháp dựa trên mạng nơron học sâu
      • 2.6.1. Khái niệm học sâu
      • 2.6.2. Một số ứng dụng của học sâu (Deep Learning)
  • CHƯƠNG 3. CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO ĐỘ TƯƠNG TỰ GIỮA CÁC VĂN BẢN
    • 3.1. Tiền xử lý dữ liệu
    • 3.2. Vector hóa văn bản và tính độ tương tự văn bản
      • 3.2.1. Một số phương pháp theo tiếp cận thống kê
      • 3.2.2. Phương pháp học sâu
        • 3.2.2.1. Sử dụng Word2Vec
        • 3.2.2.2. Học biểu diễn vector cho các văn bản
        • 3.2.2.3. Áp dụng học chuyển (transfer learning) để tăng chất lượng vector biểu diễn văn bản
    • 3.3. Đánh giá mô hình
  • CHƯƠNG 4. THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ
    • 4.1. Môi trường thực nghiệm và các công cụ sử dụng trong thực nghiệm
    • 4.2. Dữ liệu
      • 4.2.1. Thu thập dữ liệu
      • 4.2.2. Xử lý dữ liệu
    • 4.3. Thực nghiệm
      • 4.3.1. Thực nghiệm với Phương pháp Jacard
      • 4.3.2. Thực nghiệm với phương pháp TF-IDF
      • 4.3.3. Thực nghiệm với phương pháp Word2Vec
      • 4.3.4. Thực nghiệm với phương pháp Doc2Vec
      • 4.3.5. Phương pháp học chuyển
    • 4.4. Kết quả
      • 4.4.1. Đánh giá các phương pháp trên văn bản tiếng Anh
      • 4.4.2. Đánh giá các phương pháp với truy vấn là 1 văn bản
      • 4.4.3. Đánh giá các phương pháp với truy vấn là 1 đoạn văn ngắn
  • CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ CÔNG VIỆC TRONG TƯƠNG LAI
    • 5.1. Kết luận
    • 5.2. Công việc trong tương lai
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO