Luận văn: Nhận dạng thực thể định danh từ văn bản ngắn tiếng Việt và đánh giá thực nghiệm

nhận dạng thực thể định danh từ văn bản ngắn tiếng việt và đánh giá thực nghiệm

Tác giả: Phạm Thị Thu Trang

Lĩnh vực: Hệ thống thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào bài toán nhận dạng thực thể định danh trong văn bản ngắn tiếng Việt, một lĩnh vực quan trọng trong việc kết nối dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, với nhiều ứng dụng thiết thực. Tuy nhiên, việc xử lý các văn bản ngắn, đặc biệt là từ mạng xã hội, đặt ra nhiều thách thức do tính mơ hồ, thiếu ngữ cảnh và sự đa dạng của ngôn ngữ. Nghiên cứu đề xuất áp dụng mô hình trường ngẫu nhiên có điều kiện (CRFs) kết hợp với phương pháp học suốt đời nhằm nâng cao hiệu suất nhận dạng thực thể. Cụ thể, luận văn đi sâu vào phân tích mô hình CRFs, các thuộc tính phụ thuộc và phương pháp ước lượng tham số. Đồng thời, luận văn cũng trình bày các kết quả thực nghiệm đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất trong các kịch bản khác nhau, bao gồm đánh giá nội miền và đánh giá chéo miền.

Mục lục chi tiết:

• Mở đầu
• Chương 1. Bài toán nhận dạng thực thể cho văn bản ngắn Tiếng Việt
• Chương 2. Học suốt đời và mô hình trường ngẫu nhiên có điều kiện
• Chương 3. Mô hình học suốt đời áp dụng vào bài toán nhận dạng thực thể
• Chương 4. Thực nghiệm và kết quả
• Kết luận
• Tài liệu tham khảo