Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 59 trang
Dung lượng: Đang cập nhật

Giới thiệu nội dung

Một Số Mô Hình Học Máy Trong Phân Loại Câu Hỏi

Tác giả: Vũ Thị Tuyến

Lĩnh vực: Công nghệ thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung nghiên cứu về các mô hình học máy ứng dụng trong bài toán phân loại câu hỏi. Bài toán này đóng vai trò quan trọng trong hệ thống hỏi đáp, giúp nâng cao hiệu quả tìm kiếm và đưa ra câu trả lời chính xác. Luận văn giới thiệu tổng quan về hệ thống hỏi đáp, bài toán phân loại câu hỏi, các phương pháp tiếp cận giải quyết bài toán, bao gồm cả phương pháp dựa trên luật và phương pháp dựa trên học máy. Đặc biệt, luận văn đi sâu vào phân tích ba mô hình học máy phổ biến: Naïve Bayes, k-láng giềng gần và Máy Vector Hỗ Trợ (SVM). Bên cạnh đó, tác giả còn đề cập đến các thuật toán khác và so sánh hiệu suất của chúng dựa trên các kết quả tham khảo. Cuối cùng, luận văn trình bày về thực nghiệm và đánh giá, bao gồm việc áp dụng mô hình SVM với đặc trưng bag-of-word trên tập dữ liệu UIUC để kiểm chứng hiệu quả.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cảm ơn
  • Lời cam đoan
  • Mục lục
  • Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt
  • Danh mục các hình
  • Danh mục các bảng
  • Lời mở đầu
  • Chương 1: Tổng quan về phân loại câu hỏi
  • Chương 2: Một số mô hình học máy trong phân loại câu hỏi
  • Chương 3: Thực nghiệm và đánh giá
  • Tổng kết
  • Tài liệu tham khảo
  • Phụ lục