Một Số Mô Hình Học Máy Trong Phân Loại Câu Hỏi

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 thạc sĩ này tập trung nghiên cứu đề tài “Một số mô hình học máy trong phân loại câu hỏi”. Mục tiêu là nâng cao tính thông minh của hệ thống hỏi đáp bằng cách phân loại câu hỏi một cách hiệu quả. Nghiên cứu này xem xét các phương pháp tiếp cận học máy, các mô hình biểu diễn câu hỏi, cùng với các đặc trưng được trích xuất để phục vụ cho việc phân loại. Các mô hình học máy được giới thiệu và đánh giá hiệu suất trong phân loại câu hỏi, bao gồm Naïve Bayes, K-láng giềng gần và Máy Vector hỗ trợ (SVM). Cuối cùng, luận văn đề cập đến thực nghiệm và đánh giá hiệu suất của các mô hình đã chọn.

Mục lục chi tiết:

• 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