Luận văn: Phân loại thực thể có tên trên Wikipedia để phục vụ cho bài toán xây dựng hệ tri thức

Phân loại thực thể có tên trên Wikipedia để phục vụ cho bài toán xây dựng hệ tri thức

Tác giả: Lưu Mạnh Hà

Lĩnh vực: Công nghệ Thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào bài toán phân loại thực thể có tên, một nhiệm vụ quan trọng trong lĩnh vực trích xuất thông tin và xây dựng hệ tri thức. Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp hiệu quả sử dụng máy véc-tơ hỗ trợ (SVM) để phân loại các thực thể có tên trên phiên bản Wikipedia tiếng Việt. Mục tiêu là xây dựng một công cụ có khả năng phân loại thực thể với độ chính xác cao, đóng góp vào việc xây dựng các hệ tri thức giàu thông tin cho tiếng Việt.

Luận văn giới thiệu các khái niệm cơ bản về hệ tri thức, thực thể và các hệ thống phân loại thực thể. Cụ thể, nghiên cứu tập trung vào việc phân tích các đặc trưng cấu trúc và phi cấu trúc từ các trang Wikipedia. Một bộ dữ liệu lớn gồm 10.000 thực thể được gán nhãn thủ công đã được xây dựng. Công cụ được phát triển không chỉ thực hiện phân loại mà còn bao gồm các chức năng tiền xử lý dữ liệu, có thể tái sử dụng cho các bài toán liên quan trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo.

Kết quả của luận văn cho thấy phương pháp đề xuất đạt độ chính xác F0.5 = 94%. Bên cạnh đó, luận văn cũng so sánh với phương pháp cơ sở để chứng minh hiệu quả của giải pháp và đưa ra các đề xuất phát triển trong tương lai.

Mục lục chi tiết:

• Lời cảm ơn
• Lời cam đoan
• Danh sách bảng
• Danh sách hình vẽ
• Lời mở đầu
• Chương 1: Giới thiệu (Phạm vi bài toán và mục tiêu nghiên cứu, Đóng góp của luận văn, Cấu trúc của luận văn)
• Chương 2: Hệ thống kiểu của thực thể có tên (Khái niệm, Các hệ thống kiểu thực thể)
• Chương 3: Phân loại thực thể có tên trên Wikipedia tiếng Việt (Học máy, Mô hình SVM, Bộ công cụ Sklearn, Tiền xử lý dữ liệu, Tập đặc trưng)
• Chương 4: Thực nghiệm (Tập dữ liệu, Tiến hành thực nghiệm, Độ đo, Kết quả, Phân tích đóng góp của từng loại đặc trưng)
• Kết luận và hướng phát triển
• Tham khảo
• Phụ lục