Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 66 trang
Dung lượng: Đang cập nhật

Giới thiệu nội dung

Tóm Tắt Văn Bản Sử Dụng Các Kỹ Thuật Trong Deep Learning

Tác giả: Đoàn Xuân Dũng

Lĩnh vực: Công Nghệ Thông Tin, Khoa học máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận văn tập trung vào bài toán tóm tắt văn bản, một lĩnh vực quan trọng trong kỷ nguyên cách mạng công nghiệp 4.0, nơi con người đối mặt với lượng thông tin khổng lồ. Luận văn phân tích hai phương pháp chính: tóm tắt trích chọn (extractive summarization) và tóm tắt tóm lược (abstractive summarization). Nghiên cứu đi sâu vào việc ứng dụng các kỹ thuật học sâu (Deep Learning) như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và các mô hình mạng nơ-ron hồi quy (RNN), bao gồm LSTM và GRU, để cải thiện hiệu quả tóm tắt. Luận văn giới thiệu các khái niệm cơ bản về mạng nơ-ron, các phương pháp biểu diễn văn bản, cơ chế attention, và thuật toán tìm kiếm chùm. Cuối cùng, luận văn đề xuất một mô hình mới và trình bày kết quả thực nghiệm trên các bộ dữ liệu lớn như Gigaword và CNN/Daily Mail để đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất.

Mục lục chi tiết:

  • Mở đầu
  • Chương 1: Giới thiệu tóm tắt văn bản
  • Chương 2: Cơ sở lý thuyết
  • Chương 3: Mô hình đề xuất
  • Chương 4: Thực nghiệm và đánh giá
  • Kết luận
  • Tài liệu tham khảo