1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Tóm tắt văn bản tiếng việt sử dụng hệ thống học sâu nguyễn thị hiệp thuận tp hồ chí minh đại học bách khoa, 2021 b

61 12 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Tóm Tắt Văn Bản Tiếng Việt Sử Dụng Hệ Thống Học Sâu
Tác giả Nguyễn Thị Hiệp Thuận
Người hướng dẫn PGS.TS. Quản Thành Thơ
Trường học Đại học Bách Khoa
Chuyên ngành Khoa học máy tính
Thể loại luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản 2021
Thành phố TP. Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 61
Dung lượng 1,27 MB

Nội dung

Ngày đăng: 12/05/2022, 11:18

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1: Ví dụ minh hoạ giao diện trang chủ báo điện tử - Tóm tắt văn bản tiếng việt sử dụng hệ thống học sâu nguyễn thị hiệp thuận tp hồ chí minh đại học bách khoa, 2021 b
Hình 1 Ví dụ minh hoạ giao diện trang chủ báo điện tử (Trang 12)
Hình 2 miêu tả tổng quan các bước thực hiện tóm tắt văn bản theo phương pháp trích xuất. - Tóm tắt văn bản tiếng việt sử dụng hệ thống học sâu nguyễn thị hiệp thuận tp hồ chí minh đại học bách khoa, 2021 b
Hình 2 miêu tả tổng quan các bước thực hiện tóm tắt văn bản theo phương pháp trích xuất (Trang 16)
Hình 4: Cấu trúc mạng encoder - Tóm tắt văn bản tiếng việt sử dụng hệ thống học sâu nguyễn thị hiệp thuận tp hồ chí minh đại học bách khoa, 2021 b
Hình 4 Cấu trúc mạng encoder (Trang 20)
Decoder: Cấu trúc mạng Decoder được mô tả trong hình 5. - Tóm tắt văn bản tiếng việt sử dụng hệ thống học sâu nguyễn thị hiệp thuận tp hồ chí minh đại học bách khoa, 2021 b
ecoder Cấu trúc mạng Decoder được mô tả trong hình 5 (Trang 20)
• Với mô hình không sử dụng Teacher Forcing, kết quả đầu ra tại mỗi bước hoàn toàn phụ thuộc vào kết quả đầu ra tại bước trước đó. - Tóm tắt văn bản tiếng việt sử dụng hệ thống học sâu nguyễn thị hiệp thuận tp hồ chí minh đại học bách khoa, 2021 b
i mô hình không sử dụng Teacher Forcing, kết quả đầu ra tại mỗi bước hoàn toàn phụ thuộc vào kết quả đầu ra tại bước trước đó (Trang 24)
2.2 Mô hình Seq2Seq cơ chế attention - Tóm tắt văn bản tiếng việt sử dụng hệ thống học sâu nguyễn thị hiệp thuận tp hồ chí minh đại học bách khoa, 2021 b
2.2 Mô hình Seq2Seq cơ chế attention (Trang 28)
trong Hình 9 và đã được giải thích chi tiết trong chương 2. - Tóm tắt văn bản tiếng việt sử dụng hệ thống học sâu nguyễn thị hiệp thuận tp hồ chí minh đại học bách khoa, 2021 b
trong Hình 9 và đã được giải thích chi tiết trong chương 2 (Trang 29)
Hình 10: Sử dụng mô hình ngôn ngữ sửa lỗi ngữ pháp - Tóm tắt văn bản tiếng việt sử dụng hệ thống học sâu nguyễn thị hiệp thuận tp hồ chí minh đại học bách khoa, 2021 b
Hình 10 Sử dụng mô hình ngôn ngữ sửa lỗi ngữ pháp (Trang 30)
< start > ). Phương pháp mà tôi thực hiện được thể hiện trong Hình 11. - Tóm tắt văn bản tiếng việt sử dụng hệ thống học sâu nguyễn thị hiệp thuận tp hồ chí minh đại học bách khoa, 2021 b
lt ; start > ). Phương pháp mà tôi thực hiện được thể hiện trong Hình 11 (Trang 31)
Hình 12 thể hiện 1 phần bảng đánh giá kết quả mô hình đề xuất của 11 tình nguyện viên tham gia khảo sát. - Tóm tắt văn bản tiếng việt sử dụng hệ thống học sâu nguyễn thị hiệp thuận tp hồ chí minh đại học bách khoa, 2021 b
Hình 12 thể hiện 1 phần bảng đánh giá kết quả mô hình đề xuất của 11 tình nguyện viên tham gia khảo sát (Trang 33)
sử dụng mô hình Seq2Seq với cơ chế Atention để tạo câu tiêu đề tương ứng bằng cách sử dụng cơ chế Teacher-Forcing - Tóm tắt văn bản tiếng việt sử dụng hệ thống học sâu nguyễn thị hiệp thuận tp hồ chí minh đại học bách khoa, 2021 b
s ử dụng mô hình Seq2Seq với cơ chế Atention để tạo câu tiêu đề tương ứng bằng cách sử dụng cơ chế Teacher-Forcing (Trang 35)
Hình 14: Mô hình TF-IDF xác định từ quan trọng nhất trong văn bản gốc - Tóm tắt văn bản tiếng việt sử dụng hệ thống học sâu nguyễn thị hiệp thuận tp hồ chí minh đại học bách khoa, 2021 b
Hình 14 Mô hình TF-IDF xác định từ quan trọng nhất trong văn bản gốc (Trang 35)
Bảng 1: Các tiêu đề tự động tạo ra từ mô hình đề xuất - Tóm tắt văn bản tiếng việt sử dụng hệ thống học sâu nguyễn thị hiệp thuận tp hồ chí minh đại học bách khoa, 2021 b
Bảng 1 Các tiêu đề tự động tạo ra từ mô hình đề xuất (Trang 36)
Bảng 3: Kết quả đánh giá bằng con ngườ i- Điểm hợp lý - Tóm tắt văn bản tiếng việt sử dụng hệ thống học sâu nguyễn thị hiệp thuận tp hồ chí minh đại học bách khoa, 2021 b
Bảng 3 Kết quả đánh giá bằng con ngườ i- Điểm hợp lý (Trang 38)

TRÍCH ĐOẠN

Mô hình ngôn ngữ

Mô hình TF-IDF và cơ chế Teacher forcing

Phương pháp đánh giá Mẫu đánh giá kết quả mô hình đề xuất của tình nguyện viên Kết quả thực nghiệm

Đánh giá với con người

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN