1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt

173 6 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

Định dạng
Số trang 173
Dung lượng 2,26 MB

Nội dung

Ngày đăng: 17/05/2022, 05:10

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
1. Hoàng Minh Bùi (2020), Xác định câu hỏi tương đồng trong hệ thống hỏi đáp hỗ trợ tư vấn học tập, Đại học Bách khoa Hà Nội Sách, tạp chí
Tiêu đề: Xác định câu hỏi tương đồng trong hệ thống hỏi đáp hỗ trợ tư vấn học tập
Tác giả: Hoàng Minh Bùi
Năm: 2020
3. Tuấn Lưu Minh and Tân Hoàng Minh (2021), "Một phương pháp kết hợp các mô hình học sâu và kỹ thuật học tăng cường hiệu quả cho tóm tắt văn bản hướng trích rút", TNU Journal of Science and Technology. 226(11), pp.208-215.Tài liệu tiếng Anh Sách, tạp chí
Tiêu đề: Một phương pháp kết hợp các mô hình học sâu và kỹ thuật học tăng cường hiệu quả cho tóm tắt văn bản hướng trích rút
Tác giả: Tuấn Lưu Minh and Tân Hoàng Minh
Năm: 2021
4. Abnar Samira and et al. (2014), "Expanded N-grams for semantic text alignment: Notebook for PAN at CLEF 2014", CEUR Workshop Proceedings. 1180, pp. 928-938 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Expanded N-grams for semantic text alignment: Notebook for PAN at CLEF 2014
Tác giả: Abnar Samira and et al
Năm: 2014
5. Abrahamson Karl (1987), "Generalized String Matching", SIAM Journal on Computing. 16(6), pp. 1039-1051 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Generalized String Matching
Tác giả: Abrahamson Karl
Năm: 1987
6. Agarwal Rakesh, Srikant Ramakrishnan and others (2000), Fast Algorithms For Mining Association Rules In Datamining, Fast Algorithms For Mining Association Rules In Datamining, pp. 13-24 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fast Algorithms For Mining Association Rules In Datamining
Tác giả: Agarwal Rakesh, Srikant Ramakrishnan and others
Năm: 2000
7. Al-Hawawreh Muna and Sitnikova Elena (2019), Leveraging deep learning models for ransomware detection in the industrial internet of things environment, 2019 Military Communications and Information Systems Conference (MilCIS), IEEE, pp. 1-6 Sách, tạp chí
Tiêu đề: 2019 Military Communications and Information Systems Conference (MilCIS)
Tác giả: Al-Hawawreh Muna and Sitnikova Elena
Năm: 2019
8. Al-Hawawreh Muna, Sitnikova Elena and den Hartog Frank (2019), An efficient intrusion detection model for edge system in brownfield industrial Internet of Things, Proceedings of the 3rd International Conference on Big Data and Internet of Things, pp. 83-87 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Proceedings of the 3rd International Conference on Big Data and Internet of Things
Tác giả: Al-Hawawreh Muna, Sitnikova Elena and den Hartog Frank
Năm: 2019
9. Al-Smadi Mohammad and et al. (2017), "Paraphrase identification and semantic text similarity analysis in Arabic news tweets using lexical, syntactic, and semantic features", Information Processing & Management.53(3), pp. 640-652 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Paraphrase identification and semantic text similarity analysis in Arabic news tweets using lexical, syntactic, and semantic features
Tác giả: Al-Smadi Mohammad and et al
Năm: 2017
10. Allan James, Wade Courtney and Bolivar Alvaro (2003), Retrieval and Novelty Detection at the Sentence Level, Proceedings of the 26th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in informaion retrieval, pp. 314-321 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Proceedings of the 26th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in informaion retrieval
Tác giả: Allan James, Wade Courtney and Bolivar Alvaro
Năm: 2003
12. Altheneyan Alaa Saleh and Menai Mohamed El Bachir (2020), "Automatic plagiarism detection in obfuscated text", Pattern Analysis and Applications.23(4), pp. 1627-1650 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Automatic plagiarism detection in obfuscated text
Tác giả: Altheneyan Alaa Saleh and Menai Mohamed El Bachir
Năm: 2020
13. Alvi Faisal, Stevenson Mark and Clough Paul (2015), "The short stories corpus", CEUR Workshop Proceedings. 1391 Sách, tạp chí
Tiêu đề: The short stories corpus
Tác giả: Alvi Faisal, Stevenson Mark and Clough Paul
Năm: 2015
14. Alzahrani Salha M., Salim Naomie and Abraham Ajith (2012), "Understanding Plagiarism Linguistic Patterns, Textual Features, and Detection Methods", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews). 42(2), pp. 133-149 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Understanding Plagiarism Linguistic Patterns, Textual Features, and Detection Methods
Tác giả: Alzahrani Salha M., Salim Naomie and Abraham Ajith
Năm: 2012
15. Aquino Germán and Lanzarini Laura (2015), "Keyword Identification in Spanish Documents using Neural Networks", Journal of Computer Science and Technology (La Plata). 15(2), pp. 55-60 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Keyword Identification in Spanish Documents using Neural Networks
Tác giả: Aquino Germán and Lanzarini Laura
Năm: 2015
16. Aronson A. R. and et al. (2000), The NLM Indexing Initiative, Proc AMIA Symp, pp. 17-21 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Proc AMIA Symp
Tác giả: Aronson A. R. and et al
Năm: 2000
17. Augenstein Isabelle and et al. (2017), "SemEval 2017 task 10: ScienceIE - Extracting keyphrases and relations from scientific publications", arXiv Sách, tạp chí
Tiêu đề: SemEval 2017 task 10: ScienceIE - Extracting keyphrases and relations from scientific publications
Tác giả: Augenstein Isabelle and et al
Năm: 2017
18. Augenstein Isabelle and et al. (2017), SemEval 2017 Task 10: ScienceIE - Extracting Keyphrases and Relations from Scientific Publications, Association for Computational Linguistics, Vancouver, Canada, 546-555 Sách, tạp chí
Tiêu đề: SemEval 2017 Task 10: ScienceIE - Extracting Keyphrases and Relations from Scientific Publications
Tác giả: Augenstein Isabelle and et al
Năm: 2017
19. Baroni Marco, Dinu Georgiana and Kruszewski Germán (2014), Don't count, predict! A systematic comparison of context-counting vs. context-predicting semantic vectors, Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 238-247 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics
Tác giả: Baroni Marco, Dinu Georgiana and Kruszewski Germán
Năm: 2014
20. Beliga Slobodan (2014), "Keyword extraction: a review of methods and approaches", University of Rijeka, Department of Informatics, Rijeka, pp. 1- 9 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Keyword extraction: a review of methods and approaches
Tác giả: Beliga Slobodan
Năm: 2014
21. Berry Thomas and Ravindran S. (1999), A Fast String Matching Algorithm and Experimental Results, Stringology, pp. 16-28 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Stringology
Tác giả: Berry Thomas and Ravindran S
Năm: 1999
22. Blei David M., Ng Andrew Y. and Jordan Michael T. (2002), "Latent dirichlet allocation", Advances in Neural Information Processing Systems. 3, pp. 993-1022 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Latent dirichlet allocation
Tác giả: Blei David M., Ng Andrew Y. and Jordan Michael T
Năm: 2002

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Bảng 1.2. Tụm tắt thừng tin kho ngữ liệu thử nghiệm trợch rỷt từ khụa - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 1.2. Tụm tắt thừng tin kho ngữ liệu thử nghiệm trợch rỷt từ khụa (Trang 47)
1 migration 0.840984 - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
1 migration 0.840984 (Trang 64)
Bảng 2.1. Vợ dụ 10 kết quả đầu ra của mừ hớnh đề xuất - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 2.1. Vợ dụ 10 kết quả đầu ra của mừ hớnh đề xuất (Trang 64)
Bảng 2.2. Giõ trị F-score trợch rỷt 10 từ khụa - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 2.2. Giõ trị F-score trợch rỷt 10 từ khụa (Trang 67)
Bảng 2.2 thể hiện kết quả cho cả hai pha trởn 20 kho ngữ liệu thử nghiệm. Kết quả thử nghiệm cho thấy mừ hớnh FFNN sử dụng bộ đặc trưng đề xuất sẽ cho kết quả tốt nhất - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 2.2 thể hiện kết quả cho cả hai pha trởn 20 kho ngữ liệu thử nghiệm. Kết quả thử nghiệm cho thấy mừ hớnh FFNN sử dụng bộ đặc trưng đề xuất sẽ cho kết quả tốt nhất (Trang 68)
Bảng 2.3. So sõnh với cõc kết quả nghiởn cứu gần đóy - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 2.3. So sõnh với cõc kết quả nghiởn cứu gần đóy (Trang 69)
Bảng 3.1. Kết quả thử nghiệm - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 3.1. Kết quả thử nghiệm (Trang 84)
Bảng 3.2. Kết quả đọ cừng bố của Sanchez-Perez - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 3.2. Kết quả đọ cừng bố của Sanchez-Perez (Trang 85)
Bảng 3.3. Kết quả mọ hụa đoạn - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 3.3. Kết quả mọ hụa đoạn (Trang 89)
Bảng 3.5. Kết quả thử nghiệm - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 3.5. Kết quả thử nghiệm (Trang 103)
Bảng 3.6. So sõnh kết quả với cõc nghiởn cứu gần đóy - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 3.6. So sõnh kết quả với cõc nghiởn cứu gần đóy (Trang 105)
Bảng 4.1. Bảng thừng tin dữ liệu thu thập - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 4.1. Bảng thừng tin dữ liệu thu thập (Trang 112)
Bảng 4.2. Bảng phón bố độ dỏi đoạn sao chờp - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 4.2. Bảng phón bố độ dỏi đoạn sao chờp (Trang 112)
Bảng 4.3. Mừ tả dữ liệu từ đồng nghĩa - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 4.3. Mừ tả dữ liệu từ đồng nghĩa (Trang 114)
Bảng 4.4. Thống kở kho ngữ liệu phõt hiện đoạn sao chờp tiếng Việt - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 4.4. Thống kở kho ngữ liệu phõt hiện đoạn sao chờp tiếng Việt (Trang 116)
Bảng 4.7. Tụm tắt thừng tin kho ngữ liệu trợch rỷt từ khụa tiếng Việt - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 4.7. Tụm tắt thừng tin kho ngữ liệu trợch rỷt từ khụa tiếng Việt (Trang 125)
Bảng 4.8. Kết quả thử nghiệm với kho ngữ liệu bỏi bõo tiếng Việt - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 4.8. Kết quả thử nghiệm với kho ngữ liệu bỏi bõo tiếng Việt (Trang 126)
Bảng 4.9. Kết quả thử nghiệm với thuật toõn YAKE! - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
Bảng 4.9. Kết quả thử nghiệm với thuật toõn YAKE! (Trang 126)
Bảng P1. Kết quả dự đoõn độ quan trọng của từ - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng việt
ng P1. Kết quả dự đoõn độ quan trọng của từ (Trang 164)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

Kết luận Chương 3 Xĩy dựng kho ngữ liệu phõt hiện đoạn sao chờp tiếng Việt xuất giải phõp xĩy dựng kho ngữ liệu phõt hiện đoạn sao chờp

Kết quả, đõnh giõ kho ngữ liệu

Trợch rỷt từ khụa dựa trởn độ đo TF-IDF cho văn bản dỏi tiếng Việt Cải tiến mừ hớnh chủ đề cho bỏi tõn phõt hiện đoạn sao chờp văn Cải tiến kỹ thuật trợch rỷt đặc trưng vỏ mừ hớnh LSTM xếp chồng Kết luận Chương 4

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w