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

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

193 5 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 193
Dung lượng 5,75 MB

Nội dung

Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng Việt.Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng Việt.Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng Việt.NgNghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng Việt.Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng Việt.Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng Việt.Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng Việt.hiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng Việt.

Ngày đăng: 17/05/2022, 11:28

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 hỏiđáp hỗ trợ tư vấn học tập
Tác giả: Hoàng Minh Bùi
Năm: 2020
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, andDetection 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 inSpanish 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 AMIASymp
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 theAssociation 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 andapproaches
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: Latentdirichlet allocation
Tác giả: Blei David M., Ng Andrew Y. and Jordan Michael T
Năm: 2002
23. Borchers Oliver (2019), "Fast Sentence Embeddings", GitHub Repository Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fast Sentence Embeddings
Tác giả: Borchers Oliver
Năm: 2019
24. Bougouin Adrien and Boudin Florian (2013), TopicRank : Graph-Based Topic Ranking for Keyphrase Extraction, International joint conference on natural language processing (IJCNLP), pp. 543-551 Sách, tạp chí
Tiêu đề: International joint conference onnatural language processing (IJCNLP)
Tác giả: Bougouin Adrien and Boudin Florian
Năm: 2013
25. Boyer Robert S. and Moore J. Strother (1977), "A fast string searching algorithm", Communications of the ACM. 20(10), pp. 762-772 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A fast string searchingalgorithm
Tác giả: Boyer Robert S. and Moore J. Strother
Năm: 1977
26. Brin Sergey and Page Lawrence (1998), "The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine", Computer networks and ISDN systems.30(1-7), pp. 107-117 Sách, tạp chí
Tiêu đề: The anatomy of a large-scalehypertextual web search engine
Tác giả: Brin Sergey and Page Lawrence
Năm: 1998
27. Campos Ricardo and et al. (2020), "YAKE! Keyword extraction from single documents using multiple local features", Information Sciences. 509, pp. 257-289 Sách, tạp chí
Tiêu đề: YAKE! Keyword extraction fromsingle documents using multiple local features
Tác giả: Campos Ricardo and et al
Năm: 2020
28. Cer Daniel and et al. (2018), "Universal sentence encoder", arXiv preprint arXiv:1803.11175 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Universal sentence encoder
Tác giả: Cer Daniel and et al
Năm: 2018
29. Ceska Zdenek (2008), Plagiarism detection based on singular value decomposition, International Conference on Natural Language Processing, Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 108-119 Sách, tạp chí
Tiêu đề: International Conference on Natural Language Processing
Tác giả: Ceska Zdenek
Năm: 2008
30. Chowdhury Gobinda G. (2010), "Introduction to modern information retrieval", Facet publishing Sách, tạp chí
Tiêu đề: Introduction to modern informationretrieval
Tác giả: Chowdhury Gobinda G
Năm: 2010
31. Conneau Alexis and et al. (2017), "Supervised learning of universal sentence representations from natural language inference data", arXiv preprint arXiv:1705.02364 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Supervised learning of universalsentence representations from natural language inference data
Tác giả: Conneau Alexis and et al
Năm: 2017
32. Consortium BNC (2007), "British national corpus", Oxford Text Archive Core Collection Sách, tạp chí
Tiêu đề: British national corpus
Tác giả: Consortium BNC
Năm: 2007

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 53)
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 74)
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 77)
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 78)
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 79)
Kết quả thử nghiệm được thể hiện trong Bảng 3.1. Trong bảng dưới, dúng “Entire” lỏ kết quả chạy dữ liệu trong toỏn bộ kho (4 tập dữ liệu trong kho Cheema vỏ 2 tập dữ liệu trong kho Alvi). - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng Việt.
t quả thử nghiệm được thể hiện trong Bảng 3.1. Trong bảng dưới, dúng “Entire” lỏ kết quả chạy dữ liệu trong toỏn bộ kho (4 tập dữ liệu trong kho Cheema vỏ 2 tập dữ liệu trong kho Alvi) (Trang 96)
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 97)
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 103)
kho ngữ liệu thử nghiệm được thể hiện trong Bảng 3.5. 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.
kho ngữ liệu thử nghiệm được thể hiện trong Bảng 3.5. Bảng 3.5. Kết quả thử nghiệm (Trang 120)
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 122)
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 133)
Kết quả thử nghiệm kho ngữ liệu văn bản dỏi được thể hiện trong Bảng 4.6. Bảng 4.6. Kết quả thử nghiệm kho ngữ liệu ĐATN - Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng Việt.
t quả thử nghiệm kho ngữ liệu văn bản dỏi được thể hiện trong Bảng 4.6. Bảng 4.6. Kết quả thử nghiệm kho ngữ liệu ĐATN (Trang 141)
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 184)

TRÍCH ĐOẠN

Giới thiệu luật kết hợp vỏ thuật tõn Apriori

Giới thiệu mạng nơ ron hồi quy RNN

Cõc nghiởn cứu về phõt hiện sao chờp trởn thế giới

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 kỹ thuật trợch rỷt từ khụa dựa trởn mừ hớnh học sĩu cho văn Cải tiến mừ hớnh chủ đề cho bỏi tõn phõt hiện đoạn sao chờp văn Kết luận Chương 4

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w