- Tổng quan về bài toỏn túm tắt van bản và một số vấn dề liờn quan nhu phõn loại bài toỏn túm tắt van bản gồm túm tắt don van bản, túm tắt da van bản, túm tắt van bản huớng trớch rỳt, túm tắt van bản huớng túm luợc, cỏc buớc thực hiện trong túm tắt van bản, một số dặc trung của van bản thuờng duợc sử dụng trong cỏc hệ thống túm tắt van bản. Cỏc vấn dề này dó mở ra dịnh huớng nghiờn cứu cho luận ỏn.
- Một số phuong phỏp dỏnh giỏ van bản túm tắt tự dộng. - Cỏc phuong phỏp ghộp van bản trong túm tắt da van bản.
- Cỏc phuong phỏp túm tắt van bản huớng trớch rỳt co sở duợc sử dụng dể so sỏnh với cỏc mụ hỡnh túm tắt van bản dề xuất.
- Cuối cựng, luận ỏn giới thiệu và phõn tớch cỏc bộ dữ liệu duợc sử dụng dể thử nghiệm cho cỏc mụ hỡnh túm tắt van bản dề xuất.
Cỏc kiến thức co sở liờn quan trong chuong 1 duợc trỡnh bày trong cỏc cụng trỡnh nghiờn cứu dó cụng bố của luận ỏn. Cỏc kiến thức trỡnh bày trong chuong này là co sở dể dề xuất và phỏt triển cỏc nghiờn cứu của luận ỏn. Trong chuong 2, luận ỏn sẽ trỡnh bày cỏc kiến thức nền tảng duợc sử dụng dể phỏt triển cỏc phuong phỏp túm tắt van bản dề xuất.
Chuong 2. CÁC KIẾN THỨC NỀN TẢNG
Chuong này trỡnh bày cỏc kiến thức nền tảng sử dụng dể phỏt triển cỏc phuong phỏp túm tắt van bản trong luận ỏn bao gồm cỏc kỹ thuật học sõu co sở nhu mạng Perceptron nhiều lớp, mạng no ron tớch chập, mạng no ron hồi quy và cỏc biến thể của mạng no ron hồi quy, co chế chỳ ý, mụ hỡnh Transformer, cỏc mụ hỡnh ngụn ngữ dựa trờn học sõu duợc huấn luyện truớc nhu phuong phỏp word2vec, mụ hỡnh BERT, BERT da ngụn ngữ, cỏc mụ hỡnh tối uu của BERT, BERT thu nhỏ dể vộc to húa van bản. Chuong này cung trỡnh bày cỏc thuật toỏn duợc sử dụng trong cỏc mụ hỡnh túm tắt dề xuất nhu học tang cuờng Deep Q-Learning, tỡm kiếm Beam, phuong phỏp MMR loại bỏ thụng tin trựng lặp. Những kiến thức trỡnh bày trong chuong này là co sở cho việc phỏt triển cỏc dề xuất trong cỏc chuong tiếp theo.