Mô hình đồ thị học sâu kết hợp xác suất cho bài toán phân loại chủ đề bài viết mạng xã hội

Name: ✅ Chuyển đổi tài liệu từ PDF sang word
Start: 2021
End: 2099
Location: Kho Thư Viện

➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu: PDF

Số trang: 66 Trang

Tài liệu: ✅ ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT

TẢI VỀ

Nội dung chi tiết: Mô hình đồ thị học sâu kết hợp xác suất cho bài toán phân loại chủ đề bài viết mạng xã hội

Mô hình đồ thị học sâu kết hợp xác suất cho bài toán phân loại chủ đề bài viết mạng xã hội

TRƯỜNG DẠI HỌC BÁC H KHOA HÀ NỘILUẬN VĂN THẠC sĩ Mô hình đồ thị học sâu kết họp xác suất cho bài toán phân loại chủ đề bài viết mạng xã hộiO1NI1 XI ÂN

Mô hình đồ thị học sâu kết hợp xác suất cho bài toán phân loại chủ đề bài viết mạng xã hội N TRUÔNGTruong. DXCBCl 901 o^sis.husl.cdu.vnNgành Hệ thống thông tinGiáng viên hướng dẫn: PGS. TS. Phạm Vãn HãiChừ kỷ của GVI IDViện:Còng nghệ thông t

in và truyền thòngHÀ NỘI. 07/2021CỘNG HÒA XÀ HỘI CHU NGHÌA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúcBẢN XÁC NHẬN CHÍNH SỦ A LUẬN VẤN THẠC sỉHọ và tên tác g Mô hình đồ thị học sâu kết hợp xác suất cho bài toán phân loại chủ đề bài viết mạng xã hội

iá luận văn : Đinh Xuân TrườngĐồ tài luận văn: Mò hình dồ thị học sâu kết hợp xác suất cho bãi toán phân loại chù đỏ hài vicl mạng xà hộiChuyên ngành:

Mô hình đồ thị học sâu kết hợp xác suất cho bài toán phân loại chủ đề bài viết mạng xã hội

Hệ thống thòng tinMã số SV: CBC19010Tác giã. Người hướng dần khoa học và Hội dồng chấm luận vãn xác nhận tác giá dà sưa chừa, bổ sung luận vãn theo b

Mô hình đồ thị học sâu kết hợp xác suất cho bài toán phân loại chủ đề bài viết mạng xã hội và bô sung ánh xạ lài liệu iham kháo lại danh mục Tài liệu tham kháo.-Chinh sửa các lòi đánh máy và soạn ihâo nhu Luận thành Luận ván.-Dồng nhài thuật

ngừ BaycsianGCN và BaycsianGNN thành Bayẽsian-GCNN.-Bô sung danh mục lữ vict lai và danh mục ký hiệu.2.Bô sung và chinh sửa nội dung Chương ỉ cùa luậ Mô hình đồ thị học sâu kết hợp xác suất cho bài toán phân loại chủ đề bài viết mạng xã hội

n văn:Chinh sưa mục 1.2.2 Phát biểu và mô ta bài toán bò sung mỏ ta bài toán bao gôm đàu vảo và đàu ra cùa bài loán phân loại bán giám sál chu dề bãi

Mô hình đồ thị học sâu kết hợp xác suất cho bài toán phân loại chủ đề bài viết mạng xã hội

viết.-Chinh sứa mục 1.2.4 Mục tiên của nghiên cứu bô sung và chinh sữa mục tiêu giãi quyết bãi toán học bán giám sát trên dồ thị cho bài toán phân loạ

Mô hình đồ thị học sâu kết hợp xác suất cho bài toán phân loại chủ đề bài viết mạng xã hội Chương 2 cúa luận văn:Chinh sữa mục 2.1.3 Xây dựng các mô hỉnh phán loại bán giám sát loại bo các phần trùng lặp đà được đề cập trong mục 1.2.3.-Nội d

ung lý thuyết Chương 3 cù được chuyển sang phần 2.7.10 Mọng nơron dồ thị với xác suất Bayes và 2.8 Xây dựng dồ thị các bài viết mạng xà hụi.4.Bó sung Mô hình đồ thị học sâu kết hợp xác suất cho bài toán phân loại chủ đề bài viết mạng xã hội

và chinh sửa nội dung (’hương 3 của luận van:-Chinh sữa nội dung Chương 3 hang việc chuyên phan mô tã và mô hĩnh ờ Chương 3 sang chương 4 và bỏ hằn (’

Mô hình đồ thị học sâu kết hợp xác suất cho bài toán phân loại chủ đề bài viết mạng xã hội

hương 3 cũ.-Bổ sung quá trình liền xử lý dừ liệu trong mục 3.1.3 Tiền xữ lý dừ liệu tiếng Việt bổ sung số lượng tữ dừng dà su dụng và các bước xử lý d

Mô hình đồ thị học sâu kết hợp xác suất cho bài toán phân loại chủ đề bài viết mạng xã hội nghiệm bồ sung thông số về môi trường thứ nghiệm và các tham số cua các mỏ hĩnh thực nghiệm và bô sung dộ do F1-score.-Chinh sữa nội dung mục 3.3 Kel

quả thực nghiệm bô sung mô tà dừ liệu từng nhàn, bãi viết và cua tửng bộ dataset, bổ sung hình anh và kết qua thực nghiệm cua các mỏ hình với chi sổ Mô hình đồ thị học sâu kết hợp xác suất cho bài toán phân loại chủ đề bài viết mạng xã hội

accuracy, loss vá Flscore.Ngày. 30 tháng 08 năm 2021