SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT

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

Loại tài liệu: PDF

Số trang: 57 Trang

Tài liệu: ✅ ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT

TẢI VỀ

Nội dung chi tiết: SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT

SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT

ĐẠI HỌC QUÓC GIA HÀ NỌI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHẸLê Hoàng Quỳnhso SÁNH MỌT SÓ PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO BÀÌ TOÁN GÁN NHÃN TỨ LOẠI TIÉNG VIỆTKIIOÁ I LẶN T

SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT TỎ I NCIIIICPĐẠl HỌC HỆ CHÍNH Ql YNgành: Công nghệ thông tinHÀ NỘI - 2009ĐẠI HỌC QUÓC GIẠ HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHẸLê Hoàng Quỳnhso SÁNH MỘT SÓ

PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO BÀĨ TOÁN GÁN NHÃN TÙ LOẠI TĨÉNG VIỆTKIIOÁ l.rẶN TÓT NGHI LI’HẠI HỌC HỆ CHÍNH QLYNgành: Công nghệ thông tinCán bộ hưóng dần: 1’ SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT

GS.TS. Ilà Quang ThụyCán bộ dồng htróng dẫn: ThS. Trần Thị OanhHÀ NỘI - 2009LÒĨ CẢM ƠNTrước tiên, tôi muốn bày tó lòng biết ơn sâu sắc nbất tới Phó Gi

SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT

áo su Tiến sĩ lĩà Quang Thụy và Thạc Sĩ Trần Thị Oanh, những người dà tận tinh chi báo và hướng dần tời trong suốt quá trình thực hiện khoá luận tốt n

ĐẠI HỌC QUÓC GIA HÀ NỌI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHẸLê Hoàng Quỳnhso SÁNH MỌT SÓ PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO BÀÌ TOÁN GÁN NHÃN TỨ LOẠI TIÉNG VIỆTKIIOÁ I LẶN T

SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT âm ơn chân thành dến các thầy cò, những kiến thức mà tỏi nhận được không chi giúp lỏi hoàn thành khóa luận này mà còn là hành trang quan trọng giúp tô

i vừng bước trong lương lai.lôi cùng xin gữi lời cám cm ten các thầy cô, các anh chị và các bạn sinh viên trong nhóm seminar “Khai phá dừ liệu”, phòng SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT

thí nghiệm Các hệ thống lích hựp thông minh (S1SLAB) trường Đại học công nghệ đà lạo một môi trường nghiên cứu khoa học hiệu quà cùng như cho tôi nhù

SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT

ng lời khuyên bồ ích về chuyên mòn trong quá trinh nghiên cứu.Ben cạnh đó. lập thề sinh viên lớp K50CA cùng đóng một vai trò không nho giúp tôi xây dự

ĐẠI HỌC QUÓC GIA HÀ NỌI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHẸLê Hoàng Quỳnhso SÁNH MỌT SÓ PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO BÀÌ TOÁN GÁN NHÃN TỨ LOẠI TIÉNG VIỆTKIIOÁ I LẶN T

SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT biết ơn vô hạn tới cha mẹ. anh chị cùng như các bạn bẽ thân thiết dã luôn ở bèn cạnh, quan tâm. dộng viên tòi trong suốt quá trinh học tập vã thực hiệ

n khóa luận tốt nghiệp này.Sinh viênLé Hoàng QuỳnhiTÓM TÁTGán nhãn từ loại (Part-of-Speech lagging) là một trong hai bài toán nền lãng, đóng vai trò q SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT

uan trọng trong các hộ thống xir lý ngôn ngữ tự nhiên. Ó Việt Nam đà cô một so nghiên cứu về bâi toán này, tuy nhicn kết quá đạt được vẫn còn ở múc kh

SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT

iêm tổn so với nhiều ngôn ngữ khác. Việc tim hiểu các phương pháp gán nhàn từ loại trong tiếng Anh cho thấy hướng tiếp cận dựa theo phương pháp học má

ĐẠI HỌC QUÓC GIA HÀ NỌI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHẸLê Hoàng Quỳnhso SÁNH MỌT SÓ PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO BÀÌ TOÁN GÁN NHÃN TỨ LOẠI TIÉNG VIỆTKIIOÁ I LẶN T

SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT ại tiếng Việt, dỏ lã mò hình cực dại hóa Entropy (MEM- Jaynes, 1957): mò hình miền ngầu nhiên diều kiện (CRF- ĩ.aíerty, 2001) và mô hình máy véc tơ hỗ

trợ (SVM- Vapnik & Chervonekis, 1995). Dày lã ba phương pháp học máy dà dược úng dụng thành công trong râl nhiều bài toán xir lý ngôn ngừ tụ nhiên. I SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT

hực nghiệm áp dụng ba mô hình học máy này được lien hành trên cùng môi trường phần cứng và sir dụng cùng một lập đặc trung đê dam bao linh khách quan.

SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT

Kcl quá thu được trên các dìr liệu thục nghiệm cho thấy mó hình CRF có độ chính xác cao nhất và thời gian gán nhàn tốt nhất, trong khi dó SVM vã MT.M

ĐẠI HỌC QUÓC GIA HÀ NỌI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHẸLê Hoàng Quỳnhso SÁNH MỌT SÓ PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO BÀÌ TOÁN GÁN NHÃN TỨ LOẠI TIÉNG VIỆTKIIOÁ I LẶN T

SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT dinh dược tinh khả thi cũa ba mò hình này cho tiếng Việt.11Mục lụcMỞ ĐÀU......................................................................1Chương

1. KHÁI QUÁT VẺ BÀI TOÁN GÁN NHẢN TỬ LOẠI............................31.1.Khái niệm và vị tri của bài toán gán nhãn từ loại trong NLP..........31.1.1 SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT

.Khái niệm về bãi toán gán nhàn từ loại..........................31.1.2.Vị tri và ứng dụng cùa bài loán gán nhàn lừ loại Irong NLP......41.2.Các khó k

SO SÁNH một số PHƯƠNG PHÁP học máy CHO bài TOÁN gán NHÃN từ LOẠI TIẾNG VIỆT

hăn cùa bài loán gán nhàn lừ loại...........................6

ĐẠI HỌC QUÓC GIA HÀ NỌI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHẸLê Hoàng Quỳnhso SÁNH MỌT SÓ PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO BÀÌ TOÁN GÁN NHÃN TỨ LOẠI TIÉNG VIỆTKIIOÁ I LẶN T