Luận án tiến sĩ: Xây dựng mô hình đọc hiểu tự động cho văn bản tiếng Việt

2024

183
2
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Động lực nghiên cứu

1.2. Các đóng góp chính

1.3. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

2.1. Lịch sử đọc hiểu tự động

2.2. Định nghĩa đọc hiểu tự động

2.3. Phương pháp đọc hiểu tự động

2.4. Ngữ liệu đọc hiểu tự động

2.5. Thông số đánh giá

2.6. Hỏi đáp dựa trên đọc hiểu tự động

2.7. Thách thức trong đọc hiểu và hỏi đáp tự động tiếng Việt

3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG NGỮ LIỆU VÀ ĐÁNH GIÁ ĐỌC HIẾU TỰ ĐỘNG TRÊN VĂN BẢN TIẾNG VIỆT

3.1. Giới thiệu và động lực xây dựng các bộ ngữ liệu

3.2. Bộ ngữ liệu đọc hiểu tự động cho văn bản Wikipedia tiếng Việt

3.3. Quy trình xây dựng ngữ liệu

3.4. Phân tích bộ ngữ liệu

3.5. Bộ ngữ liệu đọc hiểu tự động cho văn bản tin tức sức khỏe tiếng Việt

3.6. Bộ ngữ liệu đọc hiểu tự động cấp độ câu cho văn bản tiếng Việt

3.7. Mở rộng bộ ngữ liệu đọc hiểu tự động tiếng Việt với câu hỏi không trả lời được

3.8. Những đánh giá đầu tiên trên các mô hình đọc hiểu tự động tiếng Việt

3.9. Kết luận

4. CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH ĐỌC HIẾU TỰ ĐỘNG TÍCH HỢP TRUY XUẤT MINH CHỨNG TRÊN VĂN BẢN TIẾNG VIỆT

4.1. Giới thiệu và động lực nghiên cứu

4.2. Mô hình đọc hiểu tự động trong văn bản tiếng Việt

4.3. Thử nghiệm và kết quả

4.4. Bộ ngữ liệu thử nghiệm

4.5. Chuẩn bị ngữ liệu

4.6. Các mô hình cơ sở

4.7. Các thông số mô hình

4.8. Các kết quả thử nghiệm

4.9. Phân tích kết quả thử nghiệm và thảo luận

4.10. Kết luận chương

5. CHƯƠNG 5: MÔ HÌNH HỎI ĐÁP TỰ ĐỘNG CHO VĂN BẢN TIẾNG VIỆT

5.1. Giới thiệu và động lực nghiên cứu

5.2. Mô hình hỏi đáp tiếng Việt đề xuất dựa trên đọc hiểu tự động

5.3. Các quy tắc tiền xử lý

5.4. Mô hình truy xuất văn bản

5.5. Mô hình đọc hiểu văn bản

5.6. Xếp hạng các câu trả lời ứng cử (Answer Re-ranker)

5.7. Thử nghiệm và kết quả

5.8. Các bộ ngữ liệu thử nghiệm

5.9. Các thông số đánh giá

5.10. Thiết kế các thử nghiệm

5.11. Môi trường thử nghiệm

5.12. Các kết quả thử nghiệm

5.13. Phân tích kết quả thử nghiệm và thảo luận

5.14. Các thành phần đóng góp vào mô hình hỏi đáp tiếng Việt đề xuất

5.15. Các thông số của truy vấn văn bản và đọc hiểu văn bản ảnh hưởng đến mô hình hỏi đáp

5.16. Ảnh hưởng của các từ tiếng nước ngoài đến các mô hình ngôn ngữ trong mô hình đọc hiểu tự động tiếng Việt

5.17. Độ dài văn bản tác động đến hiệu suất mô hình

5.18. Những dạng câu hỏi thách thức đối với mô hình hỏi đáp đề xuất

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

6.1. Đóng góp thứ nhất: Xây dựng ngữ liệu và đánh giá các mô hình đọc hiểu cho văn bản tiếng Việt

6.2. Đóng góp thứ hai: Đề xuất mô hình đọc hiểu tự động tích hợp truy xuất minh chứng cho văn bản tiếng Việt

6.3. Đóng góp thứ ba: Đề xuất mô hình hỏi đáp tích hợp đọc hiểu tự động cho văn bản tiếng Việt

6.4. Các hạn chế và các hướng phát triển

6.5. Ngữ liệu cho đánh giá các mô hình đọc hiểu tự động

6.6. Mô hình đọc hiểu và hỏi đáp tự động

6.7. Mở rộng ứng dụng của các mô hình đọc hiểu tự động

HỌC BỔNG ĐÀO TẠO TIẾN SĨ

CÔNG BỐ KHOA HỌC

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Luận án tiến sĩ khoa học máy tính nghiên cứu xây dựng mô hình đọc hiểu tự động cho văn bản tiếng việt

Bạn đang xem trước tài liệu:

Luận án tiến sĩ khoa học máy tính nghiên cứu xây dựng mô hình đọc hiểu tự động cho văn bản tiếng việt

Nghiên cứu xây dựng mô hình đọc hiểu tự động cho văn bản tiếng Việt trong khoa học máy tính là một tài liệu chuyên sâu tập trung vào việc phát triển các mô hình AI có khả năng đọc và hiểu văn bản tiếng Việt, đặc biệt trong lĩnh vực khoa học máy tính. Nghiên cứu này không chỉ giúp cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) mà còn mở ra nhiều ứng dụng thực tiễn như phân tích văn bản, trích xuất thông tin, và hỗ trợ các hệ thống chatbot thông minh. Đây là bước tiến quan trọng trong việc áp dụng AI vào các bài toán liên quan đến ngôn ngữ tiếng Việt, mang lại lợi ích lớn cho cả nghiên cứu và ứng dụng thực tế.

Để hiểu rõ hơn về các phương pháp học sâu trong xử lý ngôn ngữ tiếng Việt, bạn có thể tham khảo Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính ứng dụng học sâu vào xây dựng mô hình rút trích thông tin. Ngoài ra, nghiên cứu về trích xuất thông tin thực thể và quan hệ trong văn bản tiếng Việt bằng mô hình đồ thị động cũng cung cấp những góc nhìn sâu sắc về cách thức xử lý văn bản phức tạp. Cuối cùng, phát triển chatbot trên nền tảng transformers là một ứng dụng thực tế khác giúp bạn hiểu rõ hơn về tiềm năng của các mô hình đọc hiểu tự động.