Luận án tiến sĩ: Tóm tắt dữ liệu bằng ngôn ngữ theo cách tiếp cận đại số gia tử

Chuyên ngành

Khoa học máy tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận án tiến sĩ

2022

148
0
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ SỞ

1.1. Một số kiến thức cơ bản về tập mờ

1.2. Định nghĩa tập mờ

1.3. Biến ngôn ngữ

1.4. Phân hoạch mờ

1.5. Khung nhận thức dựa trên lý thuyết tập mờ

1.5.1. Định nghĩa khung nhận thức

1.5.2. Các ràng buộc về tính giải nghĩa được

1.6. Tổng quan về trích rút tóm tắt bằng ngôn ngữ dựa trên lý thuyết tập mờ

1.6.1. Bài toán trích rút tóm tắt bằng ngôn ngữ là một nhánh trong lĩnh vực khai phá dữ liệu

1.6.2. Dạng câu tóm tắt có từ lượng hóa ngôn ngữ và ứng dụng

1.7. Trích rút tóm tắt từ cơ sở dữ liệu

1.7.1. Trích rút tập câu tóm tắt tối ưu từ cơ sở dữ liệu

1.7.2. Giải thuật di truyền giải bài toán trích rút tập tóm tắt

1.7.2.1. Các yếu tố trong mô hình giải thuật di truyền trích rút tập câu tóm tắt

1.8. Lý thuyết đại số gia tử

1.8.1. Cấu trúc đại số cho miền giá trị của biến ngôn ngữ

1.8.2. Đại số gia tử mở rộng mô hình lõi ngữ nghĩa của hạng từ

1.9. Kết luận chương 1

2. CHƯƠNG 2: VẤN ĐỀ NỘI DUNG THÔNG TIN CÂU TÓM TẮT VÀ BIỂU DIỄN TẬP MỜ CỦA MIỀN NGÔN NGỮ THUỘC TÍNH

2.1. Vai trò của khung nhận thức trong bài toán trích rút tóm tắt bằng ngôn ngữ dựa trên lý thuyết tập mờ

2.2. Vấn đề nội dung thông tin của các câu tóm tắt bằng ngôn ngữ

2.3. Khung nhận thức ngôn ngữ trong lý thuyết đại số gia tử

2.4. Cấu trúc đa ngữ nghĩa và tính mở rộng được của LFoC

2.4.1. Cấu trúc đa ngữ nghĩa trong LFoC

2.4.2. Mô hình bụi biểu diễn cấu trúc đa ngữ nghĩa của LFoC

2.4.3. Tính mở rộng được của LFoC

2.5. Xây dựng cấu trúc ngữ nghĩa tính toán giải nghĩa được của LFoC

2.5.1. Thủ tục xây dựng ngữ nghĩa tính toán cho LFoC

2.5.2. Tính giải nghĩa được của ngữ nghĩa tính toán với cấu trúc đa thể

2.6. Kết luận chương 2

3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP TRÍCH RÚT CÂU TÓM TẮT NGÔN NGỮ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ

3.1. Cú pháp câu tóm tắt trong ngôn ngữ tự nhiên

3.2. Phương pháp trích rút câu tóm tắt dựa trên lý thuyết Đại số gia tử

3.3. Các thành phần chính trong phương pháp đề xuất

3.4. Tính mở rộng được của phương pháp đề xuất

3.5. Đánh giá thông tin của câu tóm tắt

3.6. Mục tiêu thực hiện thí nghiệm

3.7. Cơ sở dữ liệu, cú pháp và ngữ nghĩa của các thuộc tính

3.8. Thí nghiệm 1: Ưu điểm của LFoC có số lượng từ lớn và tính mở rộng được

3.9. Thí nghiệm 2: Khả năng mở rộng tập tri thức trích rút từ cơ sở dữ liệu

3.10. Thí nghiệm 3: Trích rút phân phối ngôn ngữ cho các nhóm mờ

3.11. Kết luận chương 3

4. CHƯƠNG 4: TRÍCH RÚT TẬP CÂU TÓM TẮT TỐI ƯU SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN KẾT HỢP CHIẾN LƯỢC THAM LAM

4.1. Mối liên hệ giữa luật kết hợp ngôn ngữ và câu tóm tắt có từ lượng hóa

4.2. Liên hệ giữa luật kết hợp ngôn ngữ và câu tóm tắt bằng ngôn ngữ

4.3. Từ thuật toán khai phá luật kết hợp đến thuật toán trích rút tóm tắt

4.4. Bài toán trích rút tập con câu tóm tắt tối ưu

4.5. Giải thuật di truyền trích rút tập câu tóm tắt tối ưu

4.5.1. Hàm đánh giá độ thích nghi

4.5.2. Các phép toán trong mô hình giải thuật di truyền lai Hybrid-GA

4.5.3. Một số hạn chế trong mô hình giải thuật di truyền lai Hybrid-GA và định hướng khắc phục

4.6. Đề xuất thủ tục sinh câu tóm tắt tốt dựa trên chiến lược tham lam

4.6.1. Ý tưởng trích rút câu tóm tắt tốt và làm tăng độ đa dạng tập câu tóm tắt

4.6.2. Ý tưởng sinh câu tóm tắt tốt dựa trên đánh giá lực lượng của nhóm mờ

4.6.3. Đề xuất mô hình giải thuật di truyền kết hợp chiến lược tham lam trích rút tập câu tóm tắt tối ưu

4.7. Hàm đánh giá độ thích nghi

4.8. Mô hình giải thuật di truyền Greedy-GA

4.9. Cơ sở dữ liệu và dạng câu tóm tắt

4.10. Khung nhận thức ngôn ngữ của các thuộc tính và từ lượng hóa Q

4.11. Tham số của giải thuật di truyền

4.12. Kết quả thực nghiệm

4.13. Kết luận chương 4

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Luận án tiến sĩ tóm tắt dữ liệu bằng ngôn ngữ theo cách tiếp cận đại số gia tử

Tài liệu "Tóm tắt dữ liệu bằng ngôn ngữ theo đại số gia tử" cung cấp cái nhìn tổng quan về cách thức sử dụng đại số gia tử để tóm tắt và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc áp dụng ngôn ngữ đại số gia tử trong việc xử lý thông tin phức tạp, giúp người đọc hiểu rõ hơn về các phương pháp tóm tắt dữ liệu và ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực khác nhau.

Để mở rộng kiến thức của bạn về chủ đề này, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu Luận văn thạc sĩ phương pháp lập luận xấp xỉ tối ưu dựa trên đại số gia tử và ứng dụng trong điều khiển mờ, nơi bạn sẽ tìm thấy các phương pháp tối ưu hóa dựa trên đại số gia tử. Ngoài ra, tài liệu Luận án mở rộng phép suy luận xấp xỉ của đại số gia tử và ứng dụng trong bài toán điều khiển sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các ứng dụng thực tiễn của đại số gia tử trong điều khiển. Cuối cùng, tài liệu Luận văn thạc sĩ hay giải pháp kết hợp công nghệ tính toán mềm với phương pháp lập luận mờ dựa trên đại số gia tử có tham số hiệu chỉnh sẽ cung cấp cho bạn những giải pháp sáng tạo trong việc kết hợp công nghệ tính toán mềm với đại số gia tử. Những tài liệu này sẽ là cơ hội tuyệt vời để bạn khám phá sâu hơn về lĩnh vực này.