TAILIEUCHUNG - Biểu diễn từ vựng theo ngữ cảnh học sâu để cải tiến hiệu suất phân tích cú pháp tiếng Việt

Bài viết giới thiệu một biểu diễn từ vựng theo ngữ cảnh bằng học sâu, mô hình hóa cả (1) đặc điểm phức tạp của việc sử dụng từ vựng (ví dụ: Cú pháp và ngữ nghĩa) và (2) cách sử dụng biểu diễn từ vựng này theo ngữ cảnh ngôn ngữ . | ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP QUẢNG NINH Biểu diễn từ vựng theo ngữ cảnh học sâu để cải tiến hiệu suất phân tích cú pháp tiếng Việt Nguyễn Hồng Quân Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Công nghiệp Quảng Ninh Email nguyenhongquan@ Mobile 0988677861 Tóm tắt Từ khóa Bài báo giới thiệu một biểu diễn từ vựng theo ngữ cảnh bằng học Biểu diễu từ vựng học sâu xử lý sâu mô hình hóa cả 1 đặc điểm phức tạp của việc sử dụng từ ngôn ngữ tự nhiên vector hóa từ vựng ví dụ cú pháp và ngữ nghĩa và 2 cách sử dụng biểu diễn vựng từ vựng này theo ngữ cảnh ngôn ngữ . Các vectơ từ học được các hàm các trạng thái nội tại của mô hình ngôn ngữ hai chiều sâu biLM được tiền huấn luyện với một kho dữ liệu lớn. Chúng tôi áp dụng biểu diễn từ vựng mới này và làm cải thiện đáng kể hiệu suất bài toán phân tích cú pháp trong tiếng Việt. Abstract Keywords The paper introduces a contextual lexical representation by deep word embedding deep learning learning modeling both 1 the complex characteristics of NLP word representation biLM vocabulary use . syntax and semantics and 2 usage. represent this vocabulary in linguistic context. Vectors of word learn the functions of the intrinsic states of the bidirectional language models biLM pre-training with a large corpus. We apply this new representation and significantly improve the performance of the parsing problem in Vietnamese. 1. GIỚI THIỆU chiều biLM trên một kho dữ liệu lớn. Do đó Các biểu diễn từ vựng được tiền huấn luyện biểu diễn từ vựng này được gọi là biểu diễn từ 3 là một thành phần chính trong nhiều mô hình vựng theo mô hình ngôn ngữ ELMo học máy mạng nơ ron hiểu ngôn ngữ. Tuy nhiên Embeddings from Language Models . việc học được biểu diễn từ vựng chất lượng cao Khác với các cách tiếp cận trước đây để học thực sự là một thách thức. Biểu diễn từ vựng cần vectơ từ theo ngữ cảnh 1 các biểu diễn từ vựng phải được mô hình hóa một cách lý tưởng 2 thách ELMo là có chiều sâu theo nghĩa là chúng là một thức sau hàm nội tại tất cả các lớp của .

• Ngôn ngữ học
• Biểu diễu từ vựng
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Vector hóa từ vựng
• Ngữ cảnh ngôn ngữ
• Mô hình học máy mạng nơ ron
• Ứng dụng của học máy trong lĩnh vực dự báo
• Mô hình dự báo truyền thống arima
• Mô hình dự báo
• Mạng nơ ron nnar
• Dự báo truyền thống arima
• Khoa học máy tính
• Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Ứng dụng mạng Nơ ron nhân tạo
• Bài toán ước lượng nỗ lực phát triển phần mềm
• Mô hình Agile
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính
• Mô hình dựa trên mạng nơ ron
• Phân tích quan điểm theo khía cạnh
• Máy biến áp lực
• Thuật toán chẩn đoán lỗi
• Mạng nơ ron nhân tạo
• Hệ thống SCADA
• Mô hình toán học máy biến áp
• Mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết
• Mô hình mạng nơ ron nhân tạo
• Mô hình thủy văn WEHY
• Phương pháp mô phỏng thủy văn
• Mô hình ANN
• Dự báo dòng chảy lũ
• Ứng dụng deep learning
• Mô hình toán thủy văn
• Mạng nơ ron hồi tiếp
• Mô hình học máy
• Ảnh viễn thám siêu phổ
• Mạng nơ ron tích chập
• Máy học hạt nhân cấp tốc
• Phương pháp phân loại ảnh viễn thám
• Mô hình CNN KELM
• Phân loại tấm pin mặt trời
• Nhà máy điện mặt trời
• Mô đun năng lượng mặt trời
• Cột bê tông cốt thép
• Thí nghiệm gia tải lặp đảo chiều
• Kỹ thuật học máy
• Nhận dạng cảm xúc
• Cảm biến y sinh
• Máy học vectơ hỗ trợ
• Cơ sở học máy
• mạng nơ ron
• khoa học điều khiển
• hệ thống kỹ thuật
• điều khiển học
• nghiên cứu tin học
• Lý thuyết thuật toán
• tự động học
• Phương pháp trích xuất khía cạnh
• Mô hình véc tơ Paragraph
• Mô hình mạng nơ ron
• Khí tượng thủy văn
• Đất ngập nước
• Hệ sinh thái
• Mạng nơ–ron liên kết
• Hệ thống RAMSAR