TAILIEUCHUNG - Sử dụng mô hình LSTM nhiều tầng vào bài toán tìm kiếm câu hỏi

Bài viết trình bày việc khai thác mô hình LSTM nhiều tầng áp dụng vào bài toán tìm câu hỏi tương đồng với mục đích khai thác ngữ nghĩa ẩn của câu. Mô hình LSTM nhiều tầng có khả năng tổng hợp ngữ nghĩa qua nhiều lớp. | TNU Journal of Science and Technology 227 08 389 - 394 USING MULTI-LAYER LSTMS FOR QUESTION RETRIEVAL Luong Thi Minh Hue TNU - University of Information and Communication Technology ARTICLE INFO ABSTRACT Received 01 4 2022 Question retrieval is one of the important problems in the Community Question Answering system. The biggest challenge of this problem is Revised 26 5 2022 the lexical gap between the words and phrases of the first and second Published 27 5 2022 question. Although there are many studies applied to this problem the exploitation of multi-layer LSTM model has not been tested on this KEYWORDS problem. In this paper we exploit a multi-layer LSTM model applied to the problem of finding similar questions for the purpose of LSTM exploiting hidden semantics of sentences. The multi-layer LSTM NLP model is capable of synthesizing semantics by multiple layers and exploits hidden semantics through many layers. Our model learned Deep learning the semantics of sentences and improved the performance of finding CQA question. The results show that the model with 3 layers gives the best Multi-layerLSTM results compared to the original LSTM model and other multi-layer models on the 2017 semeval dataset for the problem of finding similar questions. SỬ DỤNG MÔ HÌNH LSTM NHIỀU TẦNG VÀO BÀI TOÁN TÌM KIẾM CÂU HỎI Lương Thị Minh Huế Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông ĐH Thái Nguyên THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Ngày nhận bài 01 4 2022 Tìm câu hỏi tương đồng là một trong những bài toán quan trọng trong hệ thống hỏi đáp. Thách thức lớn nhất của bài toán này là thách Ngày hoàn thiện 26 5 2022 thức về khoảng cách từ vựng giữa các từ trong câu hỏi thứ nhất và Ngày đăng 27 5 2022 câu hỏi thứ hai. Mặc dù có nhiều nghiên cứu đề xuất các mô hình tuy nhiên việc khai thác mô hình LSTM nhiều lớp chưa được thử TỪ KHÓA nghiệm trên bài toán này. Trong bài báo này chúng tôi khai thác mô hình LSTM nhiều tầng áp dụng vào bài toán tìm câu hỏi tương đồng LSTM với mục đích khai .

• Toán học
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Hỏi đáp cộng đồng
• Mô hình đa tầng
• Bài toán tìm kiếm câu hỏi
• Mô hình dịch máy
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân tích ngữ nghĩa
• Phân loại tin tự động
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Tách từ tiếng Việt
• Gán nhãn từ loại
• Phân tích cú pháp
• Nghĩa từ vựng
• Phân giải nhập nhằng từ
• Phân loại văn bản
• Lexical chain
• Phản hồi thông tin
• Bài toán PTCP
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học