Đề án Nghiên cứu kỹ thuật phân loại câu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng mô hình học sâu tập trung vào khảo sát các phương pháp phân loại câu truyền thống và hiện đại: Phân tích sự phát triển của các kỹ thuật phân loại câu từ các phương pháp truyền thống như Naive Bayes, SVM cho đến các kỹ thuật hiện đại sử dụng học sâu cùng với các ứng dụng của chúng trong việc phân loại câu. Đánh giá sự hiệu quả của những mô hình này trong việc xử lý các ngữ cảnh và ngữ nghĩa phức tạp của văn bản. Sử dụng các kiến trúc học sâu tiên tiến để thiết kế và triển khai các mô hình phân loại câu. Đánh giá hiệu suất và tính ứng dụng của mô hình Nội dung chính của đề án được trình bày trong 3 chương, gồm: Chương 1: Tổng quan về đề tài; Chương 2: Bài toán phân loại câu trong xử lý ngôn ngữu tự nhiên và mô hình học sâu; Chương 3: Thực nghiệm và đánh giá. Trên cơ sở các nội dung nghiên cứu, đề án đã tiến hành nghiên cứu và phân tích các kỹ thuật phân loại câu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng cách sử dụng các mô hình học sâu. Qua việc nghiên cứu và ứng dụng các phương pháp truyền thống cũng như các mô hình hiện đại như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và kỹ thuật Word2Vec, đề án đã xây dựng được một nền tảng vững chắc để phân loại câu một cách hiệu quả hơn.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Nguyễn Tuấn Dũng, GVHD: Nguyễn Mạnh Cường
Thông tin nhan đề:	Nghiên cứu kỹ thuật phân loại câu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng mô hình học sâu
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	EBook
Mô tả vật lý:	84tr.
Năm xuất bản:	2025