Giới thiệu tài liệu
Bài giảng này giới thiệu về một số ứng dụng của học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), tập trung vào bài toán sinh văn bản với Character-RNN, dịch máy (Machine Translation - MT) và mô hình dịch máy thần kinh (Neural Machine Translation - NMT) cùng cơ chế chú ý (Attention mechanism).
Đối tượng sử dụng
Bài giảng này dành cho sinh viên và những người quan tâm đến lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt là các ứng dụng của học sâu trong sinh văn bản và dịch máy.
Nội dung tóm tắt
Bài giảng trình bày chi tiết về các ứng dụng của học sâu trong NLP, bắt đầu với bài toán sinh văn bản sử dụng Character-RNN, trong đó mô hình học cách tạo ra văn bản từ các ký tự riêng lẻ. Tiếp theo, bài giảng giới thiệu về bài toán dịch máy, từ phương pháp dựa trên luật (rule-based) đến dịch máy thống kê (statistical machine translation) và những hạn chế của chúng. Phần trọng tâm là mô hình dịch máy thần kinh (NMT) dựa trên kiến trúc sequence-to-sequence, bao gồm encoder và decoder, và cách nó giải quyết các vấn đề của các phương pháp dịch máy truyền thống. Bài giảng cũng trình bày về cơ chế chú ý (attention mechanism), một cải tiến quan trọng giúp mô hình tập trung vào các phần liên quan của câu nguồn khi dịch, từ đó cải thiện hiệu suất và khả năng diễn giải của mô hình. Cuối cùng, bài giảng đề cập đến các ứng dụng khác của mô hình sequence-to-sequence trong các bài toán như tóm tắt văn bản, hội thoại, sinh code, và các lĩnh vực khác như giải trình tự DNA và nhận dạng giọng nói.
