Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 5: Học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên Word2Vec là chuyên đề đi sâu vào ứng dụng học sâu trong lĩnh vực Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP). Bài giảng giới thiệu tổng quan về NLP và đặc biệt tập trung vào mô hình Word2Vec, một kỹ thuật tạo biểu diễn vector cho từ. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

Luận án trình bày các nội dung chính sau: Nghiên cứu, đề xuất một số phương pháp để tìm kiếm và xếp hạng các câu hỏi trong cơ sở dữ liệu liên quan đến câu hỏi mới; Nghiên cứu, đề xuất một số phương pháp để đánh giá độ tin cậy của các câu trả lời trong hệ thống cQA; Nghiên cứu, đề xuất một số phương pháp để tích hợp thêm nguồn tri thức vào mô hình học sâu để đánh giá độ tương tự giữa các câu hỏi.

Đề tài này nhằm mục đích nghiên cứu phương pháp biểu diễn các từ dưới dạng vector sau đó dùng làm đặc trưng để cải thiện kết quả của việc phân loại giới tính người dùng mạng xã hội dựa vào tin nhắn văn bản. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Đề tài này nhằm mục đích nghiên cứu phương pháp biểu diễn các từ dưới dạng vector sau đó dùng làm đặc trưng để cải thiện kết quả của việc phân loại giới tính người dùng mạng xã hội dựa vào tin nhắn văn bản. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Đề tài "Phân loại giới tính người dùng mạng xã hội dựa trên tin nhắn văn bản và Word2Vec" nhằm mục đích nghiên cứu phương pháp biểu diễn các từ dưới dạng vector sau đó dùng làm đặc trưng để cải thiện kết quả của việc phân loại giới tính người dùng mạng xã hội dựa vào tin nhắn văn bản. Mời các bạn cùng tìm hiểu tài liệu toàn văn để nắm rõ nội dung chi tiết.

Luận văn bao gồm phần Mở đầu, phần kết luận và ba chương. Phần mở đầu sẽ giới thiệu về đề tài luận văn, chương 1 giới thiệu tổng quan về khai phá dữ liệu và quá trình khai phá dữ liệu, chương 2 giới thiệu khái niệm về vector từ cũng như các lập luận liên quan đến vector từ, chương 3 trình bày về về thực nghiệm bài toán ứng dụng Word2Vec vào phân loại giới tính người dùng mạng xã hội.