BÀI GIẢNG XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN (NATURAL LANGUAGE PROCESSING): BÀI 2 - LÊ THANH HƯƠNG

Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Gán nhãn từ loại trình bày các định nghĩa về gán từ loại, tập nhãn cho tiếng Anh, khó khăn trong gán nhãn từ loại, các phương pháp gán nhãn từ loại, gán nhãn dựa trên xác suất,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Phân lớp văn bản tiếng Việt theo hướng tiếp cận lexical chain trình bày tổng quan về bài toán tổng quan về bài toán phân lớp văn bản, tiếp cận bài toán phân lớp tiếp cận bài toán phân lớp văn bản tiếng Việt theo hướng lexical chain. Mời các bạn cùng tham khảo.

Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Phân tích cú pháp cung cấp cho người học các kiến thức: Bài toán PTCP, khái niệm về văn phạm, văn phạm, dạng chuẩn Chomsky, cấu trúc ngữ pháp, các ứng dụng của PTCP,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Phân tích ngữ nghĩa trình bày các nội dung: Tại sao cần phân tích ngữ nghĩa, một số khái niệm cơ bản về logic, cách biểu diễn vị từ, các thuộc tính về sự kiện,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Dịch máy cung cấp cho người học các kiến thức: Dịch máy, các vấn đề, ba khối chính trong dịch máy, các phương pháp dịch máy, hiểu ngôn ngữ,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Phân loại văn bản cung cấp cho người học các kiến thức: Phân loại văn bản, phân nhóm văn bản, cách phân loại, mô hình vector, danh sách quyết định, các đặc trưng ngoài Unigrams,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Phân loại tin tự động cho báo điện tử trình bày các ứng dụng của Phân loại văn bản, các phương pháp thực hiện, chương trình thực nghiệm, đánh gái kết quả. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Phân tích cú pháp xác suất cung cấp cho người học các kiến thức: Kết hợp từ, tính xác suất, tính Pr, văn phạm phi ngữ cảnh xác suất, CKY kết hợp xác suất, xác suất Forward và Backward,... Mời các bạn cùng tham khảo.

z Vi ế t ti ể u lu ậ n ho ặ c cài đặ t ch ươ ng trình theo nhóm (<= 4sv) z B ả o v ệ k ế t qu ả trong 2 tu ầ n cu ố i c ủ a h ọ c k ỳ
z Website: http://is.hut.vn/~huonglt/UNLP
z http://is.hut.edu.vn/~huonglt/UNLP

32
2 ứ ng d ụ ng c ủ a WSD trong IR
z Tìm ki ế m d ự a trên câu truy v ấ n (Voorhees, 1998):
z S ử d ụ ng WSD để m ở r ộ ng câu truy v ấ n: phân gi ả i nh ậ p nh ằ ng câu query và b ổ sung vào các t ừ cĩ ngh ĩ a r ộ ng h ơ n.

38 ƒ Gi ả thi ế t Null: cùng 1 đồng xu
ƒ gi ả s ử p null (co’s | new) = p null (co’s | ¬ new) = p null (co’s) = 4675 / 14307676
ƒ p null (data) = p null (8 out of 15828)*p null (4667 out of 14291848) = .00042 ƒ Gi ả thi ế t đồ ng xu ấ t hi ệ n: 2 đồng xu khác nhau

z S ử d ụ ng t ậ p d ữ li ệ u g ồ m 1264 bài trong báo Tu ổ i tr ẻ , có 507,358 t ừ
z L ấ y ε = 0.03, các giá tr ị λ h ộ i t ụ sau 4 vòng l ặ p
z Độ chính xác = s ố t ừ h ệ th ố ng xác đị nh đ úng/t ổ ng s ố t ừ h ệ th ố ng xác đị nh = 95%

NGUYỄN PHƯƠNG THÁI NĂM BẢO VỆ: 2013 ABSTRACT: AUTOMATICALLY CONSTRUCTING AND CLUSTERING OF WORDS SIMILARITY HAVE MANY IMPORTANT APPLICATIONS IN NATURAL LANGUAGE PROCESSING NLP TASKS, SUC[r]

Characteristics of C
 Program written in C are very efficent, fast and small in size.
 Structered language. Extensive use of functions
 C is a powerful and flexible language. It can be used for projects as Operating System, Word Processors, Graphics,… and even compilers for[r]

Bài giảng Lập trình cơ bản bài 5: Giải thuật xử lý thông tin và ngôn ngữ lập trình

22 return 0 ; // indicates successful termination 23
24 } // end main Ki ể u d ữ li ệ u unsigned long có th ể l ư u s ố nguyên trong kho ả ng t ừ 0 đế n 4 t ỷ . © 2004 Tr ầ n Minh Châu. FOTECH. VNU. 50 fig03_14.cpp (2 of 2) fig03_14.cpp output (1 of 1) 25

TRANG 1 HÀ THỊ KIM DUNG _DUNGHTK.MCS07@COLTECH.VNU.VN_ HÀ NỘI – 2009 HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN MICROSOFT SQL SERVER 2000 TRANG 2 _Bài 5 Ngon ngu SQ[r]

 NGÔN NGỮ ĐIỀU KHIỂN DỮ LIỆU _DATA CONTROL _ TRANG 5 3.1 LỆNH TẠO BẢNG CREATE 3.1.1 CÚ PHÁP 3.1.2 MỘT SỐ KIỂU DỮ LIỆU 3.2 LỆNH SỬA CẤU TRÚC BẢNG ALTER 3.2.1 THÊM THUỘC TÍNH 3.2.2 SỬA [r]

 Nhiều mô hình khác nhau có thể được áp dụng để giải quyết nhiệm vụ NLP. Điểm chung của tất các thuật toán là chúng cần được mô tả đặc tính của dữ liệu đầu vào.
 Ví dụ: đối nhiệm vụ gắn thẻ của bài phát biểu, các đặc điểm điển hình có thể được nhận dạng của[r]