Kinh Nghiệm về Xử lý ngôn từ tự nhiên hust Mới Nhất
Dương Khoa Vũ đang tìm kiếm từ khóa Xử lý ngôn từ tự nhiên hust được Update vào lúc : 2022-10-14 11:44:09 . Với phương châm chia sẻ Mẹo Hướng dẫn trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi tham khảo Post vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại phản hồi ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha.Đề cương môn học
Nội dung chính- ĐỀ CƯƠNG MÔN HỌC Giới thiệu, nội dung môn họcMô tả môn họcĐiều kiệnGiảng viênStaff Member #1Staff Member #2Các thắc mắc thường gặpSoICT viết tắt của cụm từ gì?Các ứng dụng nào trong thực tế có liên quan tới học phần này?
Bài giảng
Bài tập lớn
ĐỀ CƯƠNG MÔN HỌC
file pdf
Mô tả môn họcMôn học này đáp ứng những kiến thức và kỹ năng cơ sở về những phương pháp xử lý ngôn từ tự nhiên thông qua máy tính như phân tích hình thái từ, phân tích từ loại, phân tích cú pháp, phân tích ngữ nghĩa. Đó là những kiến thức và kỹ năng cơ bản, là phương tiện giúp học viên hoàn toàn có thể xây dựng những ứng dụng thực tế hơn như kiểm tra tính đúng chuẩn của văn bản, hiểu và tóm tắt văn bản, phân loại văn bản, trích rút thông tin, dịch máy, sinh văn bản, chuyển những văn bản thành tài liệu có cấu trúc, giao diện ngôn từ tự nhiên để truy vấn CSDL…
Nội dung môn họcHọc phần đáp ứng những kiến thức và kỹ năng về:
• Các khái niệm cơ bản về xử lý ngôn từ tự nhiên
• Các phương pháp phân tích từ
• Các phương pháp phân tích từ loại
• Một số cách tiếp cận cơ bản trong phân tích cú pháp
• Phương pháp màn biểu diễn và phân tích ngữ nghĩa
• Một số
hướng nghiên cứu và phân tích mới, tiêu biểu trong xử lý ngôn từ
1.introduction.pdf
2.word segmentation_tách từ tiếng việt.pdf
3.pos_gán nhãn từ loại.pdf
4.syntactic parse_phân tích cú pháp_2.pdf
4_probabilistic parse_phân tích cú pháp xác suất.pdf
5.semantics_phân tích ngữ nghĩa_1.pdf
5.semantics_phân tích ngữ nghĩa_2.pdf
6.machine translation_dịch máy.pdf
7.textcat_phân loại văn bản.pdf
7_textcat_apriori_phân loại tin tự động cho báo điện tử.pdf
7_textcat_lexical chain_phân lớp văn bản tiếng việt theo hướng tiếp cận lexical chain.pdf
8.ir_phản hồi thông tin.pdf
btl.pdf
btl_bài tập lớn môn xử lý ngôn từ tự nhiên.pdf
những bạn tự tìm sách trên google theo gợi ý phía dưới nhé!
Co4021_Xulyngonngutunhien.Pdf
Natural Language Processing With Python.Pdf
Giới thiệu, nội dung môn học
Mục đích môn học -Hiểu những nguyên tắc cơ bản và những phương pháp tiếp cận trong XLNNTN -Học những kỹ thuật và công cụ hoàn toàn có thể dùng để phát triển những khối mạng lưới hệ thống hiểu văn bản hoặc nói chuyện với con người -Thu được một số trong những ý tưởng về những vấn đề mở trong XLNN Tài liệu tham khảo -Christopher Manning and Hinrich Schütze. 1999. Foundations of Statistical Natural Language Processing. The MIT Press. -Dan Jurafsky and James Martin 2000 Speech and Language Processing. PrenticeHall. -James Allen. 1994. Natural Language Understanding. The Benjamins/Cummings Publishing Company Inc.Mô tả môn học
Học phần này đáp ứng những kiến thức và kỹ năng cơ bản về những bài toán xử lý ngôn từ tự nhiên (XLNNTN) thông qua máy tính: phân tích hình thái từ, tách từ, gán nhãn từ loại, phân tích cú pháp, phân tích ngữ nghĩa. Ngoài ra, sinh viên cũng khá được ra mắt một số trong những ứng dụng quan trọng của XLNNTN: khối mạng lưới hệ thống hỏi đáp tự động, dịch máy, trích rút thông tin.
Thông qua trách nhiệm của bài tập lớn, sinh viên sẽ đã có được kinh nghiệm tay nghề xây dựng một ứng dụng thực tế có sử dụng những kỹ thuật XLNNTN đã được học. Ngoài ra môn học cũng đáp ứng cho sinh viên những kỹ năng nghiên cứu và phân tích, kỹ năng thao tác nhóm, thuyết trình và thái độ thiết yếu để thao tác trong công ty sau này.
Điều kiện
Học phần tiên quyết:
Học phần học trước: -IT3160: Nhập môn Trí tuệ tự tạo
Học phần song hành: Không
Giảng viên
Staff Member #1
Biography of instructor/staff thành viên #1
Staff Member #2
Biography of instructor/staff thành viên #2
Các thắc mắc thường gặp
SoICT viết tắt của cụm từ gì?
School of Information and Communication Technology
Xem website chính thức https://soict.hust.edu để có thêm thông tin rõ ràng.
Các ứng dụng nào trong thực tế có liên quan tới học phần này?
Học phần được ứng dụng trong nhiều mặt của đời sống xã hội và nghiên cứu và phân tích.
Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Xử lý ngôn từ tự nhiên hust