Dòng Nội dung
1
Đề xuất mô hình chú thích ảnh sử dụng đồ thị tri thức : Đề án Thạc sĩ Công nghệ thông tin / Đinh Xuân Thao; Nguyễn Kim Quốc (hướng dẫn)
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2023
64 tr. : hình ảnh; sơ đồ ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 005.72
Nghiên cứu này nhằm xây dựng và đánh giá một mô hình chú thích ảnh sử dụng đồ thị tri thức tích hợp với phương pháp R-CNN. Phát triển một mô hình chú thích ảnh hiệu quả sử dụng đồ thị tri thức để cải thiện độ chính xác và đầy đủ của các chú thích; Tích hợp đồ thị tri thức vào mô hình R-CNN để cung cấp thông tin ngữ nghĩa và mối quan hệ giữa các đối tượng trong ảnh. Nghiên cứu cách mà mô hình có thể hiểu được ngữ cảnh của ảnh và áp dụng thông tin này để cải thiện quá trình chú thích; Nghiên cứu cách mô hình có thể xử lý hiệu quả các ảnh có nhiều đối tượng và ngữ cảnh phức tạp. Thực hiện các thử nghiệm và đánh giá hiệu suất của mô hình đề xuất so với các phương pháp chú thích ảnh truyền thống và mô hình R-CNN cơ bản; Đề xuất cách mà mô hình có thể tích hợp vào các ứng dụng thực tế, bao gồm hệ thống quản lý ảnh, ứng dụng di động và các hệ thống liên quan đến thị giác máy tính.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (1)
2
Nghiên cứu sử dụng mô hình ngôn ngữ và đồ thị tri thức cho xây dựng hệ hỏi đáp : Đề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành: 8480201 / Nguyễn Việt Cường, Trần Khải Thiện, Võ Thị Hồng Thắm (hướng dẫn)
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
vii,63 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 005.52
Xây dựng một KG đặc thù cho tiếng Việt nhằm giải quyết vấn đề thiếu hụt dữ liệu và tài nguyên ngôn ngữ, từ đó nâng cao độ chính xác và hiệu quả của hệ thống QA. Đề tài giới thiệu một hệ thống QA mới bằng cách kết hợp các mô hình ngôn ngữ hiện đại, chẳng hạn như GPT với KG. Dù việc sử dụng KG để cải thiện độ chính xác đã được khám phá, việc kết hợp KG với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến trong bối cảnh tiếng Việt vẫn chưa được thực hiện rộng rãi. Bên cạnh đó, đề tài tập trung vào việc cải thiện khả năng xử lý các câu hỏi phức tạp và yêu cầu kiến thức chuyên sâu.Việc tích hợp KG sẽ giúp hệ thống hiểu rõ hơn về ngữ cảnh và các mối quan hệ giữa các khái niệm, qua đó nâng cao độ chính xác của câu trả lời. Nghiên cứu xây dựng một hệ thống trả lời câu hỏi QA mới tích hợp các mô hình ngôn ngữ tiên tiến với KG để cải thiện độ chính xác và hiệu suất trong xử lý các câu hỏi bằng tiếng Việt.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)