TRA CỨU
thông tin biểu ghi
DDC 006.31
Tác giả CN Nguyễn, Việt Cường
Nhan đề Phân tích sự tương đồng ngữ nghĩa bằng mô hình Bert : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Nguyễn Việt Cường; Bùi Tiến Đức hướng dẫn
Thông tin xuất bản Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
Mô tả vật lý x, 51 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Tóm tắt Nghiên cứu tập trung vào việc thiết kế một trang web với mục đích sử dụng mô hình Bert để phân tích sự tương đồng ngữ nghĩa. Semantic Similarity (tương đồng ngữ nghĩa) là một yếu tố quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NPL) và trí tuệ nhân tạo. Đối với nhiều ứng dụng, việc hiểu được mức độ tương đồng ngữ nghĩa giữa các đoạn văn bản từ hoặc câu là cực kỳ quan trọng. Ví dụ trong công việc tìm kiếm thông tin, hệ thống cần phải hiểu được ý nghĩa thực sự của câu truy vấn và so sánh nó với các mục tiêu để đưa ra kết quả chính xác. Sức mạnh của Bert nằm ở việc huấn luyện mô hình trên lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên để học được biểu diễn đặc trưng cho từng từ, từ đó ánh xạ được sự tương đồng ngữ nghĩa giữa các mẫu văn bản. Trang web được xây dựng nhằm hỗ trợ và đáp ứng nhu cầu người dùng trong việc so sánh đối chiếu các cặp câu thông dụng trong nhiều ngữ cảnh.
Từ khóa tự do Mô hình Bert
Từ khóa tự do Công nghệ AI
Từ khóa tự do Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Khoa Khoa Công nghệ Thông tin
Tác giả(bs) CN Bùi, Tiến Đức
Địa chỉ 300Q12_Khóa luận tốt nghiệp(1): 099476
000 00000nam#a2200000u##4500
00156416
00217
00464FCED41-403F-4E30-B075-755B700E2EF8
005202508051301
008250731s2024 vm vie
0091 0
039|a20250805130200|bbacntp|c20250801162705|dbacntp|y20250731153458|zbacntp
040 |aNTT
041 |avie
044 |avm
082 |a006.31|bN5764
100 |aNguyễn, Việt Cường
245 |aPhân tích sự tương đồng ngữ nghĩa bằng mô hình Bert : |bKhóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / |cNguyễn Việt Cường; Bùi Tiến Đức hướng dẫn
260 |aTp.Hồ Chí Minh : |bĐại học Nguyễn Tất Thành, |c2024
300 |ax, 51 tr. : |bhình ảnh ; |c29 cm.
502 |aThư mục: Tr.50 - 51
520 |aNghiên cứu tập trung vào việc thiết kế một trang web với mục đích sử dụng mô hình Bert để phân tích sự tương đồng ngữ nghĩa. Semantic Similarity (tương đồng ngữ nghĩa) là một yếu tố quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NPL) và trí tuệ nhân tạo. Đối với nhiều ứng dụng, việc hiểu được mức độ tương đồng ngữ nghĩa giữa các đoạn văn bản từ hoặc câu là cực kỳ quan trọng. Ví dụ trong công việc tìm kiếm thông tin, hệ thống cần phải hiểu được ý nghĩa thực sự của câu truy vấn và so sánh nó với các mục tiêu để đưa ra kết quả chính xác. Sức mạnh của Bert nằm ở việc huấn luyện mô hình trên lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên để học được biểu diễn đặc trưng cho từng từ, từ đó ánh xạ được sự tương đồng ngữ nghĩa giữa các mẫu văn bản. Trang web được xây dựng nhằm hỗ trợ và đáp ứng nhu cầu người dùng trong việc so sánh đối chiếu các cặp câu thông dụng trong nhiều ngữ cảnh.
541 |aNộp lưu chiểu
653 |aMô hình Bert
653 |aCông nghệ AI
653 |aXử lý ngôn ngữ tự nhiên
690 |aKhoa Công nghệ Thông tin
691 |aTrí tuệ nhân tạo
700 |aBùi, Tiến Đức|cThS|eHướng dẫn
852|a300|bQ12_Khóa luận tốt nghiệp|j(1): 099476
8561|uhttp://elib.ntt.edu.vn/documentdata01/3 luanvanluanan/anhbiasach_2025/56416_phantichsutuongdongngunghibangmohinhbertthumbimage.jpg
890|a1|b0|c0|d0
Dòng Mã vạch Nơi lưu S.gọi Cục bộ Phân loại Bản sao Tình trạng Thành phần Đặt chỗ
1 099476 Q12_Khóa luận tốt nghiệp 006.31 N5764 Sách mượn tại chỗ 1

Không có liên kết tài liệu số nào