TRA CỨU
thông tin biểu ghi
  • Bài trích
  • Ký hiệu PL/XG: 495.922
    Nhan đề: Trích rút quan hệ giữa các thực thể từ văn bản tiếng Việt sử dụng phương pháp lan truyền nhãn /
DDC 495.922
Nhan đề Trích rút quan hệ giữa các thực thể từ văn bản tiếng Việt sử dụng phương pháp lan truyền nhãn / Lê Thanh Hương, Sam Chanrathany...[và những người khác]
Mô tả vật lý 13 tr.
Tóm tắt Trình bày đề xuất việc xây dựng hệ thống trích rút quan hệ giữa các thực thể từ văn bản tiếng Việt sử dụng phương pháp lan truyền nhãn. Các đóng góp chính là: (i) đề xuất các phương pháp đo độ tương đồng giữa các câu; và (ii) đề xuất phương pháp giảm ảnh hưởng của các nhãn có tần suất xuất hiện lớn đến quá trình lan truyền nhãn. Thử nghiệm cho thấy phương pháp giảm ảnh hưởng của các nhãn có tần suất xuất hiện lớn cho kết quả tốt hơn đáng kể phương pháp lan truyền nhãn gốc [10]. Ngoài ra, khi sử dụng cùng dữ liệu huấn luyện nhỏ phương pháp lan truyền nhãn tốt hơn phương pháp SVM.
Từ khóa tự do Lan truyền nhãn
Từ khóa tự do Trích rút mối quan hệ
Tác giả(bs) CN Lê, Thanh Hương
Tác giả(bs) CN Sam, Chanrathany
Tác giả(bs) CN Trịnh, Minh Dũng
Tác giả(bs) CN Nguyễn, Thành Long
Tác giả(bs) CN Nguyễn, Thanh Thủy
Nguồn trích Tạp chí Tin học và Điều khiển học = Journal of Computer Science And Cybernetics 2014Tr. 15-17 Số: 01 Tập: 30
000 00000nab#a2200000ui#4500
00120225
0029
004CDC6ADD0-BEE8-4BBE-B517-01A6AD7B9A4E
005202003251905
008081223s vm| vie
0091 0
039|a20200325190523|bthaopt|y20200325190049|zthaopt
082 |a495.922
245 |aTrích rút quan hệ giữa các thực thể từ văn bản tiếng Việt sử dụng phương pháp lan truyền nhãn / |cLê Thanh Hương, Sam Chanrathany...[và những người khác]
300 |a13 tr.
520 |aTrình bày đề xuất việc xây dựng hệ thống trích rút quan hệ giữa các thực thể từ văn bản tiếng Việt sử dụng phương pháp lan truyền nhãn. Các đóng góp chính là: (i) đề xuất các phương pháp đo độ tương đồng giữa các câu; và (ii) đề xuất phương pháp giảm ảnh hưởng của các nhãn có tần suất xuất hiện lớn đến quá trình lan truyền nhãn. Thử nghiệm cho thấy phương pháp giảm ảnh hưởng của các nhãn có tần suất xuất hiện lớn cho kết quả tốt hơn đáng kể phương pháp lan truyền nhãn gốc [10]. Ngoài ra, khi sử dụng cùng dữ liệu huấn luyện nhỏ phương pháp lan truyền nhãn tốt hơn phương pháp SVM.
653 |aLan truyền nhãn
653 |aTrích rút mối quan hệ
700 |aLê, Thanh Hương
700 |aSam, Chanrathany
700|aTrịnh, Minh Dũng
700|aNguyễn, Thành Long
700|aNguyễn, Thanh Thủy
773 |tTạp chí Tin học và Điều khiển học = Journal of Computer Science And Cybernetics |d2014|gTr. 15-17|v30|i01
890|c1|a0|b0|d7
Không tìm thấy biểu ghi nào