Luận án: Mô hình và phương pháp lập luận trả lời câu hỏi 'Tại sao' tiếng Việt

Luận án TS: Mô hình, phương pháp lập luận trả lời câu hỏi "tại sao" bằng phân tích diễn ngôn tiếng Việt. Tối ưu NLP.

Trường ĐH

Trường Đại học Công nghệ Thông tin

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án tiến sĩ khoa học

Năm xuất bản

Số trang

170

Thời gian đọc

26 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

50 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
1. Mô hình lập luận tự động: Trả lời câu hỏi "Tại sao"
Số trang:
170 trang
Trường:
Trường Đại học Công nghệ Thông tin
Chuyên ngành:
Khoa học máy tính
Tác giả:
Năm:

Tóm tắt nội dung luận án

I. Mô hình lập luận tự động Trả lời câu hỏi Tại sao

Luận án tiến sĩ này giải quyết thách thức của các câu hỏi "tại sao" trong khoa học máy tính. Nó đề xuất một mô hình lập luận tự động tiên tiến. Mục tiêu là tạo ra câu trả lời có tính giải thích, vượt qua giới hạn của hệ thống hỏi đáp truyền thống.

1.1. Giải pháp cho câu hỏi Tại sao

Hệ thống hỏi đáp hiện tại thường tập trung vào việc trích xuất thông tin. Chúng ít khi cung cấp lý do sâu sắc. Trả lời câu hỏi tại sao đòi hỏi khả năng lập luận phức tạp. Luận án này phát triển một phương pháp mới. Nó xác định các mối quan hệ nguyên nhân – kết quả. Phương pháp này không chỉ đưa ra thông tin. Nó còn trình bày lập luận một cách rõ ràng. Điều này nâng cao chất lượng tương tác giữa người và máy. Nó cũng cải thiện sự hiểu biết về quyết định của AI. Công trình này là một đóng góp quan trọng cho lĩnh vực khoa học máy tính, đặc biệt trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên và lập luận tự động. Mục tiêu cuối cùng là làm cho AI không chỉ thông minh mà còn dễ hiểu.

1.2. Kiến trúc mô hình lập luận đề xuất

Mô hình được thiết kế với nhiều thành phần tích hợp. Nó bắt đầu bằng thành phần phân tích diễn ngôn. Thành phần này xử lý văn bản tiếng Việt. Nó nhận dạng các đơn vị diễn ngôn và mối quan hệ giữa chúng. Tiếp theo là thành phần lập luận loại suy. Nó tìm kiếm các lập luận tương tự trong cơ sở tri thức. Thành phần lựa chọn quan hệ lý do sau đó chắt lọc thông tin liên quan. Cuối cùng, thành phần hậu xử lý tạo ra câu trả lời có cấu trúc. Toàn bộ kiến trúc này tạo nên một mô hình lập luận mạnh mẽ. Nó có khả năng trả lời câu hỏi tại sao một cách tự động và minh bạch. Đây là bước tiến đáng kể cho các hệ thống hỏi đáp thế hệ mới. Nó mở ra hướng tiếp cận mới trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo.

II. Phân tích diễn ngôn tiếng Việt Giải mã cấu trúc luận

Một trụ cột của luận án là phân tích diễn ngôn tiếng Việt. Cách tiếp cận này giúp hiểu sâu sắc cấu trúc lập luận trong văn bản. Nó là chìa khóa để xây dựng mô hình lập luận có khả năng trả lời các câu hỏi phức tạp.

2.1. Đơn vị diễn ngôn và quan hệ lý do

Lý thuyết cấu trúc tu từ (Rhetorical Structure Theory - RST) là nền tảng. RST phân chia văn bản thành các đơn vị diễn ngôn cơ bản (EDUs). Sau đó, nó xác định các mối quan hệ giữa chúng. Trong ngữ cảnh trả lời câu hỏi tại sao, việc nhận diện các quan hệ lý do là tối quan trọng. Các quan hệ này bao gồm nguyên nhân, điều kiện, kết quả. Chúng tạo thành chuỗi lập luận logic. Khả năng phát hiện chính xác các quan hệ này trong diễn ngôn tiếng Việt là một thách thức. Luận án đã phát triển các phương pháp chuyên biệt. Chúng cải thiện đáng kể độ chính xác. Điều này đóng góp vào sự phát triển của xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho tiếng Việt.

2.2. Phương pháp xác định quan hệ diễn ngôn

Luận án đề xuất một phương pháp lai ghép để xác định quan hệ diễn ngôn. Nó kết hợp ngữ pháp phi ngữ cảnh và kỹ thuật học máy. Phương pháp này đặc biệt chú trọng các quan hệ thuộc nhóm lý do. Điều này được thực hiện ở cả cấp độ câu và liên câu. Việc xác định EDU chính xác là bước đầu tiên. Sau đó, mô hình sẽ phân tích các đặc trưng ngữ pháp và ngữ nghĩa. Dữ liệu huấn luyện được xây dựng riêng cho tiếng Việt. Việc này đảm bảo tính hiệu quả của phương pháp. Kết quả cho thấy phương pháp này cải thiện đáng kể hiệu suất. Nó là yếu tố then chốt cho lập luận tự động. Đây là một đóng góp quan trọng trong phân tích diễn ngônxử lý ngôn ngữ tự nhiên.

III. Ứng dụng NLP AI Xây dựng hệ thống hỏi đáp minh bạch

Công trình này không chỉ giải quyết một bài toán cụ thể. Nó còn mở rộng ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và AI. Mục tiêu là phát triển hệ thống hỏi đáp có khả năng giải thích, góp phần vào lĩnh vực minh bạch AI (XAI).

3.1. NLP trong trả lời câu hỏi phức tạp

Các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên đóng vai trò trung tâm. Chúng giúp mô hình hiểu sâu sắc nội dung văn bản. Từ đó, nó có thể tạo ra các câu trả lời phức tạp. Hệ thống hỏi đáp truyền thống thường chỉ trích xuất đoạn văn bản. Tuy nhiên, luận án này sử dụng NLP để tái cấu trúc thông tin. Nó tạo ra các lập luận mạch lạc. Mô hình tận dụng các kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến như BERT. Chúng cải thiện khả năng hiểu ngữ nghĩa của từ và câu. Điều này giúp mô hình nhận diện chính xác các thành phần lập luận. Việc này đặc biệt quan trọng cho diễn ngôn tiếng Việt, một ngôn ngữ có cấu trúc phức tạp. Đóng góp này thúc đẩy ranh giới của khoa học máy tính trong việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên.

3.2. Hướng tới AI giải thích được XAI

Một trong những đóng góp nổi bật là việc nâng cao tính minh bạch AI (XAI). Khi một hệ thống hỏi đáp có thể trả lời câu hỏi tại sao, nó đồng nghĩa với việc AI có thể giải thích các quyết định của mình. Mô hình lập luận cung cấp một chuỗi lý do rõ ràng. Nó không chỉ đưa ra câu trả lời, mà còn chỉ ra các bước suy luận. Điều này xây dựng niềm tin cho người dùng. Nó cho phép các chuyên gia kiểm tra và hiểu cơ chế hoạt động của hệ thống AI. Việc này là thiết yếu trong các lĩnh vực yêu cầu độ tin cậy cao. Luận án này góp phần quan trọng vào việc phát triển các hệ thống AI không chỉ thông minh mà còn đáng tin cậy. Đây là một hướng nghiên cứu then chốt của khoa học máy tính hiện đại.

IV. Cơ sở lý thuyết phương pháp Nền tảng luận án tiến sĩ

Luận án tiến sĩ này được xây dựng trên nền tảng vững chắc. Nó kết hợp các lý thuyết tiên tiến từ khoa học máy tính và ngôn ngữ học. Các phương pháp này là cốt lõi cho sự phát triển của mô hình lập luận đề xuất.

4.1. Lý thuyết cấu trúc tu từ và lập luận

Lý thuyết cấu trúc tu từ (RST) cung cấp khung phân tích chi tiết. Nó cho phép phân tích cấu trúc diễn ngôn ở cấp độ câu và liên câu. Các quan hệ diễn ngôn được xác định rõ ràng. Chúng bao gồm các mối quan hệ hạt nhân và vệ tinh. Điều này giúp phát hiện các mối liên kết logic. Bên cạnh đó, luận án còn tích hợp các dạng lập luận loại suy. Lập luận loại suy cho phép suy luận từ các trường hợp tương tự. Điều này hỗ trợ việc tìm kiếm và tạo ra các giải thích. Sự kết hợp này mang lại sức mạnh cho mô hình lập luận. Nó đảm bảo khả năng hiểu và tái tạo lý do. Đây là một bước tiến quan trọng trong khoa học máy tính ứng dụng vào ngôn ngữ.

4.2. Ngữ nghĩa học phân bố và BERT

Ngữ nghĩa học phân bố là một trụ cột khác. Nó giả định rằng nghĩa của từ được thể hiện qua ngữ cảnh. Các từ xuất hiện trong ngữ cảnh tương tự có nghĩa gần nhau. Luận án sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron BERT. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ. Nó giúp tính toán ngữ nghĩa của câu một cách hiệu quả. Việc này đặc biệt quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. BERT cho phép mô hình hiểu sâu sắc mối quan hệ ngữ nghĩa. Nó cải thiện đáng kể khả năng so khớp và đánh giá lập luận. Đây là yếu tố then chốt cho sự thành công của mô hình lập luận trong luận án tiến sĩ này. Nó khẳng định vai trò của các công nghệ hiện đại trong khoa học máy tính.

V. Đánh giá hiệu suất Kiểm định mô hình khoa học máy tính

Phần này trình bày quá trình kiểm tra và đánh giá mô hình lập luận. Nó chứng minh hiệu quả của phương pháp đề xuất. Kết quả đóng góp vào lĩnh vực khoa học máy tínhhệ thống hỏi đáp.

5.1. Ngữ liệu thử nghiệm và tiêu chí đánh giá

Để đánh giá khách quan, luận án xây dựng các bộ ngữ liệu thử nghiệm chuyên biệt. Ngữ liệu này bao gồm các câu hỏi "tại sao" và câu trả lời lý do tương ứng. Việc này đặc biệt khó khăn cho diễn ngôn tiếng Việt. Các tiêu chí đánh giá bao gồm độ chính xác, độ đầy đủ, và tính mạch lạc của câu trả lời. Các độ đo như F1-score và ROUGE được sử dụng. Luận án tiến sĩ này so sánh mô hình đề xuất với các phương pháp hiện có. Sự chặt chẽ trong quá trình thử nghiệm đảm bảo tính tin cậy của kết quả. Nó khẳng định đóng góp thực tiễn của công trình. Việc này là bước quan trọng để xác nhận hiệu quả của mô hình lập luận trong hệ thống hỏi đáp.

5.2. Kết quả thực nghiệm và ưu nhược điểm

Các thử nghiệm cho thấy mô hình lập luận của luận án đạt hiệu suất vượt trội. Nó tạo ra các câu trả lời giải thích có tính chính xác cao. Đặc biệt, mô hình xử lý hiệu quả các câu hỏi có nhiều ý. Ưu điểm nổi bật là khả năng cung cấp lập luận minh bạch. Nó không chỉ đưa ra câu trả lời, mà còn chỉ ra quá trình suy luận. Tuy nhiên, mô hình vẫn còn một số hạn chế. Nó có thể gặp khó khăn với các ngữ cảnh yêu cầu suy luận thế giới thực phức tạp. Các hướng phát triển tương lai sẽ tập trung khắc phục những nhược điểm này. Nhìn chung, kết quả này là một đóng góp đáng kể cho khoa học máy tínhxử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó mở ra tiềm năng lớn cho hệ thống hỏi đáp thông minh và minh bạch AI (XAI).

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ khoa học máy tính mô hình và phương pháp lập luận để trả lời các câu hỏi tại sao dựa trên cách tiếp cận phân tích diễn ngôn tiếng việt

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (170 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

TRUONG ĐẠI HỌC CÔNG NGHE THONG TIN Nguyen Trong Chinh MO HINH VA PHUONG PHAP LAP LUAN DE TRA LOI CAC CÂU HOI "TAI SAO" DỰA TREN CÁCH TIẾP CAN PHAN TICH DIEN NGON TIENG VIET LUẬN AN TIEN SĨ KHOA HOC MAY TINH TP HO CHÍ MINH — NAM 2023 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TPHCM Nguyễn Trọng Chỉnh MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP LẬP LUẬN DE TRA LOI CÁC CÂU HOI "TẠI SAO" DỰA TREN CÁCH TIẾP CAN PHAN TÍCH DIEN NGÔN TIENG VIET Chuyén nganh: KHOA HOC MAY TINH Mã số: 62.01 LUẬN ÁN TIEN SĨ KHOA HỌC MAY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DAN KHOA HỌC: 1. Nguyên Tuân Đăng 2. Phạm Hữu Đức TP HO CHÍ MINH — NĂM 2023 LOI CAM DOAN Tôi cam đoan răng nội dung luận án này do chính tôi trực tiếp thực hiện và chưa được công bé trong bat kỳ khóa luận tốt nghiệp, luận văn thạc sĩ hay luận án tiến sĩ nào ngoài những báo cáo hội nghị, bài báo tạp chí hay đề tài nghiên cứu khoa học phục vụ cho chính luận án này. Tác giả luận án Nguyễn Trọng Chỉnh MỤC LỤC DANH MỤC BANG DANH MỤC HÌNH ANH DANH MỤC TỪ VIET TAT DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ Cè¬\=+mìaðIï32"S:H' MỞ ĐẦU Lý do lựa chọn đề tài Mục đích của luận án Nội dung nghiên cứu Đôi tượng nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu Y nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài CHƯƠNG 1.

TONG QUAN Tom tat chuong 1.1 HOI-DAP TU DONG 1.1 Nguồn gốc bài toán 1.2 Bài toán trả lời câu hỏi "TAI SAO" 1.3 Đánh giá phương pháp tra lời câu hỏi eFNtÓ€2©3SPY)OHKACDWLI 1.2 TONG QUAN TINH HÌNH NGHIÊN CỨU 1.1 Hướng tiếp cận chú giải tri thức 1.2 Hướng tiếp cận khai phá tri thức 1.3 Các phương pháp trả lời câu hỏi “TAI SAO” 1.4 Nhận xét các phương pháp trả lời câu hỏi “TẠI SAO” 1.5 Các nghiên cứu hỏi-đáp cho tiếng Việt 1.3 CÁC VAN DE LIEN QUAN 1.4 HƯỚNG TIẾP CẬN CỦA LUẬN ÁN 1.1 Tính toán mức độ thỏa lược đồ lập luận loại suy 1.2 Nhận dạng quan hệ diễn ngôn 1.5 CÁU TRÚC CỦA LUẬN ÁN 38 CHƯƠNG2. CƠ SỞ LÝ THUYET 41 Tóm tắt chương 4I 2.1 LÝ THUYET CÁU TRÚC TU TỪ (RHETORICAL STRUCTURE THEORY) 4 2.1 Don vị diễn ngôn cơ bản 42 2.2 Quan hệ diễn ngôn 42 2.3 Nguyên tắc phân tích diễn ngôn theo RST 44 2.4 Phương pháp phân đoạn EDU 44 2.5 Phương pháp xác định quan hệ diễn ngôn 46 2.2 LẬP LUẬN LOẠI SUY 46 2.2 Các dạng lập luận loại suy 50 2.3 NGỮ NGHĨA HOC PHAN BO (DISTRIBUTIONAL SEMANTICS) 53 2.1 Nghia của từ 54 2.3 Tính toán ngữ nghĩa với kiến trúc mạng BERT 55 2.4 DE XUẤT CÁC KHÁI NIỆM 61 2.1 Khái niệm chuỗi 61 2.2 Các khái niệm liên quan đến lập luận 61 2.3 Các khái niệm cơ bản của bài toán trả lời câu hỏi “TẠI SAO” 63 2.5 KET CHƯƠNG 66 CHUONG 3. PHAN TÍCH DIEN NGÔN TIENG VIET O CAP ĐỘ CÂU VÀ LIÊN CÂU THEO QUAN HỆ LÝ DO 68 Tóm tắt chương 68 3.1 GIOI THIEU BAI TOAN 69 3.2 BAI TOAN PHAN DOAN EDU 71 3.1 Xac dinh EDU 71 3.2 Chú giải EDU 71 3.3 XÁC ĐỊNH QUAN HỆ DIỄN NGÔN THUỘC NHÓM QUAN HỆ LÝ DO Ở CÁP ĐỘ CÂU 73 3.1 Xây dựng văn phạm phi ngữ cảnh 73 3.2 Phân tích quan hệ lý do ở cấp độ câu 77 3.4 XÁC ĐỊNH QUAN HỆ LÝ DO Ở MỨC LIÊN CÂU 79 3.5 THU NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 79 3.1 Đánh giá kết quả phân đoạn EDU 79 3.2 Đánh giá kết quả xác định quan hệ lý do cấp độ câu 80 3.6 KET CHUONG 81 CHUONG 4. PHƯƠNG PHÁP LẬP LUẬN TREN BIEU DIEN DANG VAN BAN TIENG VIET 83 Tom tat chuong 83 4.

PHƯƠNG PHAP LẬP LUẬN TREN BIEU DIEN DANG VAN BAN THEO CO CHE LOAI SUY 85 4.1 Tinh toán độ thuyết phục của lập luận g7 4.2 Xác nhận sự thỏa lược đồ loại suy 88 4.2 ỨNG DỤNG CUA LẬP LUẬN TREN BIEU DIỄN DẠNG VĂN BẢN 88 4.1 So khớp ngữ nghĩa của hai câu 88 4.2 Tính toán độ tương đồng ngữ nghĩa giữa hai câu 89 4. HUAN LUYỆN MÔ HINH NHẬN DẠNG LẬP LUẬN TREN BIEU DIEN DẠNG VĂN BẢN VỚI KIÊN TRÚC BERT 90 4.1 Xây dựng bộ ngữ liệu huấn luyện 90 4.2 Huấn luyện mô hình nhận dạng lập luận loại suy cho tiếng Việt 92 4. ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH NHẬN DẠNG LẬP LUẬN LOẠI SUY TREN BIEU DIEN DANG VAN BẢN 93 4.5 KET CHUONG 94 CHUONG 5. MO HÌNH LẬP LUẬN DE TRA LOI CÂU HOITAISAO 95 Tom tat chuong 95 5.1 PHƯƠNG PHAP LẬP LUẬN DE TRA LOI CÂU HOI “TẠI SAO” ~—97 5.2 MÔ HÌNH LẬP LUẬN DE TRA LOI CÂU HOI “TAI SAO” 98 5.1 Thanh phan phân tích diễn ngôn 101 5.2 Thanh phan lập luận loại suy 104 5.3 Thanh phan chon quan hé ly do 107 5.4 Thanh phan hau xt ly 111 5.

NGỮ LIEU THU NGHIEM 112 5.1 Ngữ liệu thử nghiệm dé đánh giá mô hình 112 5.2 Ngữ liệu huấn luyện mô hình rút trích câu trả lời 113 5.3 Độ đo đánh giá kết quả thử nghiệm 114 5.4 CÁC CHUONG TRÌNH ĐƯỢC THU NGHIỆM 114 5.1 Chương trình IRYQA 115 5.2 Chương trình QU-PhoBERT 116 5.3 Chương trình UIT-PhoBERT 116 5.4 Chương trình UIT-DistiIBERT 117 5.5 Chương trình UIT-XLMR 117 5.6 Chương trình BERTYQA 117 5.7 Chuong trinh OH-YQA 117 5.8 Chuong trinh MHOPQA 118 5.5 THU NGHIỆM VA DANH GIÁ 119 5.1 Thử nghiệm với câu trả lời có một ý 119 5.2 Thử nghiệm với câu trả lời có nhiều hơn một ý 125 5.3 Thử nghiệm vai trò của các thành phan trong mô hình 128 5.6 _ ƯU ĐIÊM VÀ NHƯỢC DIEM CUA MÔ HÌNH 134 57 BANLUAN 135 5.1 Van đề giải thích kết qua của mô hình 135 5.2 Vấn đề trả lời câu hỏi có nhiều ý 138 5.3 Van đề ứng dụng kết quả nghiên cứu của luận án 139 5.8 _ KÉTCHƯƠNG 140 KET LUẬN VA HƯỚNG PHÁT TRIEN 142 KET LUẬN 142 Các đóng góp của luận án 143 HƯỚNG PHÁT TRIEN 144 Danh mục công trình nghiên cứu 146 Tài liệu tham khảo 147 DANH MUC BANG Bang 1.1 Cac phương pháp trả lời câu hỏi “TAI SAO” theo cách tiếp cận kết hợp IR và IE.---- 2-2 2 s2+x+zx+zx+zszse2 19 Bang 1.2 Kết quả trả lời các dạng câu hỏi và dạng câu hỏi tại sao trên tập development của ngữ liệu SQUAD vĨ.1 Các thành phần của một lược đồ của một quan hệ diễn ngôn.2 Các yếu tô đối ứng của âm thanh và ánh sáng.3 Các yếu tổ loại suy cho lập luận về phán đoán thực tế về đạo đức .4 Các yếu tô loại suy cho lập luận về mèo là loài bò sát.5 Các trường hợp xuất hiện câu trả lời của câu hỏi “TẠI SAO”.1 Bảng xác định thành phần kết luận trong cấu trúc lý do dựa trên quan hệ diễn ngôn thuộc nhóm quan hệ lý đo.2 Thông kê về bộ ngữ liệu gán nhãn EDU.3 Một số luật sản sinh quan trọng và ý nghĩa của nó trong văn phạm pp,.- - - - - + + +3 919391 vn ng Hy 75 Bang 3.4 Các trường hop cần đưa vào nhóm quan hệ lý do ở cấp độ câu.5 Các trường hợp cần đưa vào nhóm quan hệ lý do ở mức liên câu.6 Hiệu quả của việc chú giải tự động ngữ liệu phân đoạn EDU từ treebank cấu trúc ngữ đoạn tiếng Việt NIIVTB.7 Thống kê dữ liệu thử nghiệm cho bài toán phân tích quan hệ lý do.1 Các dạng lập luận trong ngữ liệu VnNewsNLI.2 Thống kê các tập ngữ liệu NLI tiếng Việt được sử dụng.3 Kết qua thử nghiệm các mô hình NLI tiếng Việt.1 Thống kê các ngữ liệu thử nghiệm.2 Ty lệ các nhóm trong tap VnYQA và VIYQuAD.3 Thống kê ngữ liệu VSQUAD và ViQuAD.4 Kết qua của các chương trình trên ngữ liệu VnYQA 8/49/1001.5 Kết quả thử nghiệm của các chương trình theo nhóm câu hỏi trên ngữ liệu VnYQA và VIYQuAD.6 Kết quả thử nghiệm của các chương trình với câu trả lời có nhiều ý trên ngữ liệu VnYNews.7 Kết quả thử nghiệm khi không sử dụng một trong các thành phần trong mô hình của luận án trên tập thử nghiệm VnYQA và VIYQuAlD. n9 nh ng ràt 128 Bảng 5.8 Kết qua thử nghiệm khi không sử dung một trong các thành phan trong mô hình của luận án theo nhóm câu hỏi trên ngữ liệu VnYQA và VIYQuADD. sec eeeeeeke Bảng 5.9 Kết quả thử nghiệm khi không sử dụng một trong các thành phần trong mô hình của luận án với câu trả lời có nhiêu ý trên ngữ liệu VnYNews.10 Thống kê số lượng trường hợp có câu trả lời sai của mô hình lập luận dé trả lời câu hỏi “TAI SAO” dựa trên cách tiếp cận phân tích diễn ngôn tiếng Việt theo lập luận và quan hệ diễn ngôn.11 Thống kê số lượng trường hợp có câu trả lời đúng của mô hình lập luận dé trả lời câu hỏi “TAI SAO” dựa trên cách tiếp cận phân tích diễn ngôn tiếng Việt theo lập luận và quan hệ diễn ngôn.---- ¿+ +s+++zx+z++z+zx+zxzxezed ¬" 133 DANH MỤC HÌNH ANH Hình 1.1 Sơ đồ các bước xử lý trong phương pháp hỏi-đáp tự động .2 Các hướng tiếp cận giải quyết bài toán hỏi-đáp.3 Các tiêu chí phân loại hệ thống hỏi-đáp .4 Minh họa a) một lược đô lập luận và b) một lập luận tương ung .5 Minh họa biểu diễn dạng cây của lập TUẬH.7 Minh họa cầu trúc tu từ theo RST v.1 Minh họa quan hệ diễn ngôn một hạt nhân .2 Minh họa quan hệ diễn ngôn nhiêu hạt nhân .---:-c+cccs+s+se¿ 44 Hình 2.3 Lược đồ cơ bản của lập luận loại suy theo Juthe.4 Minh họa kiến trúc BERT.5 Kiến trúc mang dùng đề huấn luyện mô hình NLI.6 Minh họa kiến trúc mạng cho bài toán gán nhãn dữ liệu chuỗi.1 Vi dụ về định dang chú giải EDU.--2- 2 2 2+s2+x£E+zxzzs+ce2 72 Hình 4.1 Minh họa việc áp dụng lược đồ lập luận loại suy của Juthe.1 Mô hình hệ thống lập luận dé trả lời câu hỏi "Tại sao" dựa trên cách tiếp cận phân tích diễn ngôn tiếng Việt.2 Quy trình xử lý câu hỏi của hệ thống lập luận dé trả lời câu hỏi "Tại sao" dựa trên cách tiếp cận phân tích diễn ngôn tiếng Việt.3 So đồ thiết kế thành phan phân tích diễn ngôn theo quan hệ lý do .4 Quy trình xử lý văn bản của thành phần phân tích diễn ngôn theo quan hệ lý đỊO.- - -- 5 + 13119 11191111911 191 191 ng ng nếp 102 Hình 5.5 Kết quả phân tích quan hệ lý do của thành phần Phân tích diễn ngôn.6 Sơ đồ thiết kế thành phan lập luận loại suy .7 Quy trình xử lý của thành phan lập luận loại suy .8 Kết quả tạo lập luận theo cơ chế loại suy của thành phần Lap 1uan load SUY 1 .9 Thành phan chọn quan hệ lý dO .10 Quy trình xử lý của thành phan chọn quan hệ lý do.11 Đồ thị lý do được tạo trong thành phần Chọn quan hệ lý do.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Nguyen Trong Chinh (2023). Mô hình trả lời câu hỏi 'Tại sao' tiếng Việt [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Công nghệ Thông tin]. LuanAn.net. https://luanan.net/cong-nghe-thong-tin/khoa-hoc-may-tinh/luan-an-tien-si-khoa-hoc-may-tinh-mo-hinh-va-phuong-phap-lap-luan-de-tra-loi-cac-cau-hoi-tai-sao-dua-tren-cach-tiep-can-phan-tich-dien-ngon-tieng-viet

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Mô hình trả lời câu hỏi 'Tại sao' tiếng Việt" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án TS: Mô hình, phương pháp lập luận trả lời câu hỏi "tại sao" bằng phân tích diễn ngôn tiếng Việt. Tối ưu NLP.

Luận án "Mô hình trả lời câu hỏi 'Tại sao' tiếng Việt" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin. Năm bảo vệ: 2023.

Luận án "Mô hình trả lời câu hỏi 'Tại sao' tiếng Việt" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Mô hình trả lời câu hỏi 'Tại sao' tiếng Việt" thuộc chuyên ngành Khoa học máy tính. Danh mục: Khoa Học Máy Tính.

Luận án "Mô hình trả lời câu hỏi 'Tại sao' tiếng Việt" có bao nhiêu trang?

Luận án "Mô hình trả lời câu hỏi 'Tại sao' tiếng Việt" có 170 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Mô hình trả lời câu hỏi 'Tại sao' tiếng Việt" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter