Tóm tắt tài liệu: Mã hóa, dữ liệu văn bản, phân tích chuỗi và cấu trúc ký tự

Tổng hợp kiến thức tiếng Việt: ngữ pháp, văn học, chính tả và cách dùng từ hiệu quả. Nâng cao kỹ năng viết và hiểu bài.

Tác giả

Luan An

Thể loại

luận văn

Năm xuất bản

Số trang

706

Thời gian đọc

1 giờ 46 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

85 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
Mã hóa văn bản: Nền tảng xử lý dữ liệu ngôn ngữ
Số trang:
706 trang
Trường:
trường đại học
Chuyên ngành:
Khoa học máy tính
Tác giả:
Năm:

Tóm tắt nội dung luận án

I.Mã hóa văn bản Nền tảng xử lý dữ liệu ngôn ngữ

Tài liệu này khám phá các khía cạnh cốt lõi của mã hóa văn bản và tầm quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Hiểu cách dữ liệu văn bản được chuyển đổi là bước đầu tiên để phân tích văn bản hiệu quả. Quá trình mã hóa ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của các mô hình học máyhọc sâu. Nó tạo ra nền tảng cho mọi tác vụ từ tóm tắt tự động đến trích xuất thông tin. Khai thác tối đa dữ liệu văn bản đòi hỏi một chiến lược mã hóa vững chắc.

1.1. Tầm quan trọng của mã hóa dữ liệu văn bản

Máy tính xử lý dữ liệu số. Dữ liệu văn bản cần được chuyển thành dạng số để máy tính hiểu. Mã hóa văn bản chuyển đổi các ký tự, từ, câu thành biểu diễn số. Việc mã hóa chính xác đảm bảo tính toàn vẹn thông tin. Nó là cầu nối giữa ngôn ngữ con người và hệ thống máy móc. Không có mã hóa phù hợp, việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên là không thể.

1.2. Các tiêu chuẩn mã hóa phổ biến

ASCII là tiêu chuẩn mã hóa cơ bản cho tiếng Anh. UTF-8 là tiêu chuẩn phổ biến nhất hiện nay. UTF-8 hỗ trợ hầu hết các ngôn ngữ trên thế giới. Nó mã hóa các ký tự đặc biệt, dấu, biểu tượng. Lựa chọn tiêu chuẩn mã hóa chính xác quan trọng. Tiêu chuẩn không đúng gây ra lỗi hiển thị, lỗi phân tích văn bản.

1.3. Tiền xử lý văn bản cho NLP

Tiền xử lý là bước cần thiết sau mã hóa. Các bước bao gồm chuẩn hóa chữ hoa, chữ thường. Loại bỏ ký tự đặc biệt, số. Tách từ, loại bỏ từ dừng (stop words) cũng quan trọng. Chuẩn hóa gốc từ (stemming, lemmatization) làm giảm độ phức tạp của từ vựng. Tiền xử lý hiệu quả cải thiện đáng kể hiệu suất xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

II.Biểu diễn văn bản Chuyển đổi dữ liệu thô sang số

Sau khi mã hóa văn bản và tiền xử lý, dữ liệu cần được biểu diễn văn bản dưới dạng số. Đây là bước quan trọng để các thuật toán học máy có thể làm việc. Các phương pháp biểu diễn ban đầu tập trung vào tần suất xuất hiện của từ. Chúng biến văn bản thành các vector số. Việc lựa chọn phương pháp biểu diễn ảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích văn bản.

2.1. Mô hình túi từ Bag of Words

Mô hình túi từ coi văn bản là tập hợp các từ. Thứ tự từ không được xem xét. Mỗi tài liệu được biểu diễn bằng một vector. Các chiều của vector tương ứng với các từ trong từ điển. Giá trị mỗi chiều là số lần xuất hiện của từ. Phương pháp này đơn giản, dễ thực hiện. Nó thường được dùng làm cơ sở cho khai phá văn bản sơ khai.

2.2. Ma trận TF IDF trong phân tích văn bản

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) là cải tiến của Bag-of-Words. Nó đo lường mức độ quan trọng của từ trong tài liệu. TF là tần suất xuất hiện của từ trong tài liệu. IDF là nghịch đảo tần suất tài liệu chứa từ đó. Từ xuất hiện nhiều trong một tài liệu nhưng ít trong cả bộ sưu tập có điểm cao. TF-IDF rất hữu ích cho phân tích văn bản và tìm kiếm thông tin. Nó giúp làm nổi bật các từ khóa đặc trưng.

2.3. Hạn chế của phương pháp truyền thống

Các phương pháp truyền thống có một số hạn chế. Chúng bỏ qua ngữ nghĩa của từ. Từ đồng nghĩa hoặc từ đa nghĩa không được phân biệt. Kích thước vector lớn nếu từ điển lớn. Điều này dẫn đến vấn đề thưa thớt dữ liệu. Chúng không nắm bắt được mối quan hệ ngữ cảnh giữa các từ. Các hạn chế này thúc đẩy sự phát triển của embedding từhọc sâu.

III.Embedding từ Học sâu Cải thiện phân tích ngữ nghĩa

Các tiến bộ trong học sâu đã thay đổi cách biểu diễn văn bản. Embedding từ giải quyết các hạn chế của phương pháp truyền thống. Chúng tạo ra các vector dày đặc, có ý nghĩa ngữ nghĩa. Các vector này mã hóa mối quan hệ giữa các từ. Điều này cải thiện đáng kể khả năng phân tích văn bản của mô hình.

3.1. Word Embeddings Biểu diễn vector dày đặc

Word Embeddings là các vector số dày đặc. Mỗi từ được gán một vector. Các từ có ngữ nghĩa tương tự nằm gần nhau trong không gian vector. Ví dụ: "vua" và "hoàng hậu" sẽ gần nhau hơn "quả táo". Word2Vec, GloVe là các mô hình phổ biến. Chúng học biểu diễn từ dựa trên ngữ cảnh xuất hiện. Điều này giúp các mô hình học máy hiểu ngữ nghĩa sâu hơn.

3.2. Mạng nơ ron sâu cho ngữ cảnh văn bản

Mạng nơ-ron sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và mạng nơ-ron tích chập (CNN), xử lý tuần tự tốt. Chúng có khả năng nắm bắt ngữ cảnh dài hơn. Long Short-Term Memory (LSTM) và Gated Recurrent Unit (GRU) là các biến thể của RNN. Chúng giải quyết vấn đề phụ thuộc dài hạn. Các mạng này được sử dụng rộng rãi trong xử lý ngôn ngữ tự nhiênphân tích văn bản.

3.3. Các mô hình Pre trained Transformers

Transformers là kiến trúc đột phá gần đây. Chúng dựa trên cơ chế tự chú ý (self-attention). Cơ chế này cho phép mô hình xem xét toàn bộ ngữ cảnh câu cùng lúc. BERT, GPT là ví dụ điển hình của các mô hình pre-trained Transformer. Chúng được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu văn bản. Sau đó, chúng được tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể. Các mô hình này đạt hiệu suất vượt trội trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

IV.Ứng dụng NLP Tóm tắt trích xuất khai phá văn bản

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sử dụng các kỹ thuật mã hóa văn bảnbiểu diễn văn bản để giải quyết nhiều vấn đề thực tế. Các ứng dụng này giúp tự động hóa, tăng cường khả năng phân tích văn bản. Từ việc tóm gọn thông tin đến việc tìm kiếm dữ liệu cụ thể, NLP ngày càng quan trọng.

4.1. Tóm tắt tự động Giảm tải thông tin

Tóm tắt tự động là quá trình tạo ra bản tóm tắt ngắn gọn. Nó giữ lại các ý chính của tài liệu gốc. Có hai loại chính: tóm tắt rút trích và tóm tắt tổng hợp. Tóm tắt rút trích chọn các câu quan trọng nhất. Tóm tắt tổng hợp tạo ra các câu mới. Ứng dụng này giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt nội dung tài liệu dài.

4.2. Trích xuất thông tin Phát hiện thực thể quan hệ

Trích xuất thông tin tập trung vào việc xác định và trích xuất dữ liệu cụ thể. Ví dụ: tên người, địa điểm, tổ chức. Nó còn phát hiện các mối quan hệ giữa các thực thể. Nhiệm vụ này rất quan trọng trong việc xây dựng cơ sở tri thức. Nó hỗ trợ các hệ thống hỏi đáp, phân tích tài liệu pháp lý.

4.3. Phân tích cảm xúc và phân loại văn bản

Phân tích cảm xúc xác định thái độ của người viết. Nó có thể là tích cực, tiêu cực, trung tính. Phân loại văn bản gán nhãn cho tài liệu. Ví dụ: spam, tin tức, bình luận sản phẩm. Cả hai ứng dụng đều sử dụng kỹ thuật học máyhọc sâu. Chúng cung cấp cái nhìn sâu sắc về dữ liệu văn bản.

V.Khai phá văn bản Tối ưu dữ liệu phi cấu trúc

Khai phá văn bản là quá trình khám phá các mẫu, xu hướng từ dữ liệu văn bản. Nó sử dụng các kỹ thuật từ xử lý ngôn ngữ tự nhiênhọc máy. Mục tiêu là biến dữ liệu phi cấu trúc thành thông tin có giá trị. Điều này hỗ trợ ra quyết định, tạo ra tri thức mới.

5.1. Phát hiện chủ đề và phân cụm tài liệu

Phát hiện chủ đề là xác định các chủ đề chính trong bộ sưu tập tài liệu. Phân cụm tài liệu nhóm các tài liệu tương tự lại với nhau. Các thuật toán như Latent Dirichlet Allocation (LDA) được sử dụng. Chúng giúp tổ chức, điều hướng thông tin hiệu quả.

5.2. Khai thác dữ liệu từ nguồn lớn

Dữ liệu văn bản đến từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ: mạng xã hội, email, báo cáo. Khai phá văn bản giúp xử lý khối lượng lớn dữ liệu này. Nó cho phép tìm kiếm thông tin ẩn, phân tích xu hướng thị trường. Dữ liệu phi cấu trúc trở nên dễ quản lý hơn.

5.3. Thách thức trong khai phá văn bản

Khai phá văn bản đối mặt nhiều thách thức. Tính đa dạng, mơ hồ của ngôn ngữ tự nhiên. Sự thay đổi ngữ cảnh, tiếng lóng, từ viết tắt. Cần tài nguyên tính toán lớn cho các mô hình học sâu. Đảm bảo quyền riêng tư và đạo đức dữ liệu cũng là mối quan tâm.

VI.Học máy trong phân tích văn bản Xu hướng phát triển

Học máy đóng vai trò trung tâm trong phân tích văn bản. Các thuật toán học máy cho phép hệ thống học hỏi từ dữ liệu. Điều này dẫn đến các mô hình có khả năng dự đoán, phân loại cao. Xu hướng hiện đại kết hợp học sâu để đạt hiệu suất vượt trội.

6.1. Thuật toán học máy cổ điển

Các thuật toán như Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression được sử dụng rộng rãi. Chúng hiệu quả với các tác vụ như phân loại văn bản. Cần kỹ thuật biểu diễn văn bản tốt. Chúng thường hoạt động tốt với tập dữ liệu không quá lớn. Đây là nền tảng cho nhiều hệ thống NLP ban đầu.

6.2. Tiến bộ của học sâu trong NLP

Học sâu đã cách mạng hóa xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các kiến trúc như RNN, CNN, Transformers có khả năng học biểu diễn ngữ nghĩa phức tạp. Chúng xử lý lượng lớn dữ liệu, đạt được kết quả gần với con người. Sự phát triển của các mô hình pre-trained đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu.

6.3. Tương lai của xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Tương lai của xử lý ngôn ngữ tự nhiên hướng tới hiểu biết sâu sắc hơn. Phát triển mô hình đa ngôn ngữ, đa phương thức. Khả năng giải thích của mô hình sẽ được cải thiện. Các hệ thống tóm tắt tự độngtrích xuất thông tin sẽ thông minh hơn. Khai phá văn bản sẽ đóng vai trò lớn hơn trong kinh doanh và nghiên cứu.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tom tat tieng viet

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (706 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

1Q 111 <KHHHHHHHHHHHHHHHL@UE ©©©©Q QC] .,HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHL-QQQQ1HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHE eeeoeoeoeoeoooooóoóoóooooooeoeoeoeoooooooóooooooooeoeoeooooooooe eeeeoeoeoeoeoooóoóoóoóooooooeoeoeoeooooooóoóooooooooeoeoooooooooe eeeoeoeoeoeoooooóoóoóooooooeoeoeoeoooooooóooooooooeoeoeooooooooe eeeeoeoeoeoeoooóoóoóoóooooooeoeoeoeooooooóoóooooooooeoeoooooooooe eeeoeoeoeoeoooooóoóoóooooooeoeoeoeoooooooóooooooooeoeoeooooooooe eeeeoeoeoeoeoooóoóoóoóooooooeoeoeoeooooooóoóooooooooeoeoooooooooe eeeoeoeoeoeoooooóoóoóooooooeoeoeoeoooooooóooooooooeoeoeooooooooe eeoooeoeoeoeooooooooooooooeoeoooooooooooooooeoeooooooooe 9 9999990909ooooooooe HHH OH OHHH SQ HHH Dj AR ##-HÂ, triLbn trtbn THÔ HHHHHHI ( ĐHHHHHHHHHHHHHHIQIHHHHHHIQ1HHHHHHHHI@.HHHHHHHHHHĐHHHHHHHHHHHL HHHHHHOHHHHHH HH HEV V HH HH HEH HEHEHE H OO GG HHH > HHH > HH HHO | HE" HOH HHH ) OHHOHHH OHHH SHHHO SHH " HHHOSHHHHHH OO SHHHHHH OSHHHHHH O OHH OHHH - CHHOHHHOG HHT HHH OG HHH HHH OOH AHHH OG HAHHHH OOH AHHHHOOH HA AHHHOGHHHHHHOGHH SHHHOGHHOHHH | OHH B#1ÔH.HHÔ1H1>IHHIQÔ1HHHHHHOIĐIHHHHHHOIĐHHHHHHHIQHHHHHHHHHHHHHHEVIHHR #HHILVIHHHHHHIÔSHH.SGtÔÔ1HHHHHL GHHHHHE GHHHHHE GHHHHHHUOHERHHHVHHE" HHHOSHHHHAH HHHHHHHOSHHAHHHOOHAHHHHHHAAHHHH OEE Ô1HHHỊ Ô1tHÔTHHHHÔÔHHLhHHHÔHHHỊY HHHHHHH.HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHE HEE HOOHHHHHHO SHHHHH HOOOOHHHHO LOGO ee tet HHH 4 #44 Ht WO HEHEHE HE HE O HEHEHE EH HHH OHH OHHH ) OHHH HB OHH OHHHOOHHH HHHWOHHOHHHOGHH HEHEHE ĐỘ HHHHHHHHHHHHHE #HHHHHHIQHIÔHH/61H1HH1HLH0(Q.HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHÔtĐ #HHHHHÔTHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHE Ô1H1HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH.HHHHIQIHHHHHHQIHHHHHIWHHHHHHL) QHHHHHIX1HHHHI411U #HHI%ÔHHHHHIHHHHHHHHHHHHHIQ111L100001121L11000Ô11H1HHL1L1HHHHLL@ĐĐH1HLL000011L1/000011H/ #900022:2::00002:/2:2000002222:20000022222000001222120000222220000012222/000012220/000012220000012124L26 COOH HHAOOHEHHHAUOHHHHHHUOHHHHHHUOOHHHHHHOOHHHHHHOOHHHHHHUOHHHHHHAHHHHH HH HH HH HHH HHH #HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHĐ(BHHHHHHHHHHHE HH THÍ<EHHH : HHH:HHHHHHI #ÄHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHL #ÄHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHL #ÄHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHL #ÄHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHL #HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHL HHHHHHHHHH # #4 HBHOH HGHIH@HOH #HDH@HCH VUIÔH HHƯÔHOH ĐTUÔHOH EU HH Đ U HH HE HH#HHHHHHHHHH HH HH HBHOH HYH #THÔU HTHRH@HOHNHGH 0/0010 HHAGHCH HYH HHAGH HNHOHI# HHH # # ##HTN#H# #TWH#Ô #LWA#M# # # HNHGHHHIHOANE #CHOHUH HTHOANHHH HANH HTHOHOHNH, # ATHOHCH HDHOHNHGH # HCHHAGHNHGH AVHIHOHMH, # HGHIHOHMH HHHAHUH HCHOHAH HCHAHOH HXHOHAH HBHOHCHHH #XHOH HTHRAGHNH #THHH@HCH HNHGHHATHOHMH #VHOH HLH@HMH #SH@HNHGH # HBHOHNHHH #VHIH@HMH HKHHHOHPH HDHOHNHGH H#THHHOHPH # #C#h#usty#Oand #n#g#O@#n#h# # 4:4 HYH #h#OH#cH HcHOH AtHrHutyHOHn# HMHOH HSHOH# #:# #OH2H7THQHOHQHOHIH # # #T/Ô#M# #TUÔMT# #LUWÔ#N# #O@HNH HTHIHGHNH H#SH(# #YH4 #HHOHCH # # # #H#Ô# HNH@HIH #-# #2HOHIHTH HCHOHNHGH #TRUÔUNÉHƯ HHHGHOACH HHHOHGHNHY H#THHH@HNHHH #THOAI# HTHRH@HOHNHGH 0/0010 HHAGHCH HYH HHAGH HNHOHI# # # #NHg#Ô/Ô0110 #HhHOHOHNHGH AdHOHNH #k#h#otaft #h#OAcH:# #11.# #HHHOH HTHHHOH #PHHHOHOHNHGH H2#.# #N#gữ#uUWyfÔfnft #THrH#@Hn# #THhAOH HGHIAGHNHGH HHHOHOANHGH # # #P#h#Ô#n# #b#i#Ôtn# H10: 0 = APHGHSH.# HNHgHUdyHOHNH AMHi#n#hA #HHOH #P#h#Ô#n# #b#ifÔtnd H2: 0 = AGHSH.# HHHOHOANAGH #K#i#md #H#u#y#Ô0n# #P#h#Ô#n# #b#iwÔtn# #3: #P#GUSH. #N#g#u#y#Ôn# #T#HhHOH #N#g#Ôức# #L#a#n# # #L#U#Ô#n# #Ô#nH H#SHOH HHHOHOHCH HbH@HOH HVHOH HtHrHOHGHCH HHHGHI# #HHOHNHGH #c#h#6#m# #1#u#@#n# #Ô#n# #T#1Ô0n# #s#Ô #c#Ô1p# #T0r#90Ô0n#g# #HhHOHpH HtHOHi# #T#r#ÔUÔtn#QH# HHHOHI# #HhHOHCH HYH HHHÔU NHÔH1 H#V#@HO# thưÔH1t # # HOH # HOHIHOH HOH HH # HnHgHOHy# Ở # 4 OH HtHhHOHNHGH HOH HOH OH # #n##ữm# #200107 # # #CUỘU #LUhUÔU# #tHOHmH #h#11@0u #10u0WÔ0n# Ông #tUÔH1 0:0 #T#h#Ô# #vữiHÔữn# #QHUHOHCH gứlttad #T#h#Ô#. #vữiwÔin# HTHrHOKOAnHGH HHHOHIH HhHOHCH HYH HHHOH ANHOHI# # HHHOHTH HVHOHNH #4404 #1. # #THÔHnHh# #CHOHPH AtHhHinOHtH HcHOHAH HHHOH HtHOHI# #V#i#Ôm# #k#h#Ô#p# #d#Ô#n#g#.

#tựh#Ôp# #(0VWK#DET#) #(#R#h#e#u#m#a#t#o#iwd# #Afrfftt#hf#rfifftfltst #-# HRHAH)H # #1HOH #bHOHNHhH LH 0CHÔU tmU1LHÔfUnd #H100,nd #h#Ô#n#h#,# #d#1/Ô#n# #b#i#Ô#n# #m#Ô#n# #t#Ô#n#h# #v#Ô01# #c#Ôtc# #b#i0u #h#i#Ô#n# #tHÔ010 #k#h#@4p#, # Hn#g#o#OHi# #kih#ÔUpHd HVHOH HtHOHOANH #HtHhAoHNH #04 #n#h#i#Ô#u# #m#Ô#c# #101 #Hk#hHOHCH #nữ#hữa#u#,# #d#1#Ô0n#d #b#1#Ô#n# #p#h#Ô#c# #tH#O#p#, # #cHhHO# #tHOHI# #nHữaf#y# #n#g#u#y#Ôfn# ứng#h#Ôứnữ AvHOH ACHOH H#cHhHOH #b#Ô#n#h# #sữi#n#h# #HCHOHaH #OHOANHhH HVHOANH HCHHAOHAH HHHOHOHCH HDf1UÔUCH #rH#OH#, # #n#Ô#n# A#veinGHCH HUH1U0UU HtHr HOH HcHOANA HOxOHpH Hn#h#ikGHUH #k#hHOH #k#h#HHNA.# HM#@HCH HdHOH HY# #hHGHCH #HHOH HOHpH HdHOHNHGH HrHOHtH An#h#ix@Huk #p#hAeHOHNHGH #p#h#@#p#, # #sHO# #d#OHNHGH Hn#hH#iA@HUH #1LH4OHGHI# H#t#hHUxOHCH, # HVAOH Hn#gHOHYH #cH#OAnHg# #CHOH #n#h#i#Ô0u# #L0oHÔ010 #tứh#UÔ0C# HmHOAI# HrHa#t #HHOHI#, # #n#h#@#n#g# #c#h#o# #HH@HNH Hn#aty# HvHOANH HCHHHOHAH HCHOH HmHOAtH # LHOHOHIF #t#h#u#Ô#Cc#,# #h#aw#y# #m##t# #p#h#@#Ô#n#g# #Hp#HhHGHPH Hn#GHOH HCHOH #t#HHOH #c#h#@#a# #k#hHOHI# #h#Ô#n# #b#Ô#n#h#.# #C#Ô£c# #tứh#U#Ôt#C# #c#Ôta# HYH #h#OACH #h#i#Ônd #4HOHi# #(HYHHHHAHH)# HHHLHGHUH AtHrHO4# AVHKHDATH, # #k#h#i# #d#Ô#n#g# #k#@HO# #dUÔH1 HCHOH Hn#h#i#GHUH AtHOGHCH AdHOHNHGH #k#h#Ô#n#g# #m#o#n#g# #m#u#Ô#n#.# #T#h#e#Of #HYH #hHGHCH ACHOH #tHrH#utyHOAn# #(H#YHHHCHTH) 4, # #VAKADHTH #t#h#u##c# #p#h#Ô#m# #v#i# #c#HHHOANHGH HTHOH.# HTHOH HxHOHaH HYHHHCHTH #HHOH HCHOH #r#Ô#tW #n#h#1#0u #p#h#OKOHn#gH AtHhHUAOHCH HHHOH HcHHHOHAH HCHHHoHNHGH HTHOH #n#@#i# #c#h#u#n#g# HVHOH AVHKHDHTH #n#O4id #r#i#@Hn#gH, # #c#HhHO# #h#1Ô0u #qHUAOH HtHOHtH HvHOH #LUÔ01nHh# ta#nHd #HtHO#OHNH #cHaHO#.# HTHUHyH #n#h#i1#Ô#n# #cuÔwc# #n#g#h#i#Ô#n# #c#Ô0uH HtHrHOHGHCH #HHGHYH ACHHHOH #y#0u0 HtHOHpH #tH#r#uANHGH #n#g#h#i#Ô#n# #c#Ô0uH HCHOHCH HVHOH Ht#h#UAOHCH #VHÔH HbHOHIi# #tHhH4UKOHCH HYHHHCHT#H #u#Ôf#n#g# #tHr#otndg#, # ##HOH HHHIHOHUH #tHr HOH #bAOHNHhH AVHKHDATH.# #CHOH #rÔ0C# H#O4tH HCHOHCH Hn#gHhHix@Ane #cHOHUA HVHOH AcHHHOH Hp#HhHOAMH #HtHhAUKGHCH A#d#OHNHGH #n#g#o#0i1 Hd#GH#n#gH #LúrfOHWnfg# HHH1UÔ0u00 HtHr HOH #HbHOAN#hH HVAKHDHT#H.# #T#r#o#n#g# #n#h#Ô#n#g# #n#t#tm# #guÔfnd tuHÔttyt HCHOHNHGH #vfÔtit HsHOH ApHhHOet# #t#rWifÖtUn# #v#ÔUÔ0CH tbưÔUcH HCHOHAH HCHOANHGH ứntg#hfltÔHp# tduÔHÔct AVHOH #b#@#0# H#c#hHOH HYHHHCHTH, # #cHOHCH HcHHHOH HpHhHOHmH HYHHACHTH #d#Ô#ng#g# Hn#g#ox#GHi# #HHOH HHHOHOHCH HHHOHAH HVHOHOH #nfg#hfiHÔfn# ACHOHUH, # sung #x#U#ÔWt# #vHÔ# #củufnf#g# #CHOHDH H#p#HhHOH#cH HVHOH #cHhHOH ACHOHNHGH #tHOHCH ##H1HÔHUĐ H#tHrHO#.4# #CHa#o# H#x#oHa# HBH@HCHhH #xXHOH #1LHOH HmHOHtH HcHHHOH #p#hHOHm# #d#@Hn#gH Hn#gHOHOHI# HCHOHAH HYHHACHTH #cHOH #tHhHOHNHhH Hp#hHOAn#:# #n#OHCH #r#Ô#n# #hưÔ# #m#a#nfg# #k#hH#Ô#,# #mf#e#t#h#y#L# #safL11CHiWLtaftt#, # #m#e#n#t#h#o#L#,# #c#a#m#p#h#o#r#,# #t#i#n#h# #d#Ô#u# #q#u#Ô1#,1# #tWi#n#h# #d#Ô#u# #b#Ô#c# #hHOH.# #HHOH HCHOH #bHOANHGH HcHhHOHNHGH #k#h#oftaf thưÔtcH việt #tHOHCH #d#Ô#n#g# ##01HÔ0UU HtHr HOH ACHiAnHgH HnHhHOH #tưÔữnghữ #a#nd #tứot#Ô0nd# #cHOHAH #C#h#Ô#ˆ #p#h#Ô#m#,# #c#h#Ô0nHg# HtHOHIF #HHOH HtHiAOHNH #h#Ôn#hứ #n#g#h#1i#Ô#n# H#cH#@HUH HHHOH HtHOHi# HvHOHI# HOH HmHOHCH HtHi#@HUH:# #2#.4 HMH@HCH #tH#i#@#HUH #1#.4# # #N#g#h#i#@An# #cH#OHUH HHHOHCH #HtHOANHhH H#CHOHPH, # #OHOHNH AtHr#OKOAN#GH #d#i#G#Hn#H, # #k#OHCHHH HOHNHgH Hd#a# HVHOH AtHOHCH H#d#OHNHGH HCHHHOHNHGH #v#1#0m#, # #Q#iHÔữm# ##fữaf#Ut# tứcHÔtat tcưatoft #x#oHat HBHOHCHhA #xHOH AtHrHOAnk #HtHhHOHCH #n#g#h#1#ô#m# #2H.H # ##UÔ#nHh# HQHIHOH HtHOHCH HdHOHNHGH HCHOHaH HCHaHO# #xHOHa# #BHOHCHhH #x#O# #kHOHtH #hHO#pH# #HbHGHI# #t#h#u#Ô#cE #QUUUÔ #c#hưid AtHhAOHOACH HdHOHOHCH #t#r#i# #mHÔf#U# #tứhfữaf#n#g# #LfrtÔ0nd #HbHOAN#HhH ứn#h#Ôứn# #v#1#Ô0m# #k#h#Ô#p# #d#Ô#n#g# #t#h#Ô#p# HoHi#a#i# HHHOHOHNH H1#,# #THIH #(#t#hHOH #h#Ôfn# ứn#h#i##cg #tứh#Ô#c# tHÔtp#)t.1 6U tứntgtdhứ)tat #HtHhA@HCH HtHinGHNH AVHOH ứn#h#0n#gd #0000nHg# #gH#OHDH #m#Ô#i# #cuÔ#a# #Lu#Ôfn# #90n# WUUÔU HUUHÌH HHHOH #nfguhflHÔfng# ACHOHUH AmHOHtH AcHOHCHHH thư AtHhHOANHGH #vuột #k#hữo#a# #hHÔf#c# #vHOH #tHOHCH HdHOHNHGH ACHOHa# ACHaHO# Hxtofat HBHOHCHhH #xHOH, # #m#Ô#t# #c#h#Ô# #p#h#Ô#m# #t#h#U#Ô#CH #Y# #h#GHCH #CHOH HtHrHutyH@An# #dHOHOHI# #d#Ô#n#g# #cfữaf#o# #xt#ofat #dH#OHNHGH HnH#gHOHOHI#, # ACHOH AtHhHOANHhH #p#h#Ô#n# #c#h#GHn#h# #1404 ứnH#Ôfứcw# #rHÔ0nd# “hố #m#akn#g#, # #bHOANHGH H#CHOHCH #p#hHOHOHNHGH #p#h#Ô#p# #ndg#h#i#@kn# #c#O#u# #k#hHotat #h#OHcH# AcHOHaH HYH thuc thứ #Ô£ng Đ#H“HÔHTH.U HNHhH AVEOHyH HHHÔU CHÔHHU tHUỘU ttQUÔHpH tp£hHÔfn# AvHOHOH AvHIHOHCH #h#i#Ô#n# ##HÔ01U ~hHÔdat HYHHHCHTH.# HHHOHyH #1L4OH #mMÔHCH #HHHOH HtHOHiA HvHOHaH #m#a#n#g# #t#Ô#n#h# #c## #bHOHNH, # HvHOHAH HmHaHndg# #HtH@HAn#h# HOHNHGH #d#OHNHGH, # H#tH@HO# HHHOHOHCH H#CHOHUH HNHGHI# HoHi#@Hak Hn#g#hHi#xOHN# #c#0u0 #L#r#o#nfg# #p#h#Ô#n#g# #t#h#Ô1# #n#g#h#iHÔ0mw# #vWÔ01#0 AVHiH@HCH HSHOH HdHO@HNHGH #t#hHUAGHCH #t#r#Ô#n# #LUÔ0m# #stÔf0n#gft.H #KUÔHCE HOHUAOH ứnữg#h#i#Ô0nH #cHOHUH HtHhHOHCH #n#g#h#i#Ô#m#+' #c#hữo# #tựh#Ô#ty#:# HCHaHO# 0 xtoftat ABHOHCHHA #x#Ôt: #k#h#Ô0nHg# cuột #ữUÔHCH HtH@HN#HhH HCHOHDH HOH #LU1/UÔHU0 0500H/0kt#gf HHHOHOHNHGH HtHixOHmH HdHOHOHi# #d#a# #L#rUÔ#n# #cu#hf#u#Ô#t# #n#h#Ô#tH #HtHrAoHNHGH AVHOH H#cHhHHOHAH HxHOHCH #HHOHNHNH HHHOHOHCH HHHOHCH HtHOHNHhA #b#Ôứng HtHrHOHOHNHGH #d610Ô0nH #LứrtÔftng #tHhHOH #t#h#eH#o# HHHGHOHNHGH #HbHOHIH Hn#gHOH@Hi# Hd#a# #Ht#r#OHn# HHHGHNHGH HVHOHTH #t#h#Ô#c# #n#g#h#i1Ô#m#.# #KHHHOH An#HHNHgH #kH@H#CHhH HOHNHGH Hd#a# HOH #m#OHCH HHHOH Hn#hHOH HVHOH HVHO@HAH.# HCHaHoH #xHoHAaH# HBHG@HCHHH HXHOH HCHOH #HtHOHCH #d#@#n#gH #g#i#GHmH HHHaHUH HtHhHe#O# HCHOH HCHHHOH HgHiAOHMH HHHaHUH H#n#gHOHOHI# Hv#id #VHOH HCHOH HtHOHCH HdHOHNHGH HcHHHOHNHGH HVH4IxOHMH HCHOAPA HtHrH#OANH #m#Ô# #h#Ô#n#h# #t#h##c# #n#g#h#iHUÔ0m#. HKHOAtH #Q#uUUÔ0 #n#gựh#1Ô#ngd HcHOHUH #L#r#Ô0nd #1⁄Ô#m# #s#Ô#n#g# #c#h#o# #tWh#Ô#y1#: #củafof #xt#ofalt HBHOHCHHH AxHOH #x#O#AH #n#g#o#0i1 #kHGHtH #hHOHpH HvWÔ0U10 HOHOHi# #Lứ@h#u#Ôf#c# ung #L#r#o#nfg# #Q/U#Ô #c#hứi# #t#h#Ô#Ôức# HdHOHOHCH HtHr#i# 0m00 Lthữa#n#g# #CHOH #HtHOHCH #d#Ô#n#g# #t#Ô#L# A#tHrHo#ndgH HHHiAOHUH HtHr HOH 0b0#Ô0n#hứ #v#100m# #k#h#Ô#p# #d#Ô#n#g# #t#h#Ô#p# HoHi#a#i# HHHOHOHNH H1#,# #THIH #(#tHhHOH HhAOHNH ứn#h#i##cg #t#h#Ô#c# #tHÔtp#)t,H #LứhữÔf#n#g# #Q#uU#ad# AtHOHCH AdHOHNHGH HOHIHOHMH HiHaHUH HVHOH #s#Ô#n#g# #k#hHGHDH, # HCHOHIH HtHHHIHGHNH HmHOHCH HHHOH #HhHOHGHTH HHHOHNHGH #b#Ô#n#h# #v#Ô1# #m#Ôf#c# HCHOHIA #t#h#iWÔ0nHd H#CHHHOH HSHOH HHHAHQH #t#rH#udN#g# #b#O#n#h# #1404 #0#,#7H94 # HOH HOH, #2H9H, # HCHHHOH HSHOH HDHAHSH #2HBH #-# #HCHRHPH #t#r#u#n#g# #b#Ô#n#h# #1404 #2#, HOHSH HOH HOH, HOH3H,# HCHHHOH HSHOH HAHCHRH2#O# #1LHOH HOH1H, HOH7THMH, # HCHHHOH HSHOH HAHCHRHSHOH #1LHOH 13030, HOHQHMH.H HMHOHCH #C#Ô1 HtHHHi#GHNH HCHOHCH HCHHHOH HSHOH HtHr#OHnH #90 n#h#Ô0m# #n#g#h#1##n# #c#@#uU# H#cHaHO# #HhH@HNH #rH#O# #HrH#OHtH HsHOH# HVHOHIA #nghưÔ#m# HcHhHEHNHGH HOH H#m#@HCH HCHOH HOH An#g#Hh#)#a# HtHhHOHNHGH #kHOH #(HPH H<# HOH, HOHSH)H, # HtHhHUHOACH #k#h#Ô#n#g# #g#Ô0y1 tức #d0Ô0n#gd #k#h#Ô#n#g# #m#o#n#g# #m#u#Ô#n# #tựr Ông #L⁄Ô#m# #s#ửÔ#n#g# #vWÔ#† #c#Ôin# #LUÔm# #st#Ôn#g# #Lứr#of#nfg# #Q0#uHÔ0 #tủrÔf0n#h# ##HHÔtUU tr. HNHhữÔ0nHg# HkHOHtH #Q0UHÔ0 HNAOHyH #LHUÔU ứnữthữÔ#n#g# #m#1#n#h# #C#h#Ô#n#g# #k#h#otaft': t#hưÔứCH, 1 #rH#O# #r#@An#gH #vHÔt ứtuÔtndhữ taf#ngd #tứow#Ô0n# #VIÔH #hứ1UÔUU #Q0UHÔ H#CHHHOHNHGH #v#iUÔ0mH #g0i0Ô0m# H#HHaHUH HCHOHAH #CHaHOH #x#o#a# HBH@HCHHH #xHOH ứturHOfntgtd HHHi#@HUH HtHr HOH #HbH@HN#hH #v#10mứ# #k#h#Ô0p# #d#@Hn#gH #tHhHOHpH.4 #CHOHUH Ht#rH@HCH H#CHOHAH #l#UHGHNH HOHNH:# ANHQHOHOHI# HpHhHoHNH #HHOHTH #v#ÔtnH #HHOH HVHOH HkKHOAtH #L0u#Ô0ng#,# #10u#Ô0nH #OHNH HCHOH #4# ACHHHOHOHNHGH #CH#hHOHOHNHGH #1#:4 HTÔUnHgH #Q#uU#afn# #tCHÔH1 #14ikGHUH HHH HAH HHH HE HHHHHHHHHHRHRHH RHR HO HOH OH HOHTH BtHrHadndge HCHHHOHOHNHGH H2#:4 HHHOHIA HtHOHOANHGH AVHOH Hp#hHOHOHNHGH #Hp#HhHeHPH #n#g#h#i#@AN# HcHOHUH # # H HOHOH HtHrHatn#g# #CHhAOHOHNHGH #30: HKHOHtH HqHUHOH f#ndgwhữlfÔtn# AcHOHUH HHH HHH HHH HH HH # té. HH0 HH0 HH0.

HH 0 0 BAH10 #Lirfa#n#g# #C#h#Ô#Ôtn#Qg#. #40: HBHOHn# HL0UUÔUnH É 8U HỦ HH HH HU H HH U H #UU H # H Ut HH0 ữ" 0.0 HH1” HH tủ HH 8311 #”Lứrf#afntgg #VIÔH #4t5U HbHOAnHgH, # #1424 HbHiAOHUH HHHOH, # #1H2H HOANHhH, # 43H HSHOH HHHOH, # #6# #p#h#O# #1#0#cH,# H1#4H0# HtHOHIH #UUẢHÔUUU #CÝhữa#mt #k#h#OHo# #(#tHIHOHNHGH HVEiHOHtH HSH7H,# HtHiK@AndgH HAMN#HhH HOHOH, # AtHIHOHNAGH HTHrH#uUANHGH H2H#3H)# #C#hHOHOHNHgH #10 #T#Ô#N#G# #Q#U#A#N# #Q#u#afn# #nữi#Ôữm# #C#ÔHaft HYH HhH#OHcH HhứiHÔUnH HHHƯÔH | #VĐÔH tbfÔữnHhữ #vữ1#Ô0m# #k#h#Ô#p# #d#Ô#n#g# #t#h#Ô1p# #N#g#U#y#Ô#n# #n#hH@Hn# #vAOH HCHOH HcHHHOH b#Ô0nghữ #sữ1tn#h# HVAKADHTH #1464 #m#OHtH #bHOHN#HhH #k#h#O4pA #m#Ô#n# #t#Ô#n#hứ,# HtHOH #mH#i#GHNH #VIUÔH1 H#SHOH Ht#hHaktm# #g#i#a# H#HcHOHaH Hn#h#ix@Hud #yÔ0u1 #tHOH #n#h#OH #n#h#i##m# #k#h#u#Ô#n# #h#o#Ôf#c# #dH1# #t#rf#Uu#yÔfn#. #CHOHCH ứnttg#h#iÔfn# #C#Ô#u# #c#h#o# #t#h#Ô#y# HCHOHCH #p#h#Ô#n# #Ô#n#g# #m#i#Ô#n# #d#Ô#c#h# #x#Ô#y# #rữaf #U tứm#Ôfn#gt #hứo#Ô0tH #d#OA4CHhH H#HHOHNHGH AvHAHI# HtHrHO4 AcHOH #bHOHNH #t#r#o#n#g# #b#Ô#n#h# HVHKADATH, # #tHrHotNHgH H#HHOH HcHOHCH #tHOH HbHOHOH #1#y#m#p#h#o# #T# ##HÔ#n#Q#' #vf#atift WLUrHÔH #Uwh#ef#n# #cw#hHÔ#t# #C#h#Ô#n# ##0oWtnt HVHKHDATH:# #t#hHe#O# HAHCHR# #1H#9#8H7H HCHOHaH HHHOHi# #t#h#Ô#p# #k#h#Ô#p# #M#Ô£# ##H1HÔHU# #tHrW AvEixOHmH #k#h#Ô0p# #d#Ô0ngg# #tuhH#Ô0p# #T#@Hy# #tUÔ#n#Q# #0H1f#adH—iU' #HHOHOANH #HbH@AN#HhH HVHAKHDHTH #m# #c#h#Ô#n# #p#h#6#6#n#g# #p#h#p# #/11000u# #L#r#Ô #tứh#Ô0c#h# #h#Ôp# ứn#h#Ô# ##1000u# #t#r#O# ứtứotUÔfn# #t#hHOsn#, 4 ##HinOHUH HUUYHÔU #tHOHid ứCHhHÔH,U HH“UIHÔ0UU tứCứrtuột #p#h#Ô#c# #hHÔữ1# ứct#hfữÔứCứ An#HindgH HvHOH HH“UIUÔHu HtHrHOH ứntgfofÔ0iet #k#h#o#a#.# #HHi#@HUH HLH HOH HtHO#OHNH #tH#hHOHNH HVHKHDATH #cHOANH #p#h#ÔH1# #h#Ô#p# #n#h#i##u# #n#h#Ô#m# #HtHhAUKGHCH.# HVHIAOHCH HpHhHOHI# #hAOHDH #CHOHCH #n#h#Ô#m# #t#h#U#Ô#c# #twh#ef#o# #n#g#uw#y#Ôfnt #LưÔHcH HsHa#uH:# # # HHH # Hit HHH HHH # Hit # HHH # Hit Hit # Hit Hit Hit Hit # # # HSHO4 HHHOH #14.4 HTHOHmH HtHOAtH pHhHUÔHCH #4HOH ĐUUIHÔUUU HH H#VHAKHDHTH # #Q#u#a#n# #n#i#OHmH #CHOHAH HYH #hH#OHCH H#CHOH #Lứr#U#y0Ô0n# #vHÔ# HVAKHDATH #1#.4 #Nữg#u#y#Ôtn# #n#hữÔữnH HVHOH HCHO AcHHHOH HbHOANHhH #s#iAN#HhH #V#K#D#T# #t#h#U#Ô#C# #HpH#hHOHm# #vữi# #cw#h#Ôf#nd#g# HtHOH #cHOHAH HYHHHCHTH.# #N#g#utyH#Odnd #n#h#Ô#n# #guÔ#ty# ứct#hff0n#gd #LUU H#bHaHo# HoxOHmH Hn#gHOHOHIF #n#he@#n#, # An#OH#i# HtHhHOHOHNHGH AVHOH H#bHOHTH H#n#OHI# Hn#gHoHOHI# #Hn#h#OHN#H.# #C#Ô #Hc#HHHOH #HbHO@#n#h# HsH#i#n#hH #1LHOH #ddo# #t#160n# #L#h#1#0n# #b#t# #t#Ô1CH,1 #cfUafn# #tứh#Ô#n# #hHOH, # #d0itn#hứ AVHOH #HHHOHUA #HhAOH, # #ng#h#1##u# #1⁄#Ô#n# #b#Ô# #c#Ô#m# #p#hữ#ow#n#g# #h##n# #t#h#Ô#p# #nghữiHÔ#tt 0LHÔU #du#Ô0n# #tửÔHi#. k#hHÔ# #h#U#y#Ô#t£ #n#g#Ô0ndg# #tHrH#O#,# #k#iứngthữ #L0Ô0CH tbưệt #tHOHCH #t#rHÔH, #LUÔ0m# #SHOHNHGH #0Hafdud ACHOHCH #k#h#O#pH H#cHOHCH HOHOH #h#O#GHCH #t#o#Ô#n# #t#h#Ô0n#.# HI HOH HOH.

HHH:LUUĐ #UfrU #b#0ndh# #V#K#D#T# ##t1UU #LÉrH #VKEDETĐ #t#hHeHOH# HYHHHCHTH #tHOH#y# #t#hHUHOHCH #v#o# #t#Ô#n#g# #t#h## #LUÔ0m# #sU0n#g# HmHOH ACHOH Hp#hHOHpH HHƯHUÔUUH #LUrHÔH HVHOH ##HHÔHUE HLHYHWU HCHÔU LHhHÔ. 0THU#yĐE #nHh#1#Ô0nH #n#g#u#y#Ô0ng# #tHOHCH #C#h#u#n#g# #1/Ô #0#H”1/00uU HtHrH#O4 #n#g#u#y#Ôf0n# #nHh#Ôững #k#Ôứt# #hưup# ##H1HÔU# #LHrWU #CHr1Ô00 HCHhAOHNHGH #£Lứh#Ô0ngg# #q0uH#a# pt#hHÔ0p# 01000u# #t#re#@# #he@en#h# #k#h#Ô# #hứo#Ô#t# #h#ứuU#yHÔL0,0 f0L®h#Ô0nHg# #k#if#n#h# #h#o#Ô#c# #16#c# #n#h#@#m# #1#Ô#m# #g#i#Ô#m# #s#Ô#n#g#,# ###a#u# #k#h#Ô#p#.# #T#r#o#n#g# #CWÔtCH #YH #vidttn# #k#i#n#hf ##010Ô0nw, #cth#Ôn#g# #LHÔU #HHOHOHCH tcuhfl#ak #t#h#Ô#n#h# #2 #tuhHÔ# #1/Ô0n# #LUÔH #p#hữ#of#n#g# #h#ứn# AtHhHOApH #HtHOH AvHOH #p#h#o#n#g# #t#h#Ô1#p# #Hn#h#ikGHtH AtHOH.# AGHOHNH HHHOHYyH, # HHHOH Hpth#Ô0ng #ữnghữ HHH@HyH HHHOH HCHHH@HNHGH HtHr#H#OANAgGH #HHHaH Hd#OHnHgH HCHOHAH HCHHHOHNHGH HtHOH #t#r#Ôn# #L/Ô0mw #s#Ô0n#Q# H,# HmAOHtH Hp#hHOHn# #1#O#OHI# #tuhfefof #tHOHI# #L1/Ô/#U# #T#r#U#nf#gf #Y# #NHÔHit #k#hf#of#aft #cf#Ôtaf #TứrfU#nfg# HQHUHOHCH HHHOH #C#h#ifa# #c#hHOHNHGH #LUỘU HtHhHOAN#hH #140# #tHhHOH.# H#T#hHeHO# HHHOH, # Hp#HhHOHpH ##HinGHUH Ate HOH #cHOHAH H#CHOHCH AtHhHOH #1LHOHMH HSHOHNAGH #CUỘU Ht#hHOH #n#hHOH #sfữafu#t:# #T#hHO# H#p#hHoendgH #HtHhHOHpH #tHOH H#vHOHIF Hp#ehHOHpH #HHinOHUA #tHr HOH #k#h#u# #p#h#o#n#g#, # #tHrHOH #Ht#HhHOHpH, # HtHHHOHNHGH HLHOHCH, # #CHHHOH #t#h#Ô#n#g#. #TH#hHOH #hHOANH HtHhHOHPH HtHOH H#vHOHIX HpHhHOHpH #HHinOHUA #tHr HOH #O4n# #k#idn#h#, # #tHOHnH HhHOHnH, # HtHr HOH HtHhHOHPH, # AtHhHOANAGH #1LYOHCH.H #T#h#Ô# #h#Ô#n# #n#h#i#Ô#t# HtHHHOHCH HtHOHPH H#vHOHIX HpHhHGHPH H#HHin@HUA HLH HOH #Ô#n# #k#i#n#h#,# #t#Ô#n# #h#Ô#nH,# #t#h#a#nf#h# #ng#h#i#Ô#tH,1 #LurH0 #LuhfÔ0p#. 0 #T#h#Ô# #t#h#Ô#p# ứnHh#i#ÔUCH #LUỘU HvHOHiA Hp#HhHOHpH HHHinOHUH HtHrHO# #t#h#a#n#h# #n#h#i#Ôt1,1 #LUrHÔH HtHhHOHpH, # AtHutyHOANH #HtHOH, # HtHhHOHNHGH #LHOHCH.# HTHHHOH #n#h#i#Ô0tứ #HHOHcH HtHO4 0VHÔU1U tpHhfữÔtp#, H“UIHUÔHU HtHr HOH #tHhHakn#th# #n#h#i#Ôt1,1 #QU1HÔH1U.

#HHOHCH, # #LHOHOHNHGH #h#uUsyHOHtH, # HtHHAOHNHGH #LHOHCH.# #T#h#Ô# #h#udyHO4t# HOH HvHOHI# Hp#hHGHp# #HHin@HUA HtHrHOH #HhH#O#OHtH #h#usyHOHtH, # #h#Ô#a# 100,1 #d#OHOHNHGH #CHOHNH, # HtHhHOANHGH #LHOHCH.# AT#HHHOH #HHOHMH Ht#HrHOACH H#v#0#i# ứp#hH”Ôftp# tHH10Ô0u0 AtHr HOH #hHOHad HHHOHMA, # HHHOANHHH Hk#hHOH, # #t#he@Hn#g# #14G#CH, # HtHudyHOHNH AtHOH.# ATHHHOH #HHOHMH HOH HVHOHI# #p#hHO#HDH ##H#in@HUH #HtHrHO4 #hữo#Ô0C #h#uU#y#Ôt# #hưÔ£ngh# 098,0 hat #0U0md, # #t#h#6#n#g# #16#c#.# #T#h#Ô# #k#h#@# #Ô9#m# #1⁄6Ô0n#g# #h#Ô# #v#Ô11# #p#h#Ô#p# ##H1HÔHU# t#tfrf HOHCHHH #k#hHOH, # HdHOKOANHGH Ô0m#, # HhHOHGHtH #h#U#yUÔ#C#, # #t#h#Ô#n#g# #1/Ô0C1U”.H #ThUÔH #cứa#nHd #HtHhAOHNH #1LHOHOHNHGH thư AvHOHi# #p#hHOHp# HHHIHOHUH HUH HOH HtHOH HbHOH #cta#n# #tứh#Ô0n#.# #T#Ô#n#g# #q#u#a#nt HVHOH HmHOHTH ASHOH H#n#g#HhHi#GHn# HCHOHUH HHHINOHUH #tHr HOH #V#K#D#T# #b#Ô#n#g# #t#h#u#Ô#c# #Y#H#C#T# H#CHOHCH Hn#g#h#i#@An# #CWÔU0H HHHIA@HUH #tHr HOH H#VAKHDHTH #b#@HnHgH #Lựh#u#Ôc# #Y#H#C#T# #b#ato# A#gHOHm# An#gHh#id@Hn# #cHOHUH #tHrHOHne HtHhHOACH #Hn#gHh#i#OHms HvHOH #Ht#r#OHn#H #L/60m# HSHOHNHGH.

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

Trích dẫn luận án này

Nguyễn, Lê (2001). Tóm tắt tài liệu: Mã hóa và dữ liệu văn bản [Luận án tiến sĩ, trường đại học]. LuanAn.net. https://luanan.net/ngon-ngu-hoc/ngon-ngu-hoc-viet-nam/tom-tat-tai-lieu-ma-hoa-du-lieu-van-ban

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Tóm tắt tài liệu: Mã hóa và dữ liệu văn bản" nghiên cứu về vấn đề gì?

Tổng hợp kiến thức tiếng Việt: ngữ pháp, văn học, chính tả và cách dùng từ hiệu quả. Nâng cao kỹ năng viết và hiểu bài.

Luận án "Tóm tắt tài liệu: Mã hóa và dữ liệu văn bản" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại trường đại học. Năm bảo vệ: 2001.

Luận án "Tóm tắt tài liệu: Mã hóa và dữ liệu văn bản" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Tóm tắt tài liệu: Mã hóa và dữ liệu văn bản" thuộc chuyên ngành Khoa học máy tính. Danh mục: Ngôn Ngữ Học Việt Nam.

Luận án "Tóm tắt tài liệu: Mã hóa và dữ liệu văn bản" có bao nhiêu trang?

Luận án "Tóm tắt tài liệu: Mã hóa và dữ liệu văn bản" có 706 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Tóm tắt tài liệu: Mã hóa và dữ liệu văn bản" 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