Luận án tiến sĩ nghiên cứu ngữ nghĩa và hiện tượng nhập nhằng trong tiếng việt t
Luận án: Luận án tiến sĩ nghiên cứu ngữ nghĩa và hiện tượng nhập nhằng trong tiếng việt tiếp cận xư ly vân đê viết tắt tiếng. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.n
Năm xuất bản
Số trang
168
Thời gian đọc
26 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Nghiên cứu Ngữ Nghĩa và Nhập Nhằn Chữ Viết Tắt
- Số trang:
- 168 trang
- Trường:
- Đại học Đà Nẵng
- Chuyên ngành:
- Khoa học máy tính
- Tác giả:
- Nguyễn Nho Túy
- Năm:
- 2020
Tóm tắt nội dung luận án
I. Nghiên cứu Ngữ Nghĩa và Nhập Nhằn Chữ Viết Tắt
Luận án tiến sĩ này tập trung nghiên cứu ngữ nghĩa và hiện tượng nhập nhằn trong tiếng Việt. Công trình đi sâu vào xử lý vấn đề chữ viết tắt. Ngữ nghĩa học cung cấp nền tảng lý thuyết quan trọng. Nghiên cứu xác định các khái niệm cơ bản về ngữ nghĩa và ngữ nghĩa học. Từ vựng tiếng Việt liên tục biến đổi. Sự biến đổi này tạo ra nhiều thách thức trong phân tích ngữ nghĩa. Hiện tượng nhập nhằn ngữ nghĩa là vấn đề then chốt. Luận án khảo sát sâu về hiện tượng này. Đặc biệt, hiện tượng nhập nhằn xuất hiện phổ biến trong chữ viết tắt tiếng Việt.
Công trình đặt nền móng cho việc hiểu rõ ngôn ngữ và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Ngôn ngữ tiếng Việt có những đặc trưng riêng biệt. Những đặc trưng này đòi hỏi cách tiếp cận xử lý ngôn ngữ phù hợp. Các loại hình ngôn ngữ được phân tích. Vấn đề xử lý tiếng Việt được nhấn mạnh. Luận án đi sâu vào lịch sử hình thành chữ Quốc ngữ và chữ viết tắt. Chữ viết tắt trở thành một phần không thể thiếu trong giao tiếp hiện đại. Việc sử dụng chữ viết tắt ngày càng phổ biến. Điều này tạo ra cả tiện lợi và khó khăn. Khó khăn chủ yếu đến từ sự mơ hồ, nhập nhằn trong ngữ nghĩa.
Nghiên cứu định nghĩa rõ khái niệm ngữ nghĩa chữ viết tắt. Phân tích sự biến đổi ngữ nghĩa của chúng. Hiện tượng nhập nhằn chữ viết tắt được nhận diện và mô tả chi tiết. Từ đó, luận án đề xuất các hướng xử lý. Mục tiêu là xây dựng giải pháp hiệu quả cho vấn đề phức tạp này. Nền tảng lý thuyết vững chắc là cần thiết. Đây là bước đầu quan trọng để phát triển các hệ thống xử lý ngôn ngữ tiên tiến. Công trình đóng góp vào lĩnh vực khoa học máy tính và ngôn ngữ học.
1.1. Khái niệm ngữ nghĩa và nhập nhằn
Công trình định nghĩa rõ khái niệm ngữ nghĩa và ngữ nghĩa học. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ngữ nghĩa từ vựng. Hiện tượng nhập nhằn ngữ nghĩa được mô tả chi tiết. Nó là thách thức lớn trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Khái niệm ngữ nghĩa chữ viết tắt được làm rõ. Sự biến đổi ngữ nghĩa của chúng cần được nghiên cứu sâu. Nền tảng này giúp hiểu rõ hơn về tính phức tạp của ngôn ngữ.
1.2. Phân tích ngữ nghĩa tiếng Việt
Luận án đi sâu phân tích đặc điểm ngữ nghĩa tiếng Việt. Ngôn ngữ tiếng Việt có những đặc thù riêng. Điều này ảnh hưởng đến cách tiếp cận xử lý ngôn ngữ. Sự biến đổi của từ vựng và ngữ nghĩa được khảo sát. Vấn đề chữ viết tắt và ngữ nghĩa của chúng được nhấn mạnh. Công trình xây dựng cơ sở lý thuyết vững chắc cho các giải pháp thực tế.
1.3. Vấn đề chữ viết tắt Tiếng Việt
Chữ viết tắt là một hiện tượng phổ biến trong tiếng Việt. Lịch sử hình thành và cách sử dụng chúng được tìm hiểu. Chữ viết tắt mang lại tiện lợi nhưng cũng gây ra nhập nhằn. Luận án làm rõ các tình huống nhập nhằn do chữ viết tắt. Mục tiêu là phát triển phương pháp xử lý hiệu quả. Điều này cải thiện độ chính xác của các hệ thống tự động.
II. Xây Dựng Hệ Thống Khai Thác Chữ Viết Tắt AMES
Luận án đề xuất và xây dựng Hệ thống Khai thác Chữ viết tắt tiếng Việt (AMES). AMES là một giải pháp toàn diện. Hệ thống này giải quyết các thách thức liên quan đến chữ viết tắt. Công trình phân tích sâu các tình huống hình thành chữ viết tắt. Mô hình hóa quá trình hình thành chữ viết tắt. Đặc điểm và quy tắc hình thành chữ viết tắt tiếng Việt được xác định rõ. Những yếu tố khác ảnh hưởng đến việc thành lập chữ viết tắt cũng được xem xét. Hiểu rõ cơ chế này là nền tảng cho việc xây dựng hệ thống.
Công trình nghiên cứu về hệ sinh thái phần mềm. Hệ sinh thái phần mềm đóng vai trò quan trọng. Nó cung cấp khung nhìn tổng thể cho việc phát triển AMES. Khái niệm, mô hình hóa và đặc điểm của hệ sinh thái phần mềm được trình bày. Lợi ích ứng dụng của mô hình này được phân tích. AMES được thiết kế như một phần của hệ sinh thái phần mềm lớn hơn. Điều này đảm bảo tính mở rộng và khả năng tích hợp.
Đề xuất xây dựng hệ thống AMES bao gồm nhiều bước. Mô hình hệ thống khai thác chữ viết tắt được phác thảo chi tiết. Các thành phần chính của AMES được xác định. Quy trình thực nghiệm xây dựng AMES bao gồm ba giai đoạn chính. Thứ nhất, xây dựng nguồn tài nguyên chữ viết tắt tiếng Việt. Thứ hai, phát triển các công cụ khai thác chữ viết tắt. Cuối cùng, xây dựng giải pháp xử lý nhập nhằn chữ viết tắt. Việc này đảm bảo AMES hoạt động hiệu quả. Kết quả thực nghiệm cho thấy tiềm năng của hệ thống. AMES cung cấp một nền tảng vững chắc cho việc xử lý chữ viết tắt tự động.
2.1. Mô hình hình thành chữ viết tắt
Luận án trình bày mô hình chi tiết về quá trình hình thành chữ viết tắt. Các đặc điểm và quy tắc hình thành chữ viết tắt tiếng Việt được xác định. Những yếu tố ngữ cảnh, xã hội ảnh hưởng đến việc tạo chữ viết tắt được phân tích. Mô hình này là cơ sở để nhận diện và chuẩn hóa chữ viết tắt.
2.2. Kiến trúc hệ thống AMES
Hệ thống AMES được thiết kế với kiến trúc rõ ràng. Các thành phần chính bao gồm module thu thập, module xử lý, và module ứng dụng. Kiến trúc này đảm bảo khả năng mở rộng. Nó cũng tích hợp các công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên mới nhất. AMES hoạt động hiệu quả trên nhiều nền tảng.
2.3. Quy trình thực nghiệm xây dựng AMES
Quy trình thực nghiệm xây dựng AMES bao gồm các bước cụ thể. Từ việc xây dựng nguồn tài nguyên đến phát triển công cụ khai thác. Sau đó là thử nghiệm giải pháp xử lý nhập nhằn. Mỗi bước đều được đánh giá nghiêm ngặt. Điều này đảm bảo tính khả thi và hiệu quả của hệ thống. Kết quả thực nghiệm minh chứng cho sự thành công của AMES.
III. Kho Ngữ Liệu và Cơ Sở Dữ Liệu Chữ Viết Tắt
Việc xây dựng một kho ngữ liệu chữ viết tắt tiếng Việt chất lượng cao là cốt lõi. Luận án trình bày chi tiết quá trình này. Một cơ sở dữ liệu chữ viết tắt (CVT) được thiết kế. Mô hình quan hệ dữ liệu được xây dựng cẩn thận. Mô hình này đảm bảo tính nhất quán và khả năng mở rộng. Việc triển khai cài đặt CSDL được thực hiện. Nền tảng dữ liệu vững chắc này hỗ trợ toàn bộ hệ thống AMES.
Công trình phát triển các giải pháp thu thập dữ liệu chữ viết tắt hiệu quả. Hai phương pháp chính được sử dụng. Thứ nhất là thu thập dữ liệu thủ công. Phương pháp này đảm bảo tính chính xác cho các dữ liệu quan trọng. Thứ hai là thu thập dữ liệu tự động. Phương pháp này giúp mở rộng kho ngữ liệu nhanh chóng. Đặc biệt, luận án đề xuất thuật toán SENVA. SENVA được thiết kế để tìm kiếm và phát hiện chữ viết tắt mới. Thuật toán này đóng vai trò quan trọng. Nó giúp cập nhật và làm giàu CSDL liên tục. Quá trình thực nghiệm cài đặt thuật toán SENVA được mô tả.
Các ứng dụng khai thác dữ liệu chữ viết tắt được phát triển. Dữ liệu CVT được sử dụng trong CSDL chuyên ngành. Chúng hỗ trợ việc xây dựng CSDL danh mục. Luận án đề xuất việc sử dụng chữ viết tắt trong bộ mã danh mục quốc gia. Điều này tăng cường khả năng chuẩn hóa và trao đổi thông tin. Kết quả xây dựng kho ngữ liệu chữ viết tắt được đánh giá. Kết quả ứng dụng khai thác dữ liệu chữ viết tắt cũng được phân tích. Những đóng góp này cung cấp tài nguyên quý giá. Chúng hỗ trợ các nghiên cứu và ứng dụng tiếp theo trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ.
3.1. Phát triển cơ sở dữ liệu CVT
Một cơ sở dữ liệu chữ viết tắt (CVT) được thiết kế cẩn thận. Mô hình quan hệ dữ liệu được xây dựng. Mô hình này đảm bảo tính toàn vẹn và khả năng mở rộng. Việc triển khai cài đặt CSDL được thực hiện. Nền tảng dữ liệu vững chắc này là xương sống của hệ thống AMES. Nó lưu trữ thông tin về chữ viết tắt và các biến thể ngữ nghĩa.
3.2. Thuật toán SENVA thu thập dữ liệu
Luận án đề xuất thuật toán SENVA để tự động thu thập chữ viết tắt mới. Thuật toán này phân tích văn bản. Nó xác định các cặp chữ viết tắt và dạng đầy đủ. Quá trình thực nghiệm cài đặt thuật toán SENVA được mô tả. Kết quả chứng minh hiệu quả của thuật toán. SENVA giúp cập nhật CSDL liên tục. Nó làm giàu kho ngữ liệu chữ viết tắt. Điều này đảm bảo tính đầy đủ của dữ liệu.
3.3. Ứng dụng khai thác dữ liệu CVT
Dữ liệu chữ viết tắt được khai thác trong nhiều ứng dụng. Chúng được tích hợp vào các CSDL chuyên ngành. Dữ liệu hỗ trợ xây dựng CSDL danh mục. Luận án đề xuất sử dụng chữ viết tắt trong bộ mã danh mục quốc gia. Điều này tăng cường chuẩn hóa thông tin. Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc trao đổi dữ liệu. Các ứng dụng này tối ưu hóa việc sử dụng chữ viết tắt.
IV. Công Cụ và Ứng Dụng Xử Lý Chữ Viết Tắt Việt
Luận án xây dựng một loạt các công cụ và ứng dụng thiết thực. Những công cụ này khai thác hiệu quả chữ viết tắt tiếng Việt. Một thư viện chữ viết tắt được phát triển. Việc lựa chọn công cụ lập trình phù hợp là quan trọng. Thiết kế chương trình được thực hiện tỉ mỉ. Kết quả là một thư viện mạnh mẽ. Thư viện này cung cấp các chức năng chuẩn hóa và tra cứu chữ viết tắt.
Công trình phát triển công cụ tư vấn chữ viết tắt thương hiệu. Tin nhắn thương hiệu là một lĩnh vực ứng dụng quan trọng. Các bước xây dựng công cụ tư vấn đặt tên Brandname được mô tả. Luận án đề xuất thuật toán CSBCOM. Thuật toán này tối ưu hóa việc đặt tên tin nhắn thương hiệu. Quá trình cài đặt chương trình và kết quả thử nghiệm được trình bày. Công cụ này hỗ trợ doanh nghiệp trong việc tạo ra các tên thương hiệu ngắn gọn, dễ nhớ.
Một ứng dụng quan trọng khác là xây dựng từ điển chữ viết tắt trên máy di động. Từ điển này cung cấp khả năng tra cứu nhanh chóng. Thiết kế cơ sở dữ liệu và chức năng chương trình được tối ưu hóa cho thiết bị di động. Dữ liệu được đồng bộ hóa với thư viện chữ viết tắt chính. Luận án đề xuất thuật toán SAOM-FTS. Thuật toán này giúp xây dựng từ điển hiệu quả. Kết quả cài đặt và thực nghiệm chứng minh hiệu quả của từ điển di động. Việc đánh giá kết quả thực nghiệm AMES toàn diện được tiến hành. AMES cũng được đánh giá theo mô hình UML. Các công cụ và ứng dụng này nâng cao khả năng xử lý và sử dụng chữ viết tắt trong nhiều ngữ cảnh.
4.1. Phát triển thư viện chữ viết tắt
Một thư viện chữ viết tắt mạnh mẽ được phát triển. Thư viện này cung cấp các hàm và API. Chúng hỗ trợ việc nhận diện, chuẩn hóa và mở rộng chữ viết tắt. Việc lựa chọn công cụ lập trình và thiết kế chương trình được tối ưu. Thư viện này là thành phần cốt lõi của hệ thống AMES. Nó cung cấp nền tảng cho các ứng dụng khác.
4.2. Công cụ tư vấn tên thương hiệu
Công cụ tư vấn chữ viết tắt thương hiệu được xây dựng. Nó giúp các doanh nghiệp tạo tên thương hiệu ngắn gọn và hiệu quả. Thuật toán CSBCOM được đề xuất. Thuật toán này tối ưu hóa việc đặt tên tin nhắn thương hiệu (Brandname). Kết quả thử nghiệm cho thấy tiềm năng của công cụ. Nó hỗ trợ marketing và truyền thông.
4.3. Xây dựng từ điển di động CVT
Một từ điển chữ viết tắt trên máy di động được phát triển. Từ điển này cho phép tra cứu nhanh chóng và tiện lợi. Thiết kế cơ sở dữ liệu và chức năng được tối ưu cho nền tảng di động. Thuật toán SAOM-FTS được đề xuất để xây dựng từ điển. Dữ liệu được đồng bộ hóa với thư viện chính. Ứng dụng này mang lại lợi ích lớn cho người dùng.
V. Giải Pháp Xử Lý Nhập Nhằn Chữ Viết Tắt Hiệu Quả
Giải quyết hiện tượng nhập nhằn chữ viết tắt là mục tiêu trọng tâm của luận án. Công trình tập trung vào nhận diện tình huống sử dụng chữ viết tắt. Ngữ cảnh sử dụng chữ viết tắt đóng vai trò quyết định. Vấn đề nhận diện chữ viết tắt trong văn bản được phân tích sâu. Một mô hình nhận diện chữ viết tắt trong văn bản được xây dựng. Mô hình này giúp xác định chính xác các trường hợp chữ viết tắt xuất hiện. Từ đó, luận án đề xuất giải pháp xử lý nhập nhằn chữ viết tắt toàn diện.
Việc xây dựng vị từ và hàm nhận diện chữ viết tắt được thực hiện. Các miền dữ liệu cần thiết được định nghĩa rõ ràng. Vị từ và hàm được thiết kế để phân tích ngữ nghĩa. Chúng giúp nhận diện hiện tượng nhập nhằn chữ viết tắt trong văn bản. Quá trình này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cấu trúc ngôn ngữ. Các quy tắc ngôn ngữ được mã hóa thành các hàm logic.
Luận án phát triển một cơ sở luật nhận diện chữ viết tắt. Cơ sở luật này chứa các quy tắc hình thức. Chúng giúp xác định và giải quyết các trường hợp nhập nhằn. Một máy suy diễn nhận diện chữ viết tắt được xây dựng. Máy suy diễn áp dụng các luật đã định nghĩa. Thuật toán nhận diện và xử lý nhập nhằn chữ viết tắt được đề xuất. Thuật toán này kết hợp cơ sở luật với quá trình suy diễn. Tần số chữ viết tắt cũng được nghiên cứu. Khái niệm tần số được sử dụng để hỗ trợ việc lựa chọn nghĩa phù hợp. Giải pháp này mang lại hiệu quả cao. Nó giúp tăng cường độ chính xác trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Công trình cung cấp một phương pháp luận mạnh mẽ. Nó giải quyết triệt để thách thức về nhập nhằn ngữ nghĩa của chữ viết tắt.
5.1. Nhận diện ngữ cảnh sử dụng CVT
Công trình tập trung vào nhận diện ngữ cảnh sử dụng chữ viết tắt (CVT). Ngữ cảnh là yếu tố quan trọng để giải quyết nhập nhằn. Một mô hình nhận diện chữ viết tắt trong văn bản được xây dựng. Mô hình này phân tích môi trường xung quanh CVT. Nó giúp xác định chính xác nghĩa của chữ viết tắt trong từng trường hợp.
5.2. Xây dựng vị từ và cơ sở luật
Luận án xây dựng các vị từ và hàm nhận diện chữ viết tắt. Các miền dữ liệu cần thiết được định nghĩa. Một cơ sở luật nhận diện chữ viết tắt được phát triển. Cơ sở luật này chứa các quy tắc logic. Chúng giúp hệ thống xác định và phân giải sự nhập nhằn. Các quy tắc được thiết kế dựa trên đặc điểm ngôn ngữ tiếng Việt.
5.3. Tần số và giải pháp xử lý nhập nhằn
Tần số chữ viết tắt được nghiên cứu để hỗ trợ xử lý nhập nhằn. Khái niệm tần số giúp ưu tiên các nghĩa phổ biến hơn. Một thuật toán nhận diện và xử lý nhập nhằn chữ viết tắt được đề xuất. Thuật toán này kết hợp cơ sở luật và tần số. Giải pháp này mang lại hiệu quả cao. Nó cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc phân giải nghĩa của chữ viết tắt.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (168 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG NGUYỄN NHO TÚY ÀNG THỊ MỸ LỆ Chuyên ngành : KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số : 62.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng, năm 2020 i BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG NGUYỄN NHO TÚY NGHIÊN CỨU NGỮ NGHĨA VÀ HIỆN TƯỢNG NHẬP NHẰNG TRONG TIẾNG VIỆT, TIẾP CẬN XỬ LÝ VẤN ĐỀ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT Chuyên ngành : KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số : 62.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Người hướng dẫn khoa học: PGS. PHAN HUY KHÁNH Đà Nẵng, năm 2020 ii LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi, dưới sự hướng dẫn trực tiếp của PGS. Phan Huy Khánh, hiện là cán bộ giảng dạy tại Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng. Tôi cam đoan các kết quả được trình bày trong luận án là trung thực, không sao chép từ bất kỳ luận án hay nguồn tài liệu nào khác và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Mọi trích dẫn tài liệu tham khảo đều có ghi nguồn gốc xuất xứ rõ ràng. Nếu có gì không trung thực, tác giả xin chịu hoàn toàn trách nhiệm. Tác giả, Nguyễn Nho Túy iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN. ii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT.
vii DANH MỤC HÌNH ẢNH. ix DANH MỤC BẢNG BIỂU. xi MỞ ĐẦU. MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. BỐ CỤC CỦA LUẬN ÁN. ĐÓNG GÓP CỦA LUẬN ÁN. VẤN ĐỀ CHỮ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT.
NGÔN NGỮ VÀ XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN. Ngôn ngữ và xử lý ngôn ngữ. Âm, chữ viết và vấn đề cải tiến chữ viết. Các loại hình ngôn ngữ.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Vấn đề xử lý tiếng Việt. NGỮ NGHĨA VÀ NHẬP NHẰNG NGỮ NGHĨA TIẾNG VIỆT. Ngữ nghĩa và ngữ nghĩa học.
Phân tích nghĩa của từ. Sự biến đổi của từ vựng và ngữ nghĩa. Nhập nhằng ngữ nghĩa trong tiếng Việt. CHỮ VIẾT TẮT TRONG CUỘC SỐNG.
Chữ viết tắt là gì. Lịch sử hình thành chữ Quốc ngữ. Tìm hiểu về lịch sử chữ viết tắt. Sử dụng chữ viết tắt.
Chữ viết tắt trong tiếng Việt. NGỮ NGHĨA CHỮ VIẾT TẮT. Khái niệm ngữ nghĩa chữ viết tắt. Biến đổi ngữ nghĩa chữ viết tắt.
Nhập nhằng chữ viết tắt. Xử lý nhập nhằng chữ viết tắt. Đề xuất nghiên cứu chữ viết tắt tiếng Việt. TÓM TẮT CHƯƠNG 1.
XÂY DỰNG HỆ THỐNG KHAI THÁC CHỮ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT. CÁC TÌNH HUỐNG HÌNH THÀNH CHỮ VIẾT TẮT. Mô hình sự hình thành chữ viết tắt. Đặc điểm hình thành chữ viết tắt tiếng Việt.
Quy tắc hình thành chữ viết tắt tiếng Việt. Những yếu tố khác ảnh hưởng đến thành lập chữ viết tắt. TÌM HIỂU HỆ SINH THÁI PHẦN MỀM. Hệ sinh thái phần mềm là gì.
Mô hình hóa hệ sinh thái phần mềm. Đặc điểm một hệ sinh thái phần mềm. Lợi ích ứng dụng hệ sinh thái phần mềm. HỆ THỐNG KHAI THÁC CHỮ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT (AMES).
Hệ thống khai thác phần mềm. Đề xuất xây dựng hệ thống khai thác chữ viết tắt. Mô hình hệ thống khai thác chữ viết tắt. THỰC NGHIỆM XÂY DỰNG AMES.
Xây dựng nguồn tài nguyên chữ viết tắt tiếng Việt. Xây dựng công cụ khai thác chữ viết tắt. Xây dựng giải pháp xử lý nhập nhằng chữ viết tắt. TÓM TẮT CHƯƠNG 2.
XÂY DỰNG NGUỒN TÀI NGUYÊN CHỮ VIẾT TẮT. XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU CHỮ VIẾT TẮT. Mô hình quan hệ dữ liệu. Triển khai cài đặt.
GIẢI PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU CHỮ VIẾT TẮT. Thu thập dữ liệu thủ công. Thu thập dữ liệu tự động. Đề xuất thuật toán SENVA tìm kiếm chữ viết tắt mới.
Thực nghiệm cài đặt thuật toán SENVA. ỨNG DỤNG KHAI THÁC DỮ LIỆU CHỮ VIẾT TẮT. Sử dụng chữ viết tắt trong CSDL chuyên ngành. Ứng dụng chữ viết tắt trong xây dựng CSDL danh mục.
Đề xuất sử dụng CVT trong bộ mã danh mục quốc gia. ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ. Kết quả xây dựng kho ngữ liệu chữ viết tắt. Kết quả ứng dụng khai thác dữ liệu chữ viết tắt.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG CÔNG CỤ KHAI THÁC CHỮ VIẾT TẮT. XÂY DỰNG THƯ VIỆN CHỮ VIẾT TẮT. Lựa chọn công cụ lập trình.
Thiết kế chương trình. Kết quả xây dựng thư viện chữ viết tắt. CÔNG CỤ TƯ VẤN CHỮ VIẾT TẮT THƯƠNG HIỆU. Tin nhắn thương hiệu là gì.
Các bước xây dựng công cụ tư vấn đặt tên Brandname. Thuật toán CSBCOM đặt tên tin nhắn thương hiệu. Cài đặt chương trình, kết quả thử nghiệm. XÂY DỰNG TỪ ĐIỂN CHỮ VIẾT TẮT TRÊN MÁY DI ĐỘNG.
Thiết kế cơ sở dữ liệu và chức năng chương trình. Đồng bộ dữ liệu với thư viện chữ viết tắt. Đề xuất thuật toán SAOM-FTS xây dựng từ điển. Cài đặt và kết quả thực nghiệm.
ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ. Đánh giá kết quả thực nghiệm AMES. Đánh giá AMES đặc tả theo mô hình UML. TÓM TẮT CHƯƠNG 4.
XỬ LÝ NHẬP NHẰNG CHỮ VIẾT TẮT. NHẬN DIỆN TÌNH HUỐNG SỬ DỤNG CHỮ VIẾT TẮT. Ngữ cảnh sử dụng chữ viết tắt. Vấn đề nhận diện chữ viết tắt trong văn bản.
Xây dựng mô hình nhận diện chữ viết tắt trong văn bản. Giải pháp xử lý nhập nhằng chữ viết tắt. XÂY DỰNG VỊ TỪ VÀ HÀM NHẬN DIỆN CHỮ VIẾT TẮT. Xây dựng các miền dữ liệu.
Xây dựng vị từ và hàm. Nhận diện hiện tượng nhập nhằng CVT trong văn bản. XÂY DỰNG CƠ SỞ LUẬT NHẬN DIỆN CHỮ VIẾT TẮT. Xây dựng cơ sở luật.
Xây dựng máy suy diễn nhận diện chữ viết tắt. Thuật toán nhận diện và xử lý nhập nhằng chữ viết tắt. Kết hợp cơ sở luật nhận diện CVT với xử lý nhập nhằng. TẦN SỐ CHỮ VIẾT TẮT VÀ GIẢI PHÁP XỬ LÝ NHẬP NHẰNG.
Tần số chữ viết tắt. Xây dựng khái niệm tần số, khái niệm tần suất chữ viết tắt. Giải pháp đánh giá tần số, tấn suất chữ viết tắt. Xây dựng thuật toán AFVAI và triển khai thực nghiệm.
Kết quả thực nghiệm và đánh giá. Ứng dụng kết quả xử lý nhập nhằng chữ viết tắt. TÓM TẮT CHƯƠNG 5. 124 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN.
Tóm tắt nội dung luận án. Các kết quả đạt được. Hạn chế của luận án. HƯỚNG PHÁT TRIỂN.
129 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ. 130 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 131 PHỤ LỤC vii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT STT Chữ viết tắt NGHĨA TIẾNG VIỆT 1. BCVT Bưu chính viễn thông 2.
CĐCN Cao đẳng công nghệ 3. CVT Chữ viết tắt 4. CSDL Cơ sở dữ liệu 5. DBĐT Danh bạ điện thoại 6.
DCT Địa chỉ tắt 7. ĐTV Điện thoại viên 8. ĐHBK Đại học bách khoa 10. ĐHQG Đại học quốc gia 11.
GD-ĐT Giáo dục và đào tạo 12. HCM Hồ Chí Minh 13. KHCN Khoa học công nghệ 14. KNL Kho ngữ liệu 15.
KTQS Kỹ thuật quân sự 16. KTXH Kinh tế xã hội 17. MTVT Mục từ viết tắt 18. NN&ĐS Ngôn ngữ và đời sống.
NSD Người sử dụng 20. NXB Nhà xuất bản 21. NCS Nghiên cứu sinh 22. PGS Phó Giáo sư 23.
TBT Thuê bao tắt 24. THCN Trung học chuyên nghiệp 25. TS Tiến sỹ 26. TP Thành phố 27.
XLTV Xử lý tiếng Việt 28. XLNNTN Xử lý ngôn ngữ tự nhiên 29. VH-TT Văn hóa thông tin 30. VT-CNTT Viễn thông - Công nghệ thông tin viii TIẾNG ANH STT Chữ viết tắt NGHĨA TIẾNG ANH NGHĨA TIẾNG VIỆT Application Programming Lập trình giao diện ứng 1.
API Interface dụng Abbreviations Management Hệ thống khai thác Chữ 2. AMES Exploit System viết tắt Assessment frequency Ghi nhận tần số chữ viết 3. AFVAI Vietnamese abbreviations on tắt trên Internet the Internet Tư vấn đặt tên tin nhắn Consultant SMS brandname 4. CSBCOM thương hiệu Doanh to the company nghiệp 5.
I* Modeling Language Ngôn ngữ mô hình hóa 6. IM Instand Message Tin nhắn HyperText Markup Ngôn ngữ đánh dấu siêu 7. HTML Language văn bản Public Switched Telephone Mạng điện thoại chuyển 8. PSTN Network mạch công cộng Search Engines New Máy tìm kiếm chữ viết 9.
SENVA Vietnamese Abbreviations tắt mới tiếng Việt 10. SMS Short Message Services Dịch vụ tin nhắn ngắn Search on mobile Tìm kiếm chữ viết tắt 11. SAOM-FTS abbreviations-used Full Text trên máy di động Search Ngôn ngữ mô hình hóa 12. UML Unified Modeling Language thống nhất VietNam Posts And Tập đoàn Bưu chính 13.
VNPT Telecommunications Group Viễn thông Việt Nam Weighted Finite State Chuyển đổi trạng thái 14. WFST Transducer trọng số hữu hạn eXtensible Markup Ngôn ngữ đánh dấu mở 15. XML Language rộng ix DANH MỤC HÌNH ẢNH STT Hình Chú thích hình ảnh Trang 1.1 Mô hình tháp nghĩa 18 2.2 Xu hướng "tắt hóa" 24 3.3 Tắt hóa trong chữ viết dân tộc ít người 30 4.1 Mô hình hình thành chữ viết tắt tiếng Việt 35 5.2 Mô hình sơ đồi khối hình thành chữ viết tắt tiếng Việt 36 6.3 Ví dụ Hệ sinh thái phần mềm Microsoft 45 Sử dụng UML mô hình hóa sơ đồ hệ sinh thái phần 7.5 Mô hình hệ thống khai thác chữ viết tắt tiếng Việt 50 Mô hình UML hệ thống khai thác chữ viết tắt tiếng 9.6 51 Việt Mô hình quan hệ dữ liệu kho ngữ liệu chữ viết tắt tiếng 10.2 Quan hệ giữa các CSDL chữ viết tắt 56 12.3 Các chức năng tìm kiếm 65 13.1 Mô hình hoạt động của website tra cứu chữ viết tắt 74 14. Trang chủ website thư viện chữ viết tắt 75 15.3 Cây phân tích chuỗi 81 16.4 Cây phân tích chuỗi và giá trị trọng số 81 17.5 Mô hình đồng bộ dữ liệu về máy di động 84 18.6 Tiếp cận nghiên cứu hình thành AMES 88 19.7 Kết quả thực nghiệm AMES 89 20.1 Mô hình nhận diện CVT trong văn bản 95 x Cơ chế hoạt động của máy suy diễn nhận diện chữ viết 21.3 Mô hình kết hợp xử lý nhập nhằng CVT trong văn bản 107 Kết quả thực hiện chương trình cập nhật tần số sử 23.5 Biểu đồ tần suất CVT là thương hiệu di động trên 116 Internet xi DANH MỤC BẢNG BIỂU STT Bảng Chú thích bảng biểu Trang 1.1 Thống kê số liệu tác nghiệp 63 2.2 Thống kê CSDL tác nghiệp 63 3.3 CSDL Danh mục chuyên ngành 66 4.4 CSDL Danh mục hình thức thanh toán 66 5.5 Bảng mã vùng thanh toán 67 6.
CSDL danh mục quốc gia chuyên ngành 69 7.7 Bảng thống kê sử dụng chữ viết tắt 70 8.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Nguyễn Nho Túy (2020). Luận án tiến sĩ nghiên cứu ngữ nghĩa và hiện tượng nhập nhằn [Luận án tiến sĩ, Đại học Đà Nẵng]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/tieng
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu ngữ nghĩa và hiện tượng nhập nhằn" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án: Luận án tiến sĩ nghiên cứu ngữ nghĩa và hiện tượng nhập nhằng trong tiếng việt tiếp cận xư ly vân đê viết tắt tiếng. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.n
Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu ngữ nghĩa và hiện tượng nhập nhằn" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Đại học Đà Nẵng. Năm bảo vệ: 2020.
Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu ngữ nghĩa và hiện tượng nhập nhằn" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu ngữ nghĩa và hiện tượng nhập nhằn" thuộc chuyên ngành Khoa học máy tính. Danh mục: Tài liệu khác.
Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu ngữ nghĩa và hiện tượng nhập nhằn" có bao nhiêu trang?
Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu ngữ nghĩa và hiện tượng nhập nhằn" có 168 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu ngữ nghĩa và hiện tượng nhập nhằn" 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.