Nghiên cứu nhận dạng thực thể có tên và thực thể biểu hiện trong văn bản và ứng dụng

• Main Author: Trần, Mai Vũ
• Other Authors: Hà, Quang Thụy
• Format: Theses and Dissertations
• Language: Vietnamese
• Published: 2018
• Subjects: Công nghệ thông tin; Ngôn ngữ lập trình (Máy tính điện tử); Chương trình máy tính
• Online Access: http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/62836
• Institution: Vietnam National University, Hanoi

- Đề xuất mô hình kết hợp nhận dạng đồng thời thực thể và các thuộc tính liên quan đến thực thể, mô hình cho phép sử dụng nhiều loại đặc trưng khác nhau nhằm tăng cường tính ngữ nghĩa và hiệu quả của quá trình nhận dạng. Một tập dữ liệu với gần 10.000 câu đã được gán nhãn thực thể và thuộc tính cũng được xây dựng phục vụ cho việc huấn luyện và đánh giá. Kết quả của mô hình nhận dạng đạt 83,39 với độ đo F1. - Xây dựng một hệ thống hỏi đáp tự động ứng dụng mô hình nhận dạng thực thể và thuộc tính đã được đề xuất. Các bước phân tích câu hỏi và trả lời câu hỏi đều cho thấy tầm quan trọng của mô hình nhận dạng thực thể đối với mô hình hỏi đáp. Kết quả của mô hình tương đối khả quan với độ đo F1 đạt 65,5. - Góp phần mở rộng khung cấu trúc thực thể y sinh, thống nhất và tổng quát lại các định nghĩa về các thực thể y sinh có liên quan đến nhau như bệnh, hóa chất, gene, sinh vật, kiểu biểu hiện và bộ phân cơ thể. Đề xuất mô hình giải quyết bài toán nhận dạng thực thể kiểu biểu hiện và các thực thể liên quan, đây là loại thực thể mới trong y sinh với các tính chất phức tạp về mặt ngữ nghĩa. Mô hình giải quyết đạt kết quả khả quan với tất các thực thể có trong lược đồ nhận dạng. - Đưa ra các so sánh, nhận định về vấn đề thích nghi miền dữ liệu đối với việc nhận dạng thực thể y sinh, các kết quả cho phép những nghiên cứu sau này về nhận dạng thực thể kiểu biểu hiện có một khung nhìn tổng quát trong quá trình chọn lựa dữ liệu huấn luyện và đánh giá. - Nâng cao chất lượng nhận dạng thực thể kiểu biểu hiện và thực thể y sinh liên quan bằng kỹ thuật lai ghép, kết hợp nhiều mô hình nhận dạng khác nhau. Luận án đề xuất 3 phương pháp lai ghép, kết hợp và đưa ra các đánh giá, nhận xét về các phương pháp này. Các kết quả đã chỉ ra được tính hiệu quả của các phương pháp lai ghép so với kỹ thuật nhận dạng đơn mô hình khi làm tăng kết quả lên 1,5% với độ đo F.