TRÍCH XUẤT CÂU GỢI Ý TỪ DIỄN ĐÀN TRỰC TUYẾN | Phương | TNU Journal of Science and Technology

TRÍCH XUẤT CÂU GỢI Ý TỪ DIỄN ĐÀN TRỰC TUYẾN

Thông tin bài báo

Ngày đăng: 30/11/17

Các tác giả

1. Ngô Thị Lan Phương Email to author, Trường Đại học Công Nghệ Thông Tin và Truyền Thông – ĐH Thái nguyên
2. Ngô Thị Lan, Trường Đại học Công Nghệ Thông Tin và Truyền Thông – ĐH Thái nguyên
3. Phạm Thị Liên, Trường Đại học Công Nghệ Thông Tin và Truyền Thông – ĐH Thái nguyên

Tóm tắt


Các phương tiện truyền thông xã hội phát triển đã tạo điều kiện thuận lợi cho người dùng chia sẻ quan điểm, kinh nghiệm và thảo luận các sự kiện trong thế giới thực. Các nội dung thảo luận, chia sẻ có nhiều thông tin hữu ích, đặc biệt chúng sẽ là các gợi ý cho người dùng khác. Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu phương pháp trích xuất tự động các câu gợi ý trên diễn đàn trực tuyến. Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu tiếng Việt trong miền lĩnh vực du lịch, sử dụng mô hình máy học Maximum Entropy là 77,68%. Kết quả đủ để áp dụng cho các ứng dụng thực tế như hệ thống tư vấn, hệ thống hỏi đáp thông minh. Đây là nghiên cứu đầu tiên về phân tích gợi ý trong ngôn ngữ tiếng Việt.


Từ khóa


Khai phá gợi ý, trích xuất gợi ý, phân tích gợi ý, trích xuất lời khuyên, diễn đàn trực tuyến

Toàn văn:

PDF

Các bài báo tham chiếu

  • Hiện tại không có bài báo tham chiếu
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên
Phòng 408, 409 - Tòa nhà Điều hành - Đại học Thái Nguyên
Phường Tân Thịnh - Thành phố Thái Nguyên
Điện thoại: 0208 3840 288 - E-mail: jst@tnu.edu.vn
Phát triển trên nền tảng Open Journal Systems
©2018 All Rights Reserved