Trong kỷ nguyên số, xử lý ngôn ngữ tự nhiên đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng thông minh. Bài viết này khám phá các công cụ nổi bật như spaCy, Underthesea và VnCoreNLP, đồng thời hướng dẫn quy trình tiền xử lý văn bản gồm thu thập dữ liệu, chuẩn hoá, tách từ, loại stopwords và lưu trữ quy trình để tái sử dụng.
Python là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và đa dụng, thường được ưa chuộng trong phát triển các dự án học máy. Để bắt đầu một dự án NLP hiệu quả, việc thiết lập môi trường phát triển phù hợp là điều thiết yếu. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước tạo và quản lý môi trường Python tối ưu bằng cách sử dụng Conda, Pip và Jupyter.
Trong thế giới trí tuệ nhân tạo, các khái niệm như Transformer, BERT, và Self-Attention đang mở ra kỷ nguyên mới trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ba cấu trúc này không chỉ cải thiện khả năng học sâu mà còn thúc đẩy sự phát triển vượt bậc trong nhiều lĩnh vực công nghệ. Bài viết này sẽ giúp bạn khám phá chi tiết những khái niệm quan trọng này.
Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mô hình Seq2Seq và cơ chế Attention đã trở thành công cụ không thể thiếu trong việc dịch thuật và tóm tắt văn bản. Những cải tiến này đã cải thiện đáng kể độ chính xác và tốc độ của các ứng dụng dịch máy, nhờ vào khả năng học hỏi các phụ thuộc ngữ nghĩa và ngữ cảnh phức tạp.
Tiếng Việt là một ngôn ngữ phong phú với nhiều đặc thù về dấu và từ ghép. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), việc hiểu và tách từ tiếng Việt đóng vai trò quan trọng. Bài viết này sẽ khám phá các công cụ phổ biến và các đặc thù ngôn ngữ cần lưu ý khi làm việc với tiếng Việt.
Accuracy, Precision, Recall, F1 và ROC là những metric quan trọng trong đánh giá mô hình machine learning, giúp tối ưu hóa và điều chỉnh mô hình cho kết quả tốt nhất. Bài viết này sẽ giải thích cách lựa chọn metric phù hợp và ứng dụng các công cụ này để cải thiện hiêu suất của mô hình.
Mô hình chủ đề là công cụ quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp phát hiện cấu trúc ngữ nghĩa tiềm ẩn trong tài liệu. Trong đó, Latent Dirichlet Allocation (LDA) nổi bật với khả năng gom nhóm từ ngữ thành các 'chủ đề'. Bài viết này sẽ đi sâu vào các phương pháp trực giác LDA, đánh giá độ coherence, và ứng dụng trong phân cụm nội dung.
N-gram, smoothing và perplexity là các khái niệm quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giúp các mô hình hiểu và dự đoán ngôn ngữ một cách chính xác hơn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá sâu hơn về các khái niệm này, qua đó nâng cao hiểu biết về khả năng áp dụng của chúng trong ngữ cảnh tiếng Việt.
Ethereum 2.0 đánh dấu một bước ngoặt lớn trong sự phát triển của blockchain. Bằng cách triển khai sharding và chuyển đổi từ Proof of Work (PoW) sang Proof of Stake (PoS), Ethereum 2.0 hứa hẹn cải thiện hiệu suất và khả năng mở rộng. Bài viết này sẽ khám phá chi tiết về những nâng cấp này, ứng dụng thực tế, và tác động của chúng đến công nghệ blockchain hiện nay.
Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ blockchain, Rollup, Plasma và Validium nổi lên như những giải pháp đột phá. Bài viết này khám phá sâu rộng về ba công nghệ này, từ định nghĩa đến ứng dụng thực tiễn, so sánh với công nghệ truyền thống và dự báo xu hướng phát triển trong tương lai.