Phân loại văn bản là một lĩnh vực quan trọng trong khoa học máy tính, với ứng dụng từ tìm kiếm thông tin đến phân tích dữ liệu. Bài viết này sẽ tìm hiểu cách sử dụng Naive Bayes và SVM kết hợp với Pipeline TF-IDF để cải thiện hiệu quả phân loại, và những mẹo chống overfitting hiệu quả.
Nhận dạng thực thể có tên (NER) là một phần của trí tuệ nhân tạo, giúp xác định và phân loại các thực thể trong văn bản không cấu trúc. Bài viết này sẽ đi sâu vào NER, so sánh mô hình CRF với Transformer, và khám phá các ứng dụng thực tiễn trong thế giới công nghệ ngày nay.
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các kỹ thuật như gắn nhãn từ loại và cú pháp phụ thuộc là những công cụ quan trọng giúp máy tính hiểu và phân tích ngữ nghĩa văn bản. Bài viết này sẽ khám phá cách các kỹ thuật này hoạt động và vai trò của chúng trong việc phát triển các ứng dụng xử lý ngôn ngữ hiện đại.
Biểu thức chính quy (Regex) là công cụ mạnh mẽ trong lập trình, đặc biệt trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Bài viết này sẽ giải thích cú pháp regex thông dụng, cách trích xuất mẫu hiệu quả, và những cạm bẫy cần tránh khi sử dụng regex trong các ứng dụng lập trình thực tiễn.
Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các kỹ thuật biểu diễn từ như Word2Vec, GloVe, và fastText đóng vai trò quan trọng. Bài viết này sẽ khám phá sâu hơn về cách các mô hình này hoạt động, phương pháp đào tạo và so sánh hiệu suất của chúng thông qua các ví dụ thực tế.
Tiền xử lý văn bản là bước quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt là tiếng Việt, một ngôn ngữ giàu ngữ nghĩa. Bài viết này khám phá các kỹ thuật cốt lõi như tách từ, loại bỏ stopwords, và chuẩn hoá văn bản để giúp cải thiện chất lượng dữ liệu cho các mô hình máy học và ứng dụng AI.
Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, việc biểu diễn văn bản dưới dạng số là điều cốt yếu. Các kỹ thuật cổ điển như Bag-of-Words và TF-IDF đã đóng góp quan trọng trong công việc này. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ về cách thức hoạt động, ưu điểm cũng như hạn chế và các cải tiến của chúng trong minh họa và mô hình hóa dữ liệu văn bản.
Trong lĩnh vực Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), việc hiểu rõ các khái niệm như Token, Type, Lemma, Corpus và Vocabulary là cực kỳ quan trọng. Những thuật ngữ này không chỉ đóng vai trò cơ bản mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến cách mà các hệ thống ngôn ngữ xử lý và phân tích dữ liệu văn bản. Bài viết này sẽ giúp bạn khám phá sâu hơn về những khái niệm này cũng như sự khác biệt giữa chúng.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một trong những nhánh quan trọng trong trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính, tạo nên khả năng để máy tính hiểu và phản hồi ngôn ngữ con người. Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện về định nghĩa, lịch sử phát triển và ứng dụng thực tế của NLP.