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.
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.
Ngôn ngữ tự nhiên không chỉ đơn thuần là phương tiện giao tiếp giữa con người, mà còn là con đường dẫn đến hiểu biết sâu sắc hơn về thế giới xung quanh. Trong bối cảnh công nghệ số hiện nay, ngôn ngữ tự nhiên đóng vai trò vô cùng quan trọng không chỉ trong giao tiếp mà còn trong phát triển trí tuệ nhân tạo và học máy.