Trích xuất từ khoá là một phần không thể thiếu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Bài viết này sẽ giới thiệu ba phương pháp trích xuất từ khoá phổ biến: Yake, KeyBERT, và TextRank. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua từng bước sử dụng những công cụ này để có được những từ khoá chất lượng nhất từ tài liệu của bạn.
Trong thời đại cách mạng kỹ thuật số, chatbot trở thành công cụ thiết yếu trong doanh nghiệp và dịch vụ khách hàng. Để xây dựng một chatbot thông minh, Rasa cung cấp giải pháp mạnh mẽ cho việc **phân loại ý định** và **điền khuyết thông tin**. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước để áp dụng Rasa vào việc phát triển chatbot hiệu quả.
Dịch máy là một lĩnh vực đang phát triển mạnh, với nhiều công nghệ tiên tiến như MarianMT và mBART giúp cải thiện đáng kể độ chính xác. Những công nghệ này không chỉ đơn thuần chuyển đổi ngữ nghĩa mà còn tối ưu hóa chất lượng dịch qua các tiêu chí như điểm BLEU. Bài viết sẽ đi sâu vào các bước chuẩn bị dữ liệu, tiền xử lý, huấn luyện mô hình, đánh giá và thực thi dịch hàng loạt.
Trong thế giới hiện đại, nhu cầu tóm tắt văn bản ngày càng gia tăng. Giải pháp lựa chọn đúng model cùng các bước chuẩn hóa dữ liệu, fine-tuning, và đánh giá là rất quan trọng. Bài viết này sẽ hướng dẫn chi tiết từ bước chọn lựa T5, BART hoặc mT5, đến quy trình đánh giá hiệu quả của các mô hình qua ROUGE.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ BERTopic, một phương pháp hiện đại mạnh mẽ để phân tích chủ đề trong văn bản. Bằng cách kết hợp các kỹ thuật như embeddings, UMAP và HDBSCAN, BERTopic giúp chúng ta khai thác ý nghĩa ngữ nghĩa từ dữ liệu văn bản một cách hiệu quả và trực quan.
Trong bối cảnh công nghệ thông tin phát triển, các phương pháp gán nhãn thực thể (NER) trở nên thiết yếu cho việc trích xuất thông tin từ văn bản. Bài viết này sẽ hướng dẫn chi tiết cách sử dụng spaCy, một thư viện mạnh mẽ cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cùng với Label Studio để thực hiện NER.
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.
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.
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.
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.