- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
- Chương trình đào tạo (13)
- Công nghệ may (423)
- Công nghệ sợi, dệt (295)
- Thiết kế thời trang (382)
- Thiết kế đồ họa (12)
- Marketing (866)
- Thương mại điện tử (344)
- Kế toán (1295)
- Quản trị kinh doanh (62)
- Quản lý công nghiệp (847)
- Công nghệ kỹ thuật cơ khí (1362)
- Công nghệ KT điện, điện tử (1265)
- Tài chính ngân hàng (1333)
- Tin học (1003)
- Ngoại ngữ (626)
- Giáo dục đại cương (580)
- Video Dệt may - Thời Trang (104)
- Tài liệu tham khảo khác (1488)
Danh mục TaiLieu.VN
- Mẫu Slide Powerpoint
- Luận Văn - Báo Cáo (346704)
- Kinh Doanh Marketing (67778)
- Kinh Tế - Quản Lý (50036)
- Tài Chính - Ngân Hàng (57809)
- Công Nghệ Thông Tin (143292)
- Tiếng Anh - Ngoại Ngữ (47261)
- Kỹ Thuật - Công Nghệ (137309)
- Khoa Học Tự Nhiên (110530)
- Khoa Học Xã Hội (85272)
- Văn Hoá - Nghệ Thuật (54491)
- Y Tế - Sức Khoẻ (177214)
- Nông - Lâm - Ngư (63475)
- Kỹ Năng Mềm (29084)
- Biểu Mẫu - Văn Bản (27862)
- Giải Trí - Thư Giãn (52535)
- Văn Bản Luật (199483)
- Tài Liệu Phổ Thông (409665)
- Trắc Nghiệm Online (213578)
- Trắc Nghiệm MBTI
- Trắc Nghiệm Holland
» Từ khóa: phan loai van ban
Kết quả 1-1 trong khoảng 1
-
Đề xuất thuật toán phân loại văn bản tiếng Việt sử dụng mạng LSTM và Word2vec
Bài viết trình bày việc sử dụng mạng Long Short Term Memory (LSTM) kết hợp với Word2vec để phân loại văn bản nhằm cải thiện hiệu suất và độ chính xác. Kết quả đánh giá mô hình trên bộ văn bản tiếng Việt VNTC đã cho thấy sự khả thi và hứa hẹn áp dụng trong thực tế.
13 p hict 25/11/2020 268 1
Từ khóa: Phân loại văn bản, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Xử lý dữ liệu, Long Short Term Memory, Khoa học công nghệ
Đăng nhập
Phát triển bởi Thư viện số
