tailieunhanh - Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 11 - ĐH Bách khoa Hà Nội

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 11 Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (tiếp theo), cung cấp cho người học những kiến thức như: Bài toán sinh văn bản: Character-RNN; Giới thiệu về bài toán dịch máy; Mô hình NMT; Cơ chế chú ý (attention). | 1 Bài 11 Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên Phần 2 2 Nội dung 1. Bài toán sinh văn bản Character-RNN 2. Giới thiệu về bài toán dịch máy 3. Mô hình NMT 4. Cơ chế chú ý attention 3 Bài toán sinh văn bản Character-RNN 4 Character-RNN Từ vựng h e l o Ví dụ huấn luyện mô hình với xâu hello 5 Character-RNN Từ vựng h e l o Khi suy diễn Mỗi lần sinh một ký tự và ký tự này được dùng làm đầu vào cho bước tiếp theo 6 Character-RNN 7 Character-RNN 8 Character-RNN 9 Character-RNN The Stacks Project Sách nguồn mở về hình học đại số 10 Character-RNN 11 Character-RNN 12 Character-RNN 13 Character-RNN 14 Character-RNN 15 Character-RNN 16 Giới thiệu về bài toán dịch máy 17 Dịch máy Google translate 18 Dịch máy Machine Translation Dịch máy MT là thao tác dịch một câu x từ một ngôn ngữ gọi là ngôn ngữ nguồn sang một câu y trong ngôn ngữ khác gọi là ngôn ngữ đích 19 Dịch máy Machine Translation Bắt đầu từ những năm 1950 Dịch từ Nga sang Anh nhu cầu xuất phát từ chiến tranh lạnh Hệ thống dịch chủ yếu theo quy tắc rule- based dùng từ điển để ánh xạ các từ tiếng Nga sang tiếng Anh 20