Các nhiệm vụ khác
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  13079543
  • Kết quả thực hiện nhiệm vụ

102.05-2014.28

2018-52-826

Các phương pháp suy diễn cho phân tích ngữ nghĩa ẩn trong dữ liệu lớn

Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội

Bộ Giáo dục và Đào tạo

Quốc gia

TS. Thân Quang Khoát

TS. Nguyễn Bình Minh, PGS.TS. Nguyễn Thị Kim Anh, TS. Trần Việt Trung, ThS. Ngô Văn Linh, TS. Lê Hồng Phương

Toán học ứng dụng

2018

Hà Nội

225

Dự án phát triển một lớp các thuật toán suy diễn mà cho phép chúng ta khám phá và phát hiện các cấu trúc (ngữ nghĩa) ẩn từ các tập văn bản rất lớn, và giúp chúng ta đưa ra những phán đoán chính xác trong các ứng dụng thực tế. Các thuật toán đó phải có khả năng làm việc với hàng triệu văn bản. Để làm được điều ấy, các tác giả sử dụng một số hướng cốt lõi trong xử lý phân tán và học máy, bao gồm mô hình hoá chủ đề, phân tích ma trận, học trực tuyến, và suy diễn ngẫu nhiên, thuật toán suy diễn đó sẽ được khai thác để phát triển các phương pháp hiệu quả cho hỏi đáp, khai phá văn bản và web, các hệ gợi ý, phân tích mạng xã hội, và truy hồi thông tin.

Toán học ứng dụng; Thuật toán suy diễn; Phân tích nghĩa ẩn; Dữ liệu lớn; Tập văn bản lớn; Xử lý phân tán; Máy học

15156