Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên Bài giảng Bài tập

Đh Bách Khoa Hn - Lê Thanh Hương - Lý thuyết - Bài tập, thực hành

Danh sách tài liệu (Xem dạng ảnh)

01-intro.pdf
02-ngram.pdf
03-smooth.pdf
04-lmeval.pdf
05-morphology.pdf
06-vm.pdf
07-wordembedding.pdf
08-wordcluster.pdf
09-pos.pdf
10-hmm.pdf
11-ans.pdf
11-viterbi.pdf
12-em.pdf
13-sp.pdf
14-grammar.pdf
15-dp.pdf
16-cky.pdf
17-pcfg.pdf
18-semantics.pdf
19-qa.pdf
22-rl.pdf
24-relation.pdf
25-ner.pdf
26-mt.pdf
classnote.pdf
nn.pdf
lec01.pdf
lec2 parsing and syntax i.pdf
lec3 smoothed estimation, and language modeling.pdf
lec4 parsing and syntax ii.pdf
lec5 the em algorithm.pdf
lec6 the em algorithm part ii.pdf
lec07 lexical semantics.pdf
lec08 lexical semantics.pdf
lec09 log-linear models.pdf
lec10 tagging and history-based models.pdf
lec11 grammar induction.pdf
lec13 text segmentation.pdf
lec15 machine translation part i.pdf
lec16 machine translation part ii.pdf
lec17 machine translation part iii.pdf
lec18 graph-based algorithms in nlp.pdf
lec19 word sense disambiguation.pdf
lec20 global linear models.pdf
lec21 global linear models part ii.pdf
lec22 dialogue and conversational agents.pdf
lec23 dialogue and conversational agents.pdf
lec25 text summarization.pdf
1.introduction.pdf
2.word segmentation_tách từ tiếng việt.pdf
3.pos_gán nhãn từ loại.pdf
4.syntactic parse_phân tích cú pháp_2.pdf
4_probabilistic parse_phân tích cú pháp xác suất.pdf
5.semantics_phân tích ngữ nghĩa_1.pdf
5.semantics_phân tích ngữ nghĩa_2.pdf
6.machine translation_dịch máy.pdf
7.textcat_phân loại văn bản.pdf
7_textcat_apriori_phân loại tin tự động cho báo điện tử.pdf
7_textcat_lexical chain_phân lớp văn bản tiếng việt theo hướng tiếp cận lexical chain.pdf
8.ir_phản hồi thông tin.pdf
Jacob_Devlin_BERT.pdf
MarcAurelio_Ranzato_Low_Resource_MT.pdf
Vinodkumar_Prabhakaran_Socially_Responsible_NLP.pdf
cs224n-2019-lecture09-final-projects.pdf
cs224n-2019-lecture16-coref.pdf
cs224n-2020-lecture01-wordvecs1.pdf
cs224n-2020-lecture02-wordvecs2.pdf
cs224n-2020-lecture03-neuralnets.pdf
cs224n-2020-lecture04-neuralnets.pdf
cs224n-2020-lecture05-dep-parsing.pdf
cs224n-2020-lecture06-rnnlm.pdf
cs224n-2020-lecture07-fancy-rnn.pdf
cs224n-2020-lecture08-nmt.pdf
cs224n-2020-lecture09-final-projects.pdf
cs224n-2020-lecture10-QA.pdf
cs224n-2020-lecture11-convnets.pdf
cs224n-2020-lecture12-subwords.pdf
cs224n-2020-lecture14-contextual-representations.pdf
cs224n-2020-lecture15-nlg.pdf
cs224n-2020-lecture18-TreeRNNs.pdf
cs224n-2020-lecture20-interpretability.pdf
btl.pdf
btl_bài tập lớn môn xử lý ngôn ngữ tự nhiên.pdf

Giới thiệu, nội dung môn học

Mục đích môn học -Hiểu các nguyên tắc cơ bản và các cách tiếp cận trong XLNNTN -Học các kỹ thuật và công cụ có thể dùng để phát triển các hệ thống hiểu văn bản hoặc nói chuyện với con người -Thu được một số ý tưởng về các vấn đề mở trong XLNN Tài liệu tham khảo -Christopher Manning and Hinrich Schütze. 1999. Foundations of Statistical Natural Language Processing. The MIT Press. -Dan Jurafsky and James Martin 2000 Speech and Language Processing. PrenticeHall. -James Allen. 1994. Natural Language Understanding. The Benjamins/Cummings Publishing Company Inc.
Co4021_Xulyngonngutunhien.Pdf
Natural Language Processing With Python.Pdf