Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 38,037,064

 Representing context in abbreviation expansion using machine learning approach
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Trieu Thi Ly Ly, Nguyen Van Quy, Ninh Khanh Duy, Huynh Huu Hung, Dang Duy Thang
Nơi đăng: Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ X về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR); Số: 2017;Từ->đến trang: 816-822;Năm: 2017
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Báo cáo; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Text normalization is an essential problem in applications involving natural language processing since the input text often contains non-standard words such as abbreviations, numbers, and foreign words. This paper deals with the problem of normalizing abbreviations in Vietnamese text when there are several possible expansions for an abbreviation. To disambiguate the expansions for an abbreviation, a machine learning approach is proposed in which contextual information of the abbreviation is represented by either of the two models: Bag-of-words or Doc2vec. Experiments with Naïve Bayes classifier on a dataset of abbreviations collected by us shows that the average ratios of expanding correctly for Bag-of-words and Doc2vec are 86.0% and 79.7 %, respectively. Experimental results also show that information on the context plays an important role in the correct expansion of an abbreviation.
ABSTRACT
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn