THÔNG TIN TÓM TẮT VỀ NHỮNG KẾT LUẬN MỚI CỦA LUẬN ÁN TIẾN SĨ
Tên luận án: Nghiên cứu một số bài toán trong hỏi đáp cộng đồng
Ngành: Hệ thống thông tin
Mã số: 9480104
Nghiên cứu sinh: Hà Thị Thanh
Người hướng dẫn khoa học:
1. PGS.TS. Nguyễn Thị Kim Anh
2. TS. Nguyễn Kiêm Hiếu
Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
TÓM TẮT KẾT LUẬN MỚI CỦA LUẬN ÁN
1. Để học trọng số chú ý có ý nghĩa với dữ liệu cộng đồng, Nghiên cứu sinh đề xuất kết hợp mô hình match-LSTM với cơ chế chú ý có giám sát cho bài toán lựa chọn câu trả lời.
2. Chúng tôi đề xuất mô hình tóm tắt câu trả lời cho các câu hỏi non-factoid. Cụ thể, mô hình học biểu diễn không giám sát LSTM-AE được đề xuất để học biểu diễn câu. Các biểu diễn câu được đưa vào thuật toán MMR để trích rút đoạn tóm tắt.
3. Đối với bài toán tìm câu hỏi tương đồng, Nghiên cứu sinh đề xuất hai mô hình BERT4ECOMMERCE và SBERT giải quyết bài toán. Trong đó, mô hình SBERT dùng để học biểu diễn câu giúp giảm thời gian tìm kiếm câu hỏi mà vẫn đạt hiệu năng về độ chính xác của BERT
