1. CTU LRC Digital Repository
  2. Khóa luận đại học
  3. Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông
Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/123694
Toàn bộ biểu ghi siêu dữ liệu
Trường DCGiá trị Ngôn ngữ
dc.contributor.advisorLâm, Nhựt Khang-
dc.contributor.authorPhạm, Ngọc Thi-
dc.date.accessioned2025-12-23T02:19:24Z-
dc.date.available2025-12-23T02:19:24Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.otherB2111821-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/123694-
dc.description73 Trvi_VN
dc.description.abstractTrong thời kỳ bùng nổ thông tin, việc cập nhật tin tức trực tuyến đã trở thành thói quen phổ biến. Phần tóm tắt đầu bài đóng vai trò quan trọng giúp độc giả nhanh chóng nắm bắt nội dung và quyết định tiếp tục đọc. Trước nhu cầu xây dựng hệ thống tóm tắt tin tức hiệu quả, vừa đảm bảo tính sáng tạo, thu hút, vừa cho phép kiểm soát và giải thích nội dung, chúng tôi sử dụng các mô hình học sâu tinh chỉnh trên tập dữ liệu gồm bài báo và bản tóm tắt. Đặc biệt, hệ thống được tích hợp pipeline trung gian tạo sinh câu hỏi nhằm tăng khả năng kiểm soát nội dung tóm tắt do AI tạo ra. Quá trình xây dựng gồm các bước xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình nhận dạng thực thể và mô hình tạo câu hỏi, sau đó sử dụng kết quả này để tạo dữ liệu huấn luyện mô hình sinh tóm tắt dựa trên bước trung gian.vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.publisherTrường Đại Học Cần Thơvi_VN
dc.subjectCÔNG NGHỆ THÔNG TINvi_VN
dc.titleTÓM TẮT VĂN BẢN HƯỚNG TRỪU TƯỢNG SỬ DỤNG MÔ HÌNH GEMMA 3vi_VN
dc.title.alternativeABSTRACTIVE TEXT SUMMARIZATION USING THE GEMMA 3 MODELvi_VN
dc.typeThesisvi_VN
Bộ sưu tập: Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập		1.48 MBAdobe PDF
Your IP: 216.73.216.105
Hiển thị đơn giản biểu ghi tài liệu Xem thống kê


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.