TÓM TẮT TÓM LƯỢC VĂN BẢN SỬ DỤNG MÔ HÌNH TRANSFORMER VỚI DEEP ATTENTION

Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/94021

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Lâm, Nhựt Khang	-
dc.contributor.author	Nguyễn, Thế Bảo phúc	-
dc.date.accessioned	2023-12-28T03:17:22Z	-
dc.date.available	2023-12-28T03:17:22Z	-
dc.date.issued	2023	-
dc.identifier.other	B1910281	-
dc.identifier.uri	https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/94021	-
dc.description	40 Tr	vi_VN
dc.description.abstract	Luận văn này đề xuất sử dụng mô hình Transformer với deep attention cho bài toán tóm tắt tóm lược văn bản. Chúng tôi đã thực nghiệm mô hình trên tập dữ liệu CNN/Daily mail và Inshort news. Chúng tôi nhận thấy rằng mô hình đã cho kết quả tốt hơn so với mô hình Transformer truyền thống. Cụ thể điểm số ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L của mô hình trên tập dữ liệu CNN/Daily mail lần lượt là : 40.92, 10.67, 14.11. Còn với tập dữ liệu Inshort news lần lượt là: 58.59, 14.90, 30.93.	vi_VN
dc.language.iso	vi	vi_VN
dc.publisher	Trường Đại Học Cần Thơ	vi_VN
dc.subject	CÔNG NGHỆ THÔNG TIN	vi_VN
dc.title	TÓM TẮT TÓM LƯỢC VĂN BẢN SỬ DỤNG MÔ HÌNH TRANSFORMER VỚI DEEP ATTENTION	vi_VN
dc.title.alternative	ABSTRACTIVE TEXT SUMMARIZATION USING DEEP ATTENTION TRANSFORMER	vi_VN
dc.type	Thesis	vi_VN
Appears in Collections:	Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
_file_ Restricted Access		1.24 MB	Adobe PDF
Your IP: 3.144.100.31

LRC Digital repo