http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-2.xsd
Tiếp cận mô hình học sâu trong việc dịch ngôn ngữ ký hiệu sang văn bản
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Khoa học máy tính
Hiên nay, sự phat triển mạnh mẽ của cac kỹ thuât học sâu đa và đang được ứng dụng rất nhiêu vào cac vấn đê cụ thể của cuộc sông. Những bài toan liên quan đến viêc xử lý dữ liêu hinh ảnh, video ngày càng nhiêu góp phần không nhỏ vào viêc làm tiên đê cho các nghiên cứu khoa học. Vấn đề dich may có lẽ không xa lạ với mỗi ngươi thông qua một ứng dụng mà được nhiêu ngươi sử dụng đó là Google Translate, ứng với một từ, câu hay đoạn văn bản thi Google Translate có thể dich được sang nhiêu ngôn ngữ khac nhau. Kỹ thuât hỗ trợ đắc lực trong viêc dich thuât này chinh là kỹ thuât Sequence to Sequence, tuy nhiên viêc ứng dụng kỹ thuât này không dừng lại ở viêc dich từ văn bản sang văn bản mà còn có thể ứng dụng nó vào viêc tạo mô tả cho hinh ảnh hoặc video. Nghiên cứu đã áp dụng thành công kỹ thuât học chuỗi liên tiếp Sequence to Sequence vào viêc dich video ngôn ngữ ký hiêu của ngươi khiếm thính sang văn bản bằng viêc sử dụng kết hợp được các mô hình học sâu bao gồm mô hình mạng nơ ron tích châp để xử lý hình ảnh và mô hình mạng hồi quy để xử lý văn bản. Viêc áp dụng này có thể góp phần làm nên tảng cho các nghiên cứu vê sau. Kết quả thu được từ nghiên cứu bước đầu vê cơ bản đap ứng được yêu cầu đặt ra, tức là từ một video ngôn ngữ ký hiêu có thể dich ra được một câu văn bản có nghĩa với độ dich chinh xac trung binh theo BLEU khoảng từ 7.8% đến 12%.
Huỳnh Gia Khương ; Phạm Nguyên Khang (Cán bộ hướng dẫn)