Tóm tắt văn bản tiếng Việt tự động với mô hình Sequence-to-Sequence - Tường, Lâm Quang; Phi, Phạm Thế; Hào, Đỗ Đức (Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2017)
Học sâu là phương pháp học máy được nghiên cứu và sử dụng rộng rãi trong những năm gần đây, mở ra hướng đi mới cho các bài toán như xử lý ảnh, xử lý tiếng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên... Bài báo tập trung nghiên cứu sử dụng học sâu cho bài toán tóm tắt văn bản tự động đối với tiếng Việt. Các hướng tiếp cận trước đây như: thống kê, máy học, phân tích ngôn ngữ… đã thành công trên những cấp độ và mục đích tóm tắt khác nhau. Trong bài báo này, chúng tôi sử dụng mô hình Word2vec để rút trích những đặc trưng riêng của văn bản tiếng Việt, phục vụ cho mô hình Sequence to sequence with Attention nhằm tạo kết quả đầu ra là chuỗi các từ. Cuối cùng kết quả được chọn lọc lại bằng giải thuật Beam Search và sinh ra câu tóm tắt. Độ chính xác của mô hình được đánh giá bằng phương pháp ROUGE trên tập dữ liệu hơn hai mươi bảy triệu từ thu thập từ các trang báo trong nước. Kết quả thu được là các câu tóm tắt phản ánh đúng nội dung văn bản. Tuy kết quả còn chưa cao nhưng mô hình đã giải quyết thành công mục tiêu của bài toán, chúng tôi sẽ cố gắng cải thiện tập dữ liệu để nâng cao hiệu quả của mô hình.