Xây dựng hệ thống tóm tắt văn bản bằng mô hình LSTM SEQ2SEQ with ATTENTION : Khoá luận tốt nghiệp

Nguyễn, Ngọc Trường

Xây dựng hệ thống tóm tắt văn bản bằng mô hình LSTM SEQ2SEQ with ATTENTION : Khoá luận tốt nghiệp

dc.contributor.author	Nguyễn, Ngọc Trường
dc.date.accessioned	2026-04-24T08:11:48Z
dc.date.available	2026-04-24T08:11:48Z
dc.date.issued	2024
dc.description	66 tr.
dc.description.abstract	Xây dựng mô hình LSTM Seq2Seq with Attention để thực hiện tóm tắt văn bản bằng nội dung Tiếng Việt. Thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình bằng bộ dataset chứa các file Text Document theo chủ đề tin tức, gồm 7 chủ đề như (Chính trị xã hội, Đời sống, Kinh doanh, Pháp luật, Sức khỏe, Thế giới, Thể thao). Sử dụng việc tính điểm độ quan trong của câu bởi TF-IDF loại bỏ từ “stop-word” và áp dụng word2vec (Tiếng việt). Phát triển hệ thống trên giao diện người dùng (GUI) bằng PyQt5 cũng như tích hợp lên web sử dụng framework ‘Flask’.Hệ thống tóm tắt có tích hợp việc đánh giá kết quả sau khi tóm tắt bằng BLEU Score để cho ra thang điểm thấp hay cao. Xử lý tính toán được số từ đã giảm bao nhiều phần trăm giữa kết quả tóm tắt và văn bản gốc. Người dùng sẽ có thể tùy chỉnh được số câu tóm tắt mong muốn, để cho ra kết quả tóm tắt dài hay ngắn tùy ý bởi người dùng.
dc.identifier.uri	https://repository.ntt.edu.vn/handle/298300331/1375
dc.language.iso	vi_VN
dc.publisher	Trường Đại học Nguyễn Tất Thành (Khoa Công nghệ thông tin)
dc.subject	Mô hình LSTM SEq2Seq with Attention
dc.subject	Tóm tắt văn bản
dc.subject	Hệ thống
dc.title	Xây dựng hệ thống tóm tắt văn bản bằng mô hình LSTM SEQ2SEQ with ATTENTION : Khoá luận tốt nghiệp
dc.type	Thesis