CDS-TNMT-Slide v3.pptx

May. 30, 2023
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
CDS-TNMT-Slide v3.pptx
1 of 31

More Related Content

Similar to CDS-TNMT-Slide v3.pptx

Phát triển dữ liệu phục vụ chuyển đổi số tại TP. HCMPhát triển dữ liệu phục vụ chuyển đổi số tại TP. HCM
Phát triển dữ liệu phục vụ chuyển đổi số tại TP. HCMTam Luong
2022.12_CDS DN 1 DAY_NEW.pdf2022.12_CDS DN 1 DAY_NEW.pdf
2022.12_CDS DN 1 DAY_NEW.pdfssuser248b9d1
Nhom13 ktnsxNhom13 ktnsx
Nhom13 ktnsxNgọc Hà Nguyễn
bài thuyết trình nhóm 7.pptxbài thuyết trình nhóm 7.pptx
bài thuyết trình nhóm 7.pptxNgcLinh449071
HẠ TẦNG DỮ LIỆU KHÔNG GIAN PHỤC VỤ CHÍNH QUYỀN ĐIỆN TỬHẠ TẦNG DỮ LIỆU KHÔNG GIAN PHỤC VỤ CHÍNH QUYỀN ĐIỆN TỬ
HẠ TẦNG DỮ LIỆU KHÔNG GIAN PHỤC VỤ CHÍNH QUYỀN ĐIỆN TỬVu Hung Nguyen
Cmcn 4 va du lichCmcn 4 va du lich
Cmcn 4 va du lichNguyen Trung

Similar to CDS-TNMT-Slide v3.pptx(20)

Recently uploaded

Báo cáo thực tập quản trị nhân sự tại công ty Bất Động Sản Win HomeBáo cáo thực tập quản trị nhân sự tại công ty Bất Động Sản Win Home
Báo cáo thực tập quản trị nhân sự tại công ty Bất Động Sản Win HomeDịch vụ Làm Luận Văn 0936885877
Một số giải pháp hoàn thiện Marketing cho dòng sản phẩm Bất động sản cao cấp ...Một số giải pháp hoàn thiện Marketing cho dòng sản phẩm Bất động sản cao cấp ...
Một số giải pháp hoàn thiện Marketing cho dòng sản phẩm Bất động sản cao cấp ...luanvantrust
Quản trị kênh phân phối tại công ty Coxiva Đà Nẵng Quản trị kênh phân phối tại công ty Coxiva Đà Nẵng
Quản trị kênh phân phối tại công ty Coxiva Đà Nẵng luanvantrust
Tương đồng hình ảnh và tài sản thương hiệu điểm đến :trường hợp du khách nội ...Tương đồng hình ảnh và tài sản thương hiệu điểm đến :trường hợp du khách nội ...
Tương đồng hình ảnh và tài sản thương hiệu điểm đến :trường hợp du khách nội ...luanvantrust
Mối quan hệ giữa tài sản thương hiệu và ý định chuyển đổi mạng viễn thông di ...Mối quan hệ giữa tài sản thương hiệu và ý định chuyển đổi mạng viễn thông di ...
Mối quan hệ giữa tài sản thương hiệu và ý định chuyển đổi mạng viễn thông di ...luanvantrust
BÀI TẬP BỔ TRỢ 4 KỸ NĂNG TIẾNG ANH 10 BRIGHT (PRACTICE TEST) (BẢN HS-GV) (Đan...BÀI TẬP BỔ TRỢ 4 KỸ NĂNG TIẾNG ANH 10 BRIGHT (PRACTICE TEST) (BẢN HS-GV) (Đan...
BÀI TẬP BỔ TRỢ 4 KỸ NĂNG TIẾNG ANH 10 BRIGHT (PRACTICE TEST) (BẢN HS-GV) (Đan...Nguyen Thanh Tu Collection

Recently uploaded(20)

CDS-TNMT-Slide v3.pptx

Editor's Notes

  1. Good afternoon. I am Nguyen Ngoc Vu, from Vietnam National University in Hanoi. Today, I am here to present our paper with title “A Character-level Deep Lifelong Learning Model for Named Entity Recognition in Vietnamese Text”
  2. Two next slides, I show detail about NER problems for Vietnamese text. Named entities (NEs) are phrases and they contain: person (PER), organization (ORG), location (LOC), times and quantities, monetary values, percentages, etc. NER is the task of recognizing named entities in documents. NER is an important subtask of Information Extraction (since 1990s). Vietnamese Language and Speech Processing (VLSP) community has organized an evaluation campaign to systematically compare NER systems for Vietnamese language (2016, 2018) based on the ability to recognize NEs types: PER, ORG, LOC, and MISC. The NER systems are using some state-of-art methods to solve NER problems for Vietnamese text with high accurate. Some neural network models proposed for NER tasks: J. P. C. Chiu and E. Nichols [3], Z. Huang et al. [6], G. Lample et al. [8], X. Ma and E. H. Hovy [10], and these models are competitive with traditional models. However, there is a little of studies on LML based on deep neural networks for Named Entity Recognition (NER), especial in Vietnamese.
  3. Two next slides, I show detail about NER problems for Vietnamese text. Named entities (NEs) are phrases and they contain: person (PER), organization (ORG), location (LOC), times and quantities, monetary values, percentages, etc. NER is the task of recognizing named entities in documents. NER is an important subtask of Information Extraction (since 1990s). Vietnamese Language and Speech Processing (VLSP) community has organized an evaluation campaign to systematically compare NER systems for Vietnamese language (2016, 2018) based on the ability to recognize NEs types: PER, ORG, LOC, and MISC. The NER systems are using some state-of-art methods to solve NER problems for Vietnamese text with high accurate. Some neural network models proposed for NER tasks: J. P. C. Chiu and E. Nichols [3], Z. Huang et al. [6], G. Lample et al. [8], X. Ma and E. H. Hovy [10], and these models are competitive with traditional models. However, there is a little of studies on LML based on deep neural networks for Named Entity Recognition (NER), especial in Vietnamese.
  4. Two next slides, I show detail about NER problems for Vietnamese text. Named entities (NEs) are phrases and they contain: person (PER), organization (ORG), location (LOC), times and quantities, monetary values, percentages, etc. NER is the task of recognizing named entities in documents. NER is an important subtask of Information Extraction (since 1990s). Vietnamese Language and Speech Processing (VLSP) community has organized an evaluation campaign to systematically compare NER systems for Vietnamese language (2016, 2018) based on the ability to recognize NEs types: PER, ORG, LOC, and MISC. The NER systems are using some state-of-art methods to solve NER problems for Vietnamese text with high accurate. Some neural network models proposed for NER tasks: J. P. C. Chiu and E. Nichols [3], Z. Huang et al. [6], G. Lample et al. [8], X. Ma and E. H. Hovy [10], and these models are competitive with traditional models. However, there is a little of studies on LML based on deep neural networks for Named Entity Recognition (NER), especial in Vietnamese.
  5. Two next slides, I show detail about NER problems for Vietnamese text. Named entities (NEs) are phrases and they contain: person (PER), organization (ORG), location (LOC), times and quantities, monetary values, percentages, etc. NER is the task of recognizing named entities in documents. NER is an important subtask of Information Extraction (since 1990s). Vietnamese Language and Speech Processing (VLSP) community has organized an evaluation campaign to systematically compare NER systems for Vietnamese language (2016, 2018) based on the ability to recognize NEs types: PER, ORG, LOC, and MISC. The NER systems are using some state-of-art methods to solve NER problems for Vietnamese text with high accurate. Some neural network models proposed for NER tasks: J. P. C. Chiu and E. Nichols [3], Z. Huang et al. [6], G. Lample et al. [8], X. Ma and E. H. Hovy [10], and these models are competitive with traditional models. However, there is a little of studies on LML based on deep neural networks for Named Entity Recognition (NER), especial in Vietnamese.
  6. Two next slides, I show detail about NER problems for Vietnamese text. Named entities (NEs) are phrases and they contain: person (PER), organization (ORG), location (LOC), times and quantities, monetary values, percentages, etc. NER is the task of recognizing named entities in documents. NER is an important subtask of Information Extraction (since 1990s). Vietnamese Language and Speech Processing (VLSP) community has organized an evaluation campaign to systematically compare NER systems for Vietnamese language (2016, 2018) based on the ability to recognize NEs types: PER, ORG, LOC, and MISC. The NER systems are using some state-of-art methods to solve NER problems for Vietnamese text with high accurate. Some neural network models proposed for NER tasks: J. P. C. Chiu and E. Nichols [3], Z. Huang et al. [6], G. Lample et al. [8], X. Ma and E. H. Hovy [10], and these models are competitive with traditional models. However, there is a little of studies on LML based on deep neural networks for Named Entity Recognition (NER), especial in Vietnamese.