Luận Văn Phân tách cụm danh từ cơ sở tiếng việt sử dụng mô hình CRFs

LỜI CAM ĐOAN . i
LỜI CẢM ƠN .iii
MỤC LỤC iv
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT . vi
DANH MỤC CÁC BẢNG . vii
DANH MỤC CÁC HÌNH . viii
MỞ ĐẦU 1
Chương 1 - TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ LÝ THUYẾT
TẬP THÔ 3
1.1. Giới thiệu về khai phá dữ liệu 3
1.1.1 Khám phá tri thức 3
1.1.2. Khai phá dữ liệu 4
1.2. Ứng dụng của khai phá dữ liệu 5
1.3. Một số phương pháp khai phá dữ liệu thông dụng 6
1.3.1. Phân lớp (Classification) . 6
1.3.2. Phân cụm (Clustering) . 8
1.3.3. Luật kết hợp (Association Rules) 9
1.4. Lý thuyết tập thô 9
1.4.1. Hệ thông tin . 10
1.4.2. Bảng quyết định 10
1.4.3. Quan hệ không phân biệt được . 12
1.4.4. Xấp xỉ tập hợp . 12
1.5. Kết luận chương 1 14
Chương 2- CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ CÁC THUẬT TOÁN XÂY DỰNG
CÂY QUYẾT ĐỊNH . 15
2.1. Tổng quan về cây quyết định . 15
2.1.1. Định nghĩa 15
2.1.2. Thiết kế cây quyết định . 16
2.1.3. Phương pháp tổng quát xây dựng cây quyết định . 18
2.1.3. Ứng dụng cây quyết định trong khai phá dữ liệu . 19
2.2. Thuật toán xây dựng cây quyết định dựa vào Entropy 20
2.2.1. Tiêu chí chọn thuộc tính phân lớp . 20
2.2.2. Thuật toán ID3 21
2.2.3. Ví dụ về thuật toán ID3 . 23
2.3. Thuật toán xây dựng cây quyết định dựa vào độ phụ thuộc của thuộc
tính . 28
v
2.3.1. Độ phụ thuộc của thuộc tính theo lý thuyết tập thô . 28
2.3.2. Độ phụ thuộc chính xác  theo lý thuyết tập thô 28
2.3.3. Tiêu chí chọn thuộc tính để phân lớp 28
2.3.4. Thuật toán xây dựng cây quyết định ADTDA 29
2.3.5. Ví dụ 30
2.4. Thuật toán xây dựng cây quyết định dựa vào Entropy và độ phụ thuộc
của thuộc tính . 33
2.4.1. Tiêu chí chọn thuộc tính để phân lớp 33
2.4.2. Thuật toán FID3 (Fixed Iterative Dichotomiser 3 [5] ) . 34
2.4.3. Ví dụ 35
2.5. Kết luận chương 2 39
Chương 3 - ỨNG DỤNG KIỂM CHỨNG VÀ ĐÁNH GIÁ 40
3.1. Giới thiệu bài toán . 40
3.2. Giới thiệu về cơ sở dữ liệu . 40
3.3. Cài đặt ứng dụng 41
3.4. Kết quả và đánh giá thuật toán . 42
3.4.1. Mô hình cây quyết định tương ứng với tập dữ liệu Bank_data 42
3.4.2. Các luật quyết định tương ứng với tập dữ liệu Bank_data . 44
3.4.3. Đánh giá thuật toán 44
3.4.4. Ứng dụng cây quyết định trong khai phá dữ liệu . 45
3.5. Kết luận chương 3 46
KẾT LUẬN . 47
TÀI LIỆU THAM KHẢO