THẢO LUẬN

thg 9 27, 2017 3:32 SA

cảm ơn bạn đã góp ý. Để mình xem kỹ lại về phần này

0
thg 9 27, 2017 12:53 SA

Tệp tin này sẽ được truyền từ server tới browser và sau đó được lưu trữ lại trên trình duyệt của bạn nhé 😃

0
thg 9 26, 2017 8:34 SA

hay quá, cảm ơn sếp Trọng 😄

0
thg 9 26, 2017 6:59 SA

Ở đầu bài viết, có kèm link gốc đấy bạn. "Bài viết được dịch từ trang Medium"

0
thg 9 26, 2017 6:58 SA

A cookie is a small file that the server embeds on the user's computer

+1
thg 9 26, 2017 5:13 SA

Dịch dở quá, dưới cuối bài viết tác giả thêm link tới bài gốc thì tốt 😄

0
thg 9 26, 2017 4:56 SA

Mình vẫn chưa tạo đc TaaC

0
thg 9 26, 2017 4:23 SA

Bài viết hay nhưng chỉnh lại vài chỗ dịch k nó hơi buồn cười bạn ơi 😄

0

Cookie được sinh ra trong request đầu tiên. thế server hay trình duyệt sinh ra ạ

0
thg 9 26, 2017 3:52 SA

Có nhiều thuật toán xác định độ quan trọng của từ trong văn bản mà bạn. Ngày xưa thì mình có dùng qua TF-IDF.

In information retrieval, tf–idf, short for term frequency–inverse document frequency, is a numerical statistic that is intended to reflect how important a word is to a document in a collection or corpus. https://en.wikipedia.org/wiki/Tf–idf

Nghiên cứu ra nó mới khó chứ công thức thì cũng đơn giản lắm 😃 Hiểu nôm na là bạn có một tập lớn các tin tức mẫu và tiến hành phân tích sau đó thống kê và ghi nhớ số lần xuất hiện của các từ. Từ nào càng xuất hiện nhiều trong tập mẫu thì càng kém quan trọng, và càng ít có khả năng thể hiện chủ đề của bài viết. Ngược lại, nếu trong bài viết nào đó xuất hiện 1 từ rất nhiều lần nhưng từ đó lại ít xuất hiện trong tập mẫu thì nó có khả năng đóng vai trò quan trọng trong bài viết. Công thức cụ thể bạn tham khảo link bên trên nhé.

0
thg 9 26, 2017 3:40 SA

oke man

0
thg 9 26, 2017 3:40 SA

hehe. cậu hay lắm

0
Avatar
đã bình luận cho bài viết
thg 9 26, 2017 3:06 SA

Ý kiến thì hay nhưng không thực tế.

0
thg 9 26, 2017 2:58 SA

Tôi rất thích phong cách show code của cậu !!! Hay lắm 😃)

0

Cảm ơn bạn đã đặt câu hỏi. Trong seminar này mình sử dụng thuật toán Text Rank sau khi đã thực hiện một số bước cơ bản của xử lý ngôn ngữ tự nhiên như tách từ, loại bỏ stop words. Bạn có thể tham khảo từ paper sau

https://web.eecs.umich.edu/~mihalcea/papers/mihalcea.emnlp04.pdf

0
thg 9 26, 2017 2:13 SA

Thanks for share .Giải pháp cho các trang phải đăng nhập bạn có solution nào không ?😃

0
thg 9 26, 2017 1:34 SA

Thank bạn đã chia sẻ. Mình muốn hỏi thêm là dựa vào điều kiện nào để bạn có thế xác định từ, cụm từ là keyword để đưa vào tóm tắt.

0

Like :thumbsup_tone1:

+1
thg 9 26, 2017 12:59 SA

Cảm ơn bạn..bài viết rất bổ ích

0
thg 9 25, 2017 11:43 CH

Good job

0
Viblo
Hãy đăng ký một tài khoản Viblo để nhận được nhiều bài viết thú vị hơn.
Đăng kí