English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Bai bao trinh bay một số kết quả nghien cứu, ứng dụng thuật toan Latent Dirichlet Allocation (LDA) phân tich chủ đề ẩn, để tim tập đặc trưng cho cac chủ đề ap dụng cho bai toan phân loại nội dung tai liệu web. Trong bai bao nay cac cụm danh từ được sử dụng để lam đặc trưng văn bản trong mo hinh vector. Cac bước thực hiện bao gồm thuật toan tach từ, gan nhan từ loại để rut trich ra cac cụm danh từ. Sử dụng phương phap đếm tần suất từ va độ đo sự tương đồng cosine để tiến hanh phân loại. Thuật toan Latent Dirichlet Allocation được sử dụng để tim tập đặc trưng cho cac chủ đề ma khong cần quan tâm đến tần số xuất hiện, độ quan trọng của từ ma vẫn đưa ra bộ dữ liệu đầy đủ va chinh xac. Kết quả đa cai đặt thử nghiệm vao bai toan phân lớp cac tin tức phổ biến tren cac trang bao tiếng Việt với độ chinh xac khoảng 90% đap ứng được mục tieu phân loại đề ra.

PHÂN LOẠI NỘI DUNG TÀI LIỆU WEB TIẾNG VIỆT