NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN
Tên luận án: Tóm tắt dữ liệu bằng ngôn ngữ theo cách tiếp cận Đại số gia tử
Mã số: 9 48 01 01
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Họ và tên NCS: Phạm Thị Lan
Khóa đào tạo: 2015-2019
Chức danh, học vị, họ và tên người hướng dẫn:
1. PGS.TSKH. Nguyễn Cát Hồ
2. PGS.TS. Hồ Cẩm Hà
Tên cơ sở đào tạo: Học viện Khoa học và Công nghệ – Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam
Nội dung: Luận án có các đóng góp mới như sau:
1- Đề xuất thủ tục HA-TFS-MG dựa trên phương pháp luận Đại số gia tử để sản sinh các tập mờ trong các cấu trúc đa thể là ảnh đẳng cấu ngữ nghĩa với các từ trong miền hạng từ của thuộc tính.
2- Đề xuất một phương pháp trích rút các câu tóm tắt đảm bảo được sự tương đồng giữa ngữ nghĩa tính toán trích rút từ một tập dữ liệu và gán cho câu tóm tắt với ngữ nghĩa vốn có của nó trong ngôn ngữ tự nhiên của người dùng dữ liệu. Tính khả thi và những ưu điểm của phương pháp đề xuất được chứng tỏ qua các kết quả thực nghiệm.
3- Đề xuất thủ tục sử dụng chiến lược tham lam Random-Greedy-LS và mô hình giải thuật di truyền Greedy-GA để tìm kiếm một tập câu tóm tắt tối ưu từ một cơ sở dữ liệu.