Bài viết này tiếp cận theo hướng tóm tắt văn bản bằng cách lựa chọn các câu trong tài liệu nguồn để tạo nên bản tóm tắt mới; cung cấp kết quả thử nghiệm của việc mở rộng các phương pháp tóm tắt băn bản không giám sát kết hợp với điểm đánh giá mức độ quan trọng của câu bằng cách trích xuất các câu có xếp hạng hàng đầu, trong đó tránh chọn các câu trùng lặp về nội dung. | ISSN 2354-0575 ISSN 2354-0575 TÓM TẮT VĂN BẢN TIẾNG VIỆT DỰA TRÊN PHƢƠNG PHÁP HỌC KHÔNG GIÁM SÁT Nguyễn Hoàng Điệp Nguyễn Thị Hải Năng Đỗ Thị Thu Trang Ngô Thanh Huyền Trịnh Thị Nhị Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên Diep82003@ 0923 848 008 Ngày tòa soạn nhận được bài báo 16 11 2019 Ngày phản biện đánh giá và sửa chữa 26 12 2019 Ngày bài báo được duyệt đăng 29 12 2019 Tóm tắt Trong hi i to n t m t t v n n ti ng nh v ng ược nghiên cứu rộng r i v i nh ng t qu ng inh ngạc th i to n t m t t v n n ti ng vi t vẫn ch ng gi i oạn ầu v i t qu nghiên cứu c n hạn ch in ề xuất một hư ng gi i qu t i to n t m t t v n n ti ng Vi t tự ộng ng c ch m rộng c c phư ng ph p t m t t n n h ng gi m s t t hợp v i i m nh gi mức ộ qu n trọng c c u c ng v i mức ộ iên qu n c c c c u i o cung cấp k t qu thử nghi m c vi c m rộng c c phư ng ph p t m t t n n h ng gi m s t t hợp v i i m nh gi mức ộ qu n trọng c c u ng c ch trích xuất c c c u c p hạng h ng ầu trong tr nh chọn c c c u tr ng p về nội ung Đ i m chứng t nh hi u qu c phư ng ph p ề uất nh m thực hi n so s nh t qu c nh m v i t qu c phư ng ph p tóm t t v n n ng học tập s u mạng n ron t ch chập v mạng n ron h i qu Sự m rộng th i c nh m cho t qu t t n i trội v c c o s u Thứ nhất vi c nh t c c c u c i m c o m o ự chọn ược c c c u qu n trọng Thứ h i vi c ự c c c u c ộ tư ng qu n thấp m o c c c u c nội ung gi ng c u ấ s h ng ược ấ ại iều n m o nội ung n t m t t h ng tr ng p nội ung tr i rộng v o qu t ược nội ung c ng c T m t t v n n học m học h ng gi m s t ử ng n ng tự nhiên mạng n ron h i qu học s u mạng n ron t ch chập. Chữ viết tắt TT Chữ viết tắt Ý nghĩa NLP Natural Language Processing Xử lý ngôn ngữ tự nhiên CNN Convolutional Neural Network Mạng nơ ron tích chập LSTM Long Short Term Memory Mạng nơ ron hồi quy 1. Giới thiệu nhiên. Nhiệm vụ là tạo ra một bản tóm tắt súc tích Có một lượng thông tin khổng lồ có sẵn trên từ một hoặc nhiều tài liệu. Đầu ra của một bản Internet và các tài nguyên khác như .
