Phân Loại Tên Chương Trình Truyền Hình Theo Chủ Đề Phát sóng Sử Dụng Mô Hình XLNet

Các tác giả

  • Quang Long Võ Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, Việt Nam
  • Ngọc Hùng Anh Nguyễn Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, Việt Nam
  • Minh Sơn Trần Trường Đại học Công nghệ, TP HCM, Việt Nam
  • Thu Hà Trần Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh, Việt Nam

Email tác giả liên hệ:

thuha@hcmute.edu.vn

DOI:

https://doi.org/10.54644/jte.69.2022.1146

Từ khóa:

Phân loại, Kênh truyền hình, Trí tuệ nhân tạo, XLNet, Học sâu

Tóm tắt

Bài báo giới thiệu một dịch vụ mới trong truyền hình số dựa trên trải nghiệm thực tế khách hàng khi xem truyền hình. Mục đích chính của khán giả truyền hình là xem nội dung truyền tải về các chủ đề mà minh có nhu cầu. Để tạo điều kiện cho việc chọn lựa nội dung truyền hình muốn xem một cách nhanh chóng, nhóm nghiên cứu đã  đề xuất giải pháp sắp xếp phân loại chương trình truyền hình  theo chủ đề nội dung đang phát của kênh giúp người xem chọn được và xem được chủ đề truyền hình quan tâm, không phải tìm kiếm giữa nhiều kênh đang truyền (số thứ tự kênh ) không có gợi ý về nội dung đang phát trực tiếp. Để phân loại tất cả tên các chương trình phát sóng, bài báo đã ứng dụng mô hình XLNet chuyển đổi giữa các câu văn (sequence-to-sequence Model) để sắp xếp các chương trình này vào một trong năm chủ đề được định nghĩa trước: phim truyện, thời sự, ca nhạc, thể thao, tổng hợp,... Các kênh truyền hình đang phát chương trình có chủ đề được chọn sẽ được hiển thị để người xem có thể nhanh chóng xem được đúng nội dung cần tìm.

Tải xuống: 0

Dữ liệu tải xuống chưa có sẵn.

Tiểu sử của Tác giả

Quang Long Võ, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, Việt Nam

Vo Quang Long was born in 1996. Majoring in Electronics and Communication, graduated in 2019 from Ho Chi Minh City University of Technology and Education. Email longvo2396@gmail.com , Contact phone 0777116785

Ngọc Hùng Anh Nguyễn, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, Việt Nam

Nguyen Ngoc Hung Anh was born in 1989 in Long An, He graduated in  major in Information Systems at  Posts and Telecommunications Institute of Technology, in  Ho Chi Minh City, 2020. Graduated with a Master's Degree in 2022; Email hunganhbc@gmail.com. Phone 0902717074

Minh Sơn Trần, Trường Đại học Công nghệ, TP HCM, Việt Nam

Son Minh Tran was born in 1973. He received the PhD degree in Telecommunication in 2004 and became an assistant professor at the Budapest University of Technology, Hungary till 2006. He then worked as a research fellow on video compression algorithms and enhanced features for digital video broadcasting at the ARTEMIS Department at TELECOM & Management SudParis, France. He spent 10 years doing research on video security in Nagra France, Group Kudelski, leader in DTV security. Rejoining Ho Chi Minh  University of Technology and Education as senior research fellow since 2018, he continues his activity on video processing. He has a portfolio of 14 granted and pending patents on the Secured Video Transmission/ Processing and watermarking.

Thu Hà Trần, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh, Việt Nam

Tran Thu Ha was born in 1966, holds in PhD Industrial electronics, automation - telecommunications in 1996 at Kiev Polytechnic University, Ukraine. After that, she worked at the  Ho Chi Minh city University of Technology and Education since 1997 as lecturer at Electrical and electronics department. She got a title Assoc. Prof. PhD in 2011. She spent the time for researching and teaching in the fields: in electronics industrial for using neural network, fuzzy logic in auto-control, sliding control, PID, robot, voice control, IOT noise cancellation. In the area of telecommunications: conducting research some problems on teletex, image processing, noise cancellation in signal transmission systems; research on Signal processing, watermarking video security, video processing.

Tài liệu tham khảo

XLNet–Người khổng lồ thay thế vị trí của BERT, 06/07/2019, URL: https://trituenhantao.io/kien-thuc/xlnet-nguoi-khong-lo-thay-the-vi-tri-cua-bert/

Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova, BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

Zhilin Yang, Zihang Dai, Yiming Yang, Jaime Carbonell, Ruslan Salakhutdinov, Quoc V. Le, XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding, Đại học Carnegie Mellon, Nhóm trí tuệ AI của Google.C. Waldenor, Is OTT Disrupting Television? Master Thesis, Stockholm, June 7th 2013.

Giới thiệu vể chuyên đổi câu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên Transformers In NLP | State-Of-The-Art-Models (analyticsvidhya.com)

Mã nguồn của mạng XLNET https://github.com/zihangdai/xlnet.J. C. Whitaker, Interactive TV Demystified, 2001 McFraw-Hill, ISBN 0-07-136325-4

A. Punchihewa, Tutorial on IPTV and its latest developments, ICIAFS January 2011. DOI: https://doi.org/10.1109/ICIAFS.2010.5715633

L. Bringuier, White Paper OTT Streaming – 2nd edition, September 2011, Anevia

T. Ohanian, Over-the-Top Considerations: Functionalities and Technologies, Cisco Systems, NAB 2014.

D. Riddlesden, A. D. Singleton, Broadband speed equity: A new digital divide, 2014, Applied Geography, Elsevier. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2014.04.008

Trang web chính thức của dự án OTT: https://ott.atlassian.net

Y. Cui, B. Li, K. Nahrstedt, ”Layered Peer-to-Peer Streaming”, Proc. NOSSDAV’03, Monterey, USA, pp. 162-171, Jun 2003. DOI: https://doi.org/10.1145/776322.776348

Lịch phát sóng các đài truyền hình VN: Lịch phát sóng truyền hình hàng ngày 24/7 nhanh nhất | LichPhatSongTiVi

Mô hình phân tích đoạn văn tiếng Việt: PhoBERT: The first public large-scale language models for Vietnamese – VinAI Research

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên dùng mô hình đa ngôn ngữ: XLM-RoBERTa: The alternative for non-english NLP | by Branden Chan | deepset-ai | Medium

Tải xuống

Đã Xuất bản

2022-04-28

Cách trích dẫn

[1]
Q. L. Võ, N. H. A. Nguyễn, M. S. Trần, và T. H. Trần, “Phân Loại Tên Chương Trình Truyền Hình Theo Chủ Đề Phát sóng Sử Dụng Mô Hình XLNet”, JTE, vol 17, số p.h 2, tr 8–16, tháng 4 2022.

Số

T. 17 S. 2 (2022)

Chuyên mục

Bài báo khoa học

Categories

Giấy phép

Bản quyền (c) 2022 Tạp chí Khoa học Giáo dục Kỹ Thuật - ĐH SPKT TP.HCM

Giấy phép Creative Commons

Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .

Bản quyền thuộc về JTE.

Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC