Phân tích bài toán truy xuất tài liệu thủ tục hành chính công cho dịch vụ công trực tuyến

Các tác giả

  • Dinh-Dien La Sở Thông tin và Truyền thông, tỉnh Hà Giang, Việt Nam
  • Van-Hieu Nguyen Viện Khoa học và Công nghệ Ứng dụng - IAST, Đại học Thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên, Việt Nam
  • Trung-Nghia Phung Viện Khoa học và Công nghệ Ứng dụng - IAST, Đại học Thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên, Việt Nam
  • Van-Khanh Tran Viện Khoa học và Công nghệ Ứng dụng - IAST, Đại học Thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên, Việt Nam

Từ khóa

Truy xuất tài liệu, mô hình kết hợp, thủ tục hành chính công

DOI:

https://doi.org/10.32913/

Tóm tắt

Thủ tục hành chính công là các quy trình, phương pháp thực hiện, tài liệu và yêu cầu hoặc điều kiện do các cơ quan
nhà nước hoặc cá nhân có thẩm quyền quy định để giải quyết các nhiệm vụ cụ thể liên quan đến cá nhân hoặc tổ
chức. Tuy nhiên, các tổ chức và công dân vẫn gặp khó khăn trong việc tiếp cận thông tin và dịch vụ hành chính công
một cách dễ dàng và thuận tiện. Bài viết này nghiên cứu các kỹ thuật tiên tiến để giải quyết thách thức trong việc
truy xuất tài liệu cho các dịch vụ hành chính công. Chúng tôi triển khai một quy trình truy xuất kết hợp các mô hình
truy xuất truyền thống như TF-IDF và BM25 với các mô hình hiện đại như SBERT và các mô hình tinh chỉnh. Kết
quả cho thấy rằng việc kết hợp các mô hình này cải thiện đáng kể hiệu suất truy xuất. Mô hình kết hợp giữa BM25
và SBERT tinh chỉnh đạt điểm F2 cao nhất, cho thấy hiệu quả vượt trội trong việc truy xuất thông tin

Lượt tải

Chưa có dữ liệu tải xuống.

Tiểu sử tác giả

  • {affiliation}

    Dinh-Dien La is a PhD student majoring in computer science, University of Infor mation and Communications Technology, Thai Nguyen University. He is currently Deputy Director of the Department of In formation and Communications of Ha Giang province, in charge of digital trans formation. His research interests are data science, machine learning, and deep learning in the domain of law and public administration.

  • {affiliation}

    Van-Hieu Nguyen is pursuing an Engineering degree in Information Technology at the University of Information and Com munication Technology in Thai Nguyen, Vietnam. He is involved with the Institute of Applied Science and Technology in Thai Nguyen. His research interests include machine learning, deep learning, and natural language processing 

  • {affiliation}

    Assoc. Prof. Trung-Nghia Phung received
    his Engineering degree in Electronics and
    Telecommunications from Hanoi Univer
    sity of Science and Technology (HUST) in
    2002. He completed his Master of Science
    degree in Telecommunications from Viet
    nam National University–Hanoi (VNUH)
    in 2007 and his PhD degree in Information
    Science from Japan Advanced Institute of Science and Technology
    (JAIST) in 2013. He was Dean of Faculty of Electronics and
    Telecommunications, Head of Academic Affairs, and he has been
    Rector of Thai Nguyen University of Information and Commu
    nication Technology (ICTU). He has been a Vice President of
    Vietnam Club of Faculties-Institutes-Schools-Universities of ICT
    (FISU) and President of FISU Branch in the Northern Midlands,
    Mountains and Coastal Region of Vietnam. His research interests
    include machine learning and deep learning

  • {affiliation}

    Van-Khanh Tran received Ph.D. in Natural Language Processing from the Japan Advanced Institute of Science and Tech nology (JAIST). He is currently an AI Research Scientist on the NLP team at FPT Smart Cloud’s Generative AI (GenAI) Center, where he focuses on developing large language models and AI assistant ecosystems tailored for Vietnamese users. He also serves as the Deputy Head of the Institute of Applied Science and Technology. His research interests include natural language processing, large language models, and AI applications in the legal, healthcare, and inance domains.

Lượt tải xuống

Đã Xuất bản

2024-11-25