recursal/Fanatic-Fandom huggingface dataset:
Từ điển VLSP

Từ điển tiếng Việt của VLSP được xây dựng dưới dạng XML.

Một vài thao tác bằng Python để xử lý định dạng XML, qua đó sẽ dễ dàng chuyển sang định dạng mình mong muốn.

```
""" Convert Vietnamese Dic from XML format to CSV format """
import os, os.path
from xml.etree.ElementTree import *

```

Từ điển từ VLSP được chia thành các file nhỏ hơn, theo kí tự đầu tiên. Tổng cộng có 22 file nhỏ hơn.

Sử dụng Python để lấy tên tất cả các file nhỏ :

```
dir_path = ""  # Đường dẫn đến thư mục chứa các file từ điển
print os.listdir(dir_path)
fjoin = os.path.join  # Nên dùng hàm này thay vì sử dụng cộng 2 chuỗi
filenames = [fjoin(dir_path, f) for f in os.listdir(dir_path)]

```

XML của từ điển có dạng :

```
<Document>
<Entry>
<HeadWord>a</HeadWord>
<Morphology>
    <WordType>symbol</WordType>
</Morphology>
<Syntactic>
    <Category>N</Category>
    <SubCategory>Nt</SubCategory>
</Syntactic>
<Semantic>
    <def>con chữ thứ nhất của bảng chữ cái chữ quốc ngữ</def>
</Semantic>
</Entry>

```

Thẻ <HeadWord> miêu tả "từ".

Thẻ <Morphology> miêu tả "chủng loại" của từ : từ đơn, từ ghép, từ láy,...

Thẻ <Syntactic> miêu tả "từ loại" : danh từ, tính từ, ... Gồm 2 loại : <Category>+<SubCategory>.

Các thẻ khác không quá quan trọng.

```
for filename in filenames :
    fo = open("VietnameseDic.csv","a")
    tree = parse(filename)
    elem = tree.getroot()
    for entry in elem.getiterator("Entry"):
        headword = entry.findtext("HeadWord")
        label = entry[2].findtext("Category")
         sublable = entry[2].findtext("SubCategory")

```

Một vấn đề đáng tiếc là không có sự thống nhất về nhãn từ loại giữa corpus và từ điển. Corpus sử dụng bộ nhãn gồm 18 nhãn, trong khi từ điển sử dụng bộ nhãn gồm 28 nhãn (tính cả các nhãn phụ).

Biến label và sublabel, bạn nên thay đổi sao cho phù hợp.

Với từ điển label (Category) có tổng cộng 13 loại, sublabel (SubCategory) có tổng cộng 28 loại.

## Tham khảo

* Từ điển tiếng Việt từ VLSP - Lưu Tuấn Anh
Sky Hero Edon

### Skill

Ace of EarthSpawns Ace card with Earth element. Cooldown 12. Disabled in Fort defense.

### Combo skill

Nature's PunishmentThree heroes combined ATK x7.0 Earth area attack with 100% chance to DEF flip for 3 turns, Cooldown 14.

~Edon had an unusual interest in the Lowlands, and he was often seen helping those in danger. Unheard of in the Sky Kingdom, this made him a legendary hero below.

## ***Combo Skill***

~*Edon* combines his skills with Dancer Mai / Fire Breather Mai / Fire Master Mai & Moon / Shock Bow Moon / Lightning God Moon to reduce defense on enemies.

## ***Evolution***

~This is *Edon's* second form, evolved form Sky Knight Edon.
Red Goblin Leader

### Combo skill

Horde of GoblinsSpawns joker card which triggers instant 21. Cooldown 18. Disabled in Fort defense.

~*Red Goblins* appreciate a high tolerance for pain and have countless opportunities to get burned. The leaders' skins are mostly scar tissue.

## ***Combo Skill***

~*Red Goblins* team up with Green Goblin / Green Goblin Leader / King Green Goblin & Blue Goblin / Blue Goblin Leader / King Blue Goblin.

## ***Evolution***

~This is *Red Goblin's* second form, evolved from Red Goblin.
Morphological analysis

**Phân tích hình thái**

* **Phân tích phụ tố (affix)**: ví dụ anti-comput-er-iza-tion
* **Xử lý từ ghép (compound word)**: ví dụ carry out, out of sight, out of mind
* **Xử lý các trường hợp tỉnh lược (ellipsis)**: I’m, o’clock, Dr.
* **Nhận diện tên riêng**: John, Bush, IBM
* **Nhân diện ranh giới từ (word boundary)**: tiếng Việt một từ có nhiều tiếng. Ví dụ: chúm chím, tuổi tác, hỏi han, tối om, giáo viên, hiện đại hóa, …
Vampire Pureblood

### Skill

Drain Life IIIATK x5.0 Dark attack which steals enemy lifeforce healing 50% of damage done. Cooldown 15

### Combo skill

Drain TouchBoth heroes combined ATK x5.0 Earth attack on single enemy and healing 50% of the damage done. Cooldown 16.

   ~Purebloods are the oldest and most powerful vampires. There aren't many left in Midgard, but the oldest have walked the earth for centuries, maybe millenia.

## ***Combo Skill***

~*Vampire's* team up with Gargoyle / Knight Gargoyle / Sir Gargoyle von Herz, to make a powerful attack and drain life from the target.

## ***Evolution***

~This is Vampire's final form, evolved from Vampire Aristocrat.
Word Segmentation (P)

1. Liu, Wuying, and Li Lin. 2014. Probabilistic ensemble learning for vietnamese word segmentation. *Proceedings of the 37th international ACM SIGIR conference on Research & development in information retrieval - SIGIR ’14*: 931-934. http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2600428.2609477.
2. Tran, Ngoc Anh, Thanh Tinh Dao, and Phuong Thai Nguyen. 2012. An effective context-based method for Vietnamese word segmentation. In *First international workshop on Vietnamese language and speech processing (VLSP2012)*, 34-39. VLSP2012.
3. Phuong, L. H., N. T M Huyên, Azim Roussanaly, and H. T. Vinh. 2008. A hybrid approach to word segmentation of Vietnamese texts. In *Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)*, 5196 LNCS:240-249.
4. Nguyen, C-T, T-K Nguyen, Xuan-Hieu Phan, L-M Nguyen, and Quang-Thuy Ha. 2006. Vietnamese word segmentation with CRFs and SVMs: An investigation. *20th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 2006)*: 215-222.
Star Level

## Star Levels

Every single character you use or face off against in BattleJack is ranked in a Star Level from 1 star all the way to 6 stars.

These star levels express how far the character has evolved and essentially how strong it is. Some cards will only have the ability of having 3 stars while others can have 4, 5 and 6 stars. Every single cards star level evolution is able to be attained through out the game tho the higher the star level the lower the chance of it dropping are.

To evolve a card to its next star level you will need to max its level out for that current star and then provide special evolution sacrifices, and sum of gold and also the same amount of current leveled star characters as sacrifices. Each star level has a set max level which continues to grow with each star level. Each Star the character gains will also increase the 'size' of the card. This relates to how large your party is able to be and with your limit of 4 character team they must stay within that limit. Each cards evolutionary material, cost of gold and party size are different while some some factors are the same across the board.

 2
 3
 4
 5
 6

For instance, to evolve a max level 5star Supreme Paladin Aldric you would need to provide max level 80/80, 2 Light Sentinels, 2 Dragon Mimics, 600k gold and also 5x other 5star cards (not including evolution cards Sentinels, ghosts etc).

Whilst evolving a card to the next star level will create a new and more powerful card, the new lv 1 card will actually be slightly weaker compared to the previous maxed level version of its self. This is easily overcome in the first few levels of being raised.
Textual entailment

Tạm dịch là “kế thừa văn bản”, bài toán quan tâm: phát hiện kế thừa văn bản (Recognizing TE: RTE). Cho hai đoạn văn bản, bài toán kế thừa có mục đích xác định xem nghĩa của văn bản này có thể được suy luận (kế thừa) từ một văn bản còn lại hay không. Định nghĩa logic “t (text) entails h (hypothesis)” t => h.
Được ứng dụng trong mở rộng truy vấn, phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn cho tìm kiếm thông tin; so khớp từ vựng, so khớp cú pháp và suy luận logic cho hệ thống hỏi đáp; sử dụng độ trùng lặp n – gram cho hệ thống dịch máy; độ trùng lặp về từ vựng, sự tương đồng về cú pháp, ngữ nghĩa cho kế thừa văn bản.
Nhãn được dùng
– Balanced classification: entailment/positive (môn bóng đá được nhiều bạn nam tham gia => một số bạn nam đang chơi thể thao), contradiction/negative (một chiếc xe đang lao vào đám đông != một người đàn ông đang lái xe ở nơi vắng vẻ), và neutral/non (một ông già và một đứa trẻ đang cười ~ hai đứa trẻ đang cười vì một con mèo đang chơi cuộn len).
– Bài toán binary classification: entailment/not entailment.
M87 sans

El au de M87sans se desarrolla en un agujero negro en medio del multiverso donde un sans no identificado decidio acercarse. Pero fue tragado y encerado durante 10.000 años en los que desarrollo habilidades del mismo agujero negro. Despues de los 10.000 años con todo do el poder que obtuvo del agujero negro consiguio salir.

PERSONAJES:

M87 sans:este sans es igual que el original en aspecto pero su ojo magico tiene forma de espiral con un pinto end medio simulando un agujero negro tiene HP ataque y defense desconocidos pero puede absorber golpes.

M87:este es el agujero negro end si.
Tách từ

Văn bản tiếng Việt đặt dấu cách giữa các âm tiết chứ không phải giữa các từ. Một từ có thể có một, hai hoặc nhiều âm tiết nên có nhiều cách phân chia các âm tiết thành các từ, gây ra nhập nhằng. Việc phân giải nhập nhằng này gọi là *bài toán tách từ*.

Tiêu chí quan trọng nhất trong bài toán tách từ đương nhiên là độ chính xác. Hiện tại người ta đã đạt được độ chính xác lên đến 97% tính theo từ. Tuy nhiên nếu tính theo câu (số câu được tách hoàn toàn đúng/tổng số câu) thì độ chính xác chỉ khoảng 50%. Đây là vấn đề nghiêm trọng đối với các bước xử lý sau như phân tích ngữ pháp, ngữ nghĩa vì một từ bị tách sai có ảnh hưởng toàn bộ đến cách phân tích cả câu.

Ngoài ra tiêu chí độ chính xác tách từ mới cũng quan trọng với các ứng dụng thực tế. Tiếng Việt là một sinh ngữ - nó luôn luôn biến đổi. Các từ mới thuần Việt cũng như vay mượn được tạo ra hàng ngày. Nếu một ứng dụng không xử lý được những từ này thì hiệu năng của nó sẽ giảm dần theo thời gian.

Hiện tại có một số cách tiếp cận bài toán tách từ như sau:

* Ghép cực đại: Đặt các từ vào câu sao cho phủ hết được câu đó, thoả mãn một số heuristic nhất định. Phương pháp này các ưu điểm là rất nhanh, nhưng có rất nhiều hạn chế, ví dụ như độ chính xác thấp, không xử lý được những từ không có trong từ điển.
* Luật: Xây dựng tập luật bằng tay hoặc tự động để phân biệt các cách kết hợp được phép và không được phép.
* Đồ thị hoá: Xây dựng một đồ thị biểu diễn câu và giải bài toán tìm đường đi ngắn nhất trên đồ thị.
* Gán nhãn: Coi như bài toán gán nhãn chuỗi. Cách này được sử dụng trong JVNSegmenter, Đông du.
* Dùng mô hình ngôn ngữ: Cho trước một số cách tách từ của toàn bộ câu, một mô hình ngôn ngữ có thể đánh giá được cách nào có khả năng cao hơn. Đây là cách tiếp cận của vnTokenizer.

## Phương pháp mô hình ngôn ngữ

Một mô hình ngôn ngữ cố gắng nắm bắt trực giác của con người về một câu "tự nhiên" hoặc "không tự nhiên" do đó mô hình ngôn ngữ có thể coi là giải pháp tối hậu cho bài toán tách từ.

Số cách tách từ cho một câu có thể rất lớn do sự bùng nổ tổ hợp nên cần có một bước xử lý để lọc ra một số lượng vừa đủ các cách tách từ làm đầu vào cho mô hình ngôn ngữ. Chẳng hạn vnTokenizer sử dụng phương pháp đồ thị hoá trước khi áp dụng mô hình ngôn ngữ.

Một vấn đề mà các mô hình ngôn ngữ hiện nay chưa làm tốt đó là từ mới. Tất cả các từ mà mô hình chưa gặp lần nào cũng như các đoạn văn bản chứa nó sẽ được gán cho những giá trị xác suất rất nhỏ không phản ánh đúng trực giác của con người. Do đó độ chính xác đối với từ mới nói chung là rất kém.

## Tham khảo

1. ↑ Nguyen, C.-T., Nguyen, T.-K., Phan, X.-H., Nguyen, L.-M., & Ha, Q.-T. (2006). Vietnamese word segmentation with CRFs and SVMs: An investigation. In 20th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 2006).
2. ↑ Lưu Tuấn Anh, Yamamoto Kazuhide. Ứng dụng phương pháp Pointwise vào bài toán tách từ cho tiếng Việt.
3. ↑ Le, H.-P., Nguyen, M.-H. T., Roussanaly, A., & Ho, T.-V. (2008). A Hybrid Approach to Word Segmentation of Vietnamese Texts. Language and Automata Theory and Applications, 240.
Water Dragon Tulva

File:Water Dragon Tulva.jpg

## Combo Skill

Water Dragon Tulva's combo skill is with Henrich. It changes all drawn Cards to the Water element.

## How to obtain

Water Dragon Tulva can be obtained in multiple ways:

* Can be evolved from Dragonling Tulva
* Can be crafted from Epic Hero Pieces (Random 4\*).
* Can drop from Water Summon.
* Can drop from Rare Summon.
* Can drop in chapter 1: Northwind - Queen of the North on Nightmare.
* Can drop in chapter 12: Merchant City Aldas - Pet Dragon on Normal.

## Evolve

Water Dragon Tulva can be evolved into Ancient Dragon Tulva.

This evolve will cost:

1. Water Dragon Tulva at max level 60
2. 3 4-star heroes
3. 2 Water Spirit King
4. 200k Gold
5. Another Water Dragon Tulva.
Supreme Blade Kei

### Combo skill

JokerSpawns joker card which triggers instant 21. Cooldown 16. Disabled in Fort defense.

~*Kei* quickly grew bored of the immortal planes and returned to Midgard. Nobody knows where he resides, but he often appears on the most vicious battlefields.

## ***Combo Skill***

~*Kei* teams up with Hunter Zaff / Witch Hunter Zaff / Hunter God Zaff, to give you a joker worth 21.

## ***Evolution***

~This is *Kei's* final form, evolved from Blade God Kei.
Danh sách sản phẩm thương mại

Danh sách các sản phẩm thương mại có chức năng liên quan đến xử lý tiếng Việt. Nếu bạn muốn tìm hiểu về phần mềm tự do/nguồn mở xử lý tiếng Việt xin hãy xem trang này.

## Kiểm tra chính tả

* Bộ công cụ Việt - VieGrid
* Cọp con

Tham khảo đánh giá của VieGrid.

## Nhận dạng giọng nói

* Dragon Dictation và Dragon Search
* ViSearch
* Viet Voice
* iSago

## Tổng hợp giọng nói (text-to-speech)

* iSolar - Đoạt giải nhì Nhân tài đất Việt 2012.

## Dịch máy

* Dịch máy Anh-Việt của Vietgle
* Dịch công chứng - VieGrid
* Bocohan - VieGrid (có phiên bản cho cộng đồng)
* VietSpell - Lưu Hà Xuyên
Coreference resolution

**Phân giải đồng tham chiếu**  là bài toán xác định các cụm từ (ngữ danh từ hoặc đại từ) trong một tài liệu cùng chỉ tới một thực thể xác định trong thế giới thực và gom nhóm các cụm từ này thành các chuỗi đồng tham chiếu.

## Các loại đồng tham chiếu

**Anaphora**

* "**Con khỉi** ăn **chuốii** vì **nói** thấy đói". - Xác định đại từ *nó* thay thế cho *con khỉ* hay *chuối* ở phía trước.
* "**Hàng xómi** của chúng tôi ghét **âm nhạci**. Nếu **họi** tức giận, cảnh sát sẽ xuất hiện ngay". - Đại từ *họ* trong câu thể hiện "hàng xóm" hay "âm nhạc" ở câu trước.

**Cataphora**

* "Nếu **họi** thấy khó chịu với việc mở nhạc, **hàng xómi** sẽ gọi cảnh sát". - Xác định đại từ *họ* thể hiện cho từ *hàng xóm* ở câu sau.
* "Một **cô gái nhỏi**, **Jessicai**, đang chơi đánh đu". – - Xác định từ *cô gái nhỏ* thể hiện cho từ *Jessia* ở phía sau

**Split antecedents**

* "**Carolii** rủ **Bobi** đi dự tiệc. **Họi** đi cùng nhau." – Từ *họ* chỉ đến cả *Caroli* và *Bob*.
* "Khi **Carolii** giúp **Bobi** và **Bobi** giúp **Carolii**, **họi** có thể hoàn thành mọi nhiệm vụ." – Từ *họ* chỉ đến cả *Caroli* và *Bob*.

**Coreferring noun phrases** - Đồng tham chiếu cụm danh từ

* **Tên trưởng nhómi** không chịu giúp đỡ. **Tên khốn đói** chỉ nghĩa đến bản thân hắn. - Cụm từ *tên khốn đó* chỉ đến *tên trưởng nhóm*.
* **Một số đồng nghiệpi** của chúng tôi luôn sẵn sàng giúp đỡ. **Những người như vậyi** luôn làm chúng tôi cảm thấy biết ơn. – Cụm từ *những người như vậy* chỉ đến *một số đồng nghiệp*
Chính sách của VLSP Wiki

## Bản quyền

VLSP Wiki tuân theo chính sách về bản quyền của wikia CCC-BY-SA license

## Sửa đổi

VLSP Wiki là từ điển bách khoa tự do, do đó bất kỳ ai cũng có thể viết trang mới hoặc sửa đổi các bài viết đang có (trừ những bài viết có chủ đề nhạy cảm gây nhiều bút chiến nguy cơ bị phá hoại nghiêm trọng sẽ được khóa mã nguồn và khi đó chỉ có những thành viên đã đăng ký mới có thể sửa đổi nó) và những thay đổi này sẽ được lưu lại trong bài đó ngay lập tức. Đừng ngần ngại khi đặt chiếc bút vào bài viết cần sửa đổi, vì ai cũng có thể tự do bổ sung. Tại đây bạn sẽ tìm được các giải thích về cách bắt đầu sửa đổi và cú pháp của mã wiki trong sửa đổi, bởi vì có một số bản mẫu bạn phải viết mã nguồn.
Relationship extraction

**Trích rút quan hệ:** xác định và phân loại mối quan hệ trong một tập các đối tượng, thường trong văn bản hoặc các tài liệu XML. Bài toán rất giống với trích rút thông tin (IE), nhưng IE thường yêu cầu loại bỏ các quan hệ trùng lặp (khử nhập nhằng).

Ví dụ, chú ý đến *quan hệ hôn nhân*. Bài toán đặt ra nhiệm vụ cần biết *"Michelle Obama"* là *vợ* của *"Barack Obama"* từ câu *"Barack Obama cưới Michelle Obama vào ngày...".* Một cách tiếp cận cơ bản có thể là tìm tất cả các bài viết có chứa cụm từ đặc biệt, như "cưới", "là vợ của". Cách tiếp cận này có thể cho một vài kết quả ban đầu, nhưng ngôn ngữ tự nhiên rất mơ hồ, không thể tìm tất cả các cụm từ chỉ mối quan hệ hôn nhân. Hướng tiếp cận tự nhiên tiếp theo là sử dụng các kỹ thuật học máy để trích rút các mối quan hệ. Nếu có dữ liệu có gán nhãn, ví dụ danh sách những người với những mối quan hệ hôn nhân tương ứng, từ đó có thể sử dụng kỹ thuật phân loại trong học máy để học các khuôn mẫu. Điều này nghe có vẻ là một ý tưởng tốt, nhưng có một vài vấn đề:

* Làm sao có thể phân biệt được các từ khác nhau cùng đề cập đến một đối tượng? Ví dụ, một câu nói về "Barack Obama" có thể dùng các từ "Barack" hoặc "Tổng thống"
* Làm sao có thể thu thập được dữ liệu huấn luyện cho mô hình học máy?
* Làm sao có thể xử lý được dữ liệu xung đột và không chắc chắn?
Họ người Việt Nam

```
A
An
Ân
Âu
Ấu
Bạc
Bạch
Bàng
Bảo
Bế
Biện
Bùi
Bửu
Ca
Cái
Cam
Cao
Cát
Cầm
Cấn
Châu
Chế
Chiêm
Chu
Chung
Chương
Chử
Cung
Cù
Cự
Danh
Dềnh
Dham
Diệp
Doãn
Duôn
Dư
Dương
Ðái
Ðàm
Ðào
Ðậu
Ðặng
Ðèo
Ðiêu
Ðiểu
Ðinh
Ðoàn
Ðô
Ðồ
Ðỗ
Ðồng
Ðổng
Eban
Enoul
Giản
Giang
Giao
Giáp
Hà
Hạ
Hàm
Hàn
Hào
H’mók
Hò
Hoa
Hoài
Hoàng
Hồ
Hồng
Hui
Huỳnh
Hứa
Kbuôr
Kha
Khiên
Khiếu
Khổng
Khu
Khuất
Khúc
Khương
Khưu
Kiên
Kiều
Kiểu
Kim
Knui
Kpă
Ksor
Kỷ
La
Lã
Lạc
Lai
Lại
Lang
Lâm
Lầu
Lê
Liên
Liêu
Liễu
Linh
Lò
Lô
Lù
Lư
Lữ
Lương
Lưu
Lý
Ma
Mã
Mạc
Mạch
Mai
Man
Man
Mạnh
Miên
Ngạc
Ngân
Nghê
Nghiêm
Ngọ
Ngô
Ngũ
Nguỵ
Nguyễn
Nhan
Nhân
Nhữ
Ninh
Nông
Nùng
On
Ôn
Ông
Pản
Phạm
Phẩm
Phan
Phí
Phó
Phú
Phù
Phùng
Quách
Quan
Quản
Quảng
Sầm
Sơn
Sử
Sỹ
Sương
Tạ
Tan
Tang
Tăng
Tân
Tấn
Thạch
Thái
Thang
Thành
Thảo
Thẩm
Thân
Thi
Thiều
Thông
Thục
Tiết
Tiêu
Tô
Tôn
Tống
Trà
Trang
Trần
Triệu
Trình
Trịnh
Trưng
Trương
Từ
Tướng
Tường
Tưởng
Ung
Uông
Uyển
Ưng
Ứng
Văn
Vậạn
Vi
Viêm
Viên
Võ
Vũ
Vương
Woòng
Yết

```
Named Entity Recognition (P)

1. Le-Hong, Phuong. "Vietnamese Named Entity Recognition using Token Regular Expressions and Bidirectional Inference." *arXiv preprint arXiv:1610.05652* (2016).
2. Ngo, Quoc Hung, Dinh Dien, and Werner Winiwarter. "Building English-Vietnamese Named Entity Corpus with Aligned Bilingual News Articles." *COLING 2014* (2014): 85.
3. Nguyen, Dat Ba, Son Huu Hoang, Son Bao Pham, and Thai Phuong Nguyen. "Named entity recognition for Vietnamese." In *Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems*, pp. 205-214. Springer Berlin Heidelberg, 2010.
4. Tran, Q. Tri, TX Thao Pham, Q. Hung Ngo, Dien Dinh, and Nigel Collier. "Named entity recognition in Vietnamese documents." *Progress in Informatics Journal* 5 (2007): 14-17.
5. Thao, Pham Thi Xuan, Tran Quoc Tri, Dinh Dien, and Nigel Collier. "Named entity recognition in Vietnamese using classifier voting." *ACM Transactions on Asian Language Information Processing (TALIP)* 6, no. 4 (2007): 3.
6. Tu, Nguyen Cam, Tran Thi Oanh, Phan Xuan Hieu, and Ha Quang Thuy. "Named entity recognition in Vietnamese free-text and web documents using conditional random fields." In *The 8th Conference on Some selection problems of Information Technology and Telecommunication*. 2005.
Portal

## Daily events

Everyday you are able to find a new event, they come in a fixed order. (for weekly events press me). Here are the events in the fixed order

## Monday

### Enchanted Forest Light event

Every Monday the Enchanted Forest is solely geared towards providing Light evolution ghosts; Little Spirit, Spirit, Bell Ringer, Spirit King and Sentinel.

While choosing a higher level will provide a greater chance of having stronger Spirits to fight it does not guarantee the appearance or drop of those cards.

This Event provides Exp, a Chest and the cards that you were able to Summon in battle

 2
 3

## Tuesday

### Enchanted Forest Fire Event

Every Monday the Enchanted Forest is solely geared towards providing Fire evolution ghosts; Little Spirit, Spirit, Bell Ringer, Spirit King and Sentinel.

While choosing a higher level will provide a greater chance of having stronger Spirits to fight it does not guarantee the appearance or drop of those cards

This Event provides Exp, a Chest and the cards that you were able to Summon in battle

 2
 3

## Wednesday

### Enchanted Forest Water Event

Every Monday the Enchanted Forest is solely geared towards providing Water evolution ghosts; Little Spirit, Spirit, Bell Ringer, Spirit King and Sentinel. While choosing a higher level will provide a greater chance of having stronger Spirits to fight it does not guarantee the appearance or drop of those cards

This Event provides Exp, a Chest and the cards that you were able to Summon in battle

 2
 3

## Thursday

### Enchanted Forest Grass Event

Every Monday the Enchanted Forest is solely geared towards providing Grass evolution ghosts; Little Spirit, Spirit, Bell Ringer, Spirit King and Sentinel. While choosing a higher level will provide a greater chance of having stronger Spirits to fight it does not guarantee the appearance or drop of those cards

This Event provides Exp, a Chest and the cards that you were able to Summon in battle

 2
 3

## Friday

### Enchanted Forest Dark Event

Every Monday the Enchanted Forest is solely geared towards providing Dark evolution ghosts; Little Spirit, Spirit, Bell Ringer, Spirit King and Sentinel. While choosing a higher level will provide a greater chance of having stronger Spirits to fight it does not guarantee the appearance or drop of those cards

This Event provides Exp, a Chest and the cards that you were able to Summon in battle

 2
 3

## Saturday

Saturdays allow you to compete in Mimic and Gold Events

## Sunday

Sundays Allow you to compete in Mimi, Ghost and Rune Events
Dependency Parsing (P)

1. Vu-Manh, Cam, Anh Tuan Luong, and Phuong Le-Hong. "Improving Vietnamese Dependency Parsing Using Distributed Word Representations." In *Proceedings of the Sixth International Symposium on Information and Communication Technology*, pp. 54-60. ACM, 2015.
2. Le-Hong, Phuong, Thi-Luong Nguyen, and My-Linh Ha. "Fast dependency parsing using distributed word representations." In *Trends and Applications in Knowledge Discovery and Data Mining*, pp. 261-272. Springer International Publishing, 2015.
3. Nguyen, Dat Quoc, Dai Quoc Nguyen, Son Bao Pham, Phuong-Thai Nguyen, and Minh Le Nguyen. "From treebank conversion to automatic dependency parsing for Vietnamese." In *International Conference on Applications of Natural Language to Data Bases/Information Systems*, pp. 196-207. Springer International Publishing, 2014.
4. Thi, Luong Nguyen, Hung Nguyen Viet, Huyen Nguyen Thi Minh, and Phuong Le Hong. "Building a treebank for Vietnamese dependency parsing." In *Computing and Communication Technologies, Research, Innovation, and Vision for the Future (RIVF), 2013 IEEE RIVF International Conference on*, pp. 147-151. IEEE, 2013.
VLSP Wiki

*Đây là nơi tập hợp thông tin về tình hình nghiên cứu, phát triển công nghệ xử lý tiếng Việt và cơ hội học tập, công việc cho cộng đồng xử lý tiếng Việt.*
**237** bài viết trong VLSP Wiki cho tới ngày January 30, 2024

* Các thuật ngữ
* Cuộc thi - thông tin các cuộc thi
* Công bố khoa học
* Dự án
* Giải thưởng - danh sách các giải thưởng
* Giảng dạy - thông tin các khóa học
* Góp ý - các góp ý cho cộng đồng
* Học bổng
* Kỷ lục - các kết quả tốt nhất
* Nhóm nghiên cứu
* Nhà nghiên cứu - trang chủ của những nhà nghiên cứu
* Sản phẩm tự do/nguồn mở
* Sản phẩm thương mại
* Sự kiện: hội thảo, workshops - đi đâu, khi nào
* Sự kiện đang diễn ra - tin tức, thông báo
* Tài nguyên
* Tạp chí - nơi gửi các paper
* Trang mạng, cộng đồng liên quan

* Nhiệm vụ của VLSP Wiki
* Chính sách của VLSP Wiki
* Thay đổi gần đây - RSS feed
* Facebook "Cộng đồng xử lý ngôn ngữ tự nhiên"
War Goddess Anann

### Skill

Armor Piercing IIIATK x9.0 Fire area attack with 80% chance to halve target armor for 3 turns. Cooldown 13.

### Combo skill

Blood LustClear stat lowing effects and ATK x2.5 for next 3 turns. Cooldown 16.

~The gods of war took kindly to *Anann's* talent for mayhem and invited her to prove her skill in a test of strength. They were pleased and draw their Mark upon her.

## ***Combo Skill***

~*Anann* combines her fighting skills with Vlad / Brawler Vlad / Champion Vlad.

## ***Evolution***

~This is *Anann's* final form, evolved from Gladiator Anann.
Natural Language Processing

**Xử lý ngôn ngữ tự nhiên** là lĩnh vực Khoa học máy tính kết hợp giữa Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) và Ngôn ngữ học tính toán (Computational Linguistics) nhằm tập trung xử lý tương tác giữa con người và máy tính sao cho máy tính có thể hiểu hay bắt chước được ngôn ngữ của con người. Các ứng dụng thường thấy như hiện nay là Siri, Cortana và Google Now.
Semantic

**Ngữ nghĩa**:mối quan hệ giữa đơn vị ngôn ngữ với nội dung (mặt ý nghĩa) của đơn vị đó. Xác định nghĩa của từng từ và tổ hợp của chúng để tạo nghĩa của câu. Thí dụ trong phân tích (Ônggià) (đi) (nhanhquá), động từ “đi” có thể có nghĩa “bước đi”, hay “chết” hay “điều khiển”(khi đánh cờ),…và tương ứng ta có các nghĩa khác nhau của câu.
Trang mạng, cộng đồng liên quan

## Về Xử lý tiếng Việt

* Facebook Group "Cộng đồng xử lý ngôn ngữ tự nhiên"
* Nhóm Xử lý tiếng Việt trên LinkedIn
* Xử lý ngôn ngữ trên Vietlex
* Danh sách công bố khoa học về Xử lý tiếng Việt trên Mendeley

## Về tiếng Việt

* Blog Tiếng Việt mến yêu
* Việt hóa thuật ngữ
* ngôn ngữ chấm net
* vietlex
* Tủ sách Ngôn ngữ học
* (inactive) Trang Tôi yêu tiếng Việt trên Facebook

## Về chữ Việt cổ

* Trang mạng Chữ Việt cổ
* Diễn đàn Chữ Việt cổ
POS tagging (P)

1. Bach, Ngo Xuan, Nguyen Dieu Linh, and Tu Minh Phuong. "Vietnamese POS Tagging for Social Media Text." In *International Conference on Neural Information Processing*, pp. 233-242. Springer International Publishing, 2016.
2. Bach, Ngo Xuan, Kunihiko Hiraishi, Nguyen Le Minh, and Akira Shimazu. 2013. "Dual Decomposition For Vietnamese Part-Of-Speech Tagging". *Procedia Computer Science* 22: 123-131. doi:10.1016/j.procs.2013.09.088.
3. Trần, Thu Trang. 2012. Nghiên cứu gãn nhãn từ loại cho văn bản tiếng Việt bằng phương pháp học máy không có hướng dẫn.
4. Nguyen, Phuong Thai, Anh Cuong Le, Tu Bao Ho, and Thi Thanh Tam Do. 2011. Two entropy-based methods for detecting errors in POS-tagged treebank. In *Proceedings - 2011 3rd International Conference on Knowledge and Systems Engineering, KSE 2011*, 150-156.
5. Xuan, Bn, and Cn Viet. 2010. A semi-supervised learning method for vietnamese Part-of-Speech tagging. *…  (KSE), 2010 Second …*. http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs\_all.jsp?arnumber=5632134.
6. Phan Xuan, Hieu. JVnTagger : Công cụ gán nhãn từ loại tiếng Việt dựa trên Conditional Random Fields và Maximum Entropy: 1-7
7. Nguyen, Thi Minh Huyen, Xuan Luong Vu, and Phuong Le-Hong. 2003. A case study of the probabilistic tagger QTAG for Tagging Vietnamese Texts. *Proceedings of the 1st National Conference ICT RDA*: 1-14.
8. Nguyen, Thi Minh Huyen, Xuan Luong Vu, and Phuong Le-Hong. 2003. A case study of the probabilistic tagger QTAG for Tagging Vietnamese Texts. *Proceedings of the 1st National Conference ICT RDA*: 1-14.
Danh sách stop word

Danh sách này được tạo bằng cách lọc ra những từ chức năng hoặc ít ý nghĩa đáng chú ý từ những danh sách những từ phổ biến nhất trong bộ ngữ liệu 2 triệu âm tiết.

Đây không phải bộ dữ liệu chuẩn hay phù hợp với mọi ứng dụng. Bạn có thể thêm bớt các từ tùy ý cho phù hợp với nhu cầu.

```
bị
bởi
cả
các
cái
cần
càng
chỉ
chiếc
cho
chứ
chưa
chuyện
có
có_thể
cứ
của
cùng
cũng
đã
đang
đây
để
đến_nỗi
đều
điều
do
đó
được
dưới
gì
khi
không
là
lại
lên
lúc
mà
mỗi
một_cách
này
nên
nếu
ngay
nhiều
như
nhưng
những
nơi
nữa
phải
qua
ra
rằng
rằng
rất
rất
rồi
sau
sẽ
so
sự
tại
theo
thì
trên
trước
từ
từng
và
vẫn
vào
vậy
vì
việc
với
vừa

```

## Tham khảo

1. ↑ http://vlsp.vietlp.org:8080/demo/?page=resources
Danh sách các nhóm nghiên cứu

* Phòng nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo - ĐH Khoa học tự nhiên tpHCM
* ePi lab - cty Cổ phần Công nghệ ePi
* Linguistic R&D Department - Kim Tu Dien Multilingual Data Center (1, 2)

* BK-NLP - ĐH Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh
* Speech Communication Department - MICA
* DSLab - ĐH Bách Khoa Hà Nội
* DSKTLab - ĐH Công nghệ - ĐH Quốc gia Hà Nội
* manlab (Vietnam Human Laboratory)
* vietlabs
Nhà nghiên cứu

Danh sách các nhà nghiên cứu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng việt

# H

* Hà Quang Thụy
* Hồ Bảo Quốc
* Hồ Tú Bảo

# L

* Lê Anh Cường
* Lê Hồng Phương
* Lê Minh Hoàng
* Lê Thanh Hương
* Lương Chi Mai

# N

* Ngô Xuân Bách
* Nguyễn Cẩm Tú
* Nguyễn Kiêm Hiếu
* Nguyễn Thị Minh Huyền
* Nguyễn Phương Thái

# T

* Thân Quang Khoát
* Trần Mai Vũ
Danh sách phần mềm tự do/nguồn mở

Danh sách các phần mềm tự do/nguồn mở liên quan đến xử lý tiếng Việt.

## Khung làm việc

* VNLP - Khung nghiên cứu và phát triển dành cho xử lý tiếng Việt do ePi xây dựng, gồm có tách từ, gán nhãn từ loại, nhận dạng thực thể, phân giải đồng tham chiếu, phân tích ngữ pháp.
* vTools - Tách từ, phát hiện câu, gán nhãn từ loại, phân đoạn.

## Tách từ

* UETnlp - Nguyễn Tuấn Phong
* vnTokenizer - Bộ tách từ tiếng Việt đạt độ chính xác lên đến 95%.
* Đông du
	+ Mã nguồn - Lưu Tuấn Anh
	+ Mã nguồn do Lê Ngọc Minh fork lại, thêm một số tính năng.
* JVnSegmenter

## Gán nhãn từ loại

* UETnlp - Nguyễn Tuấn Phong
* vnQTag - Nguyễn Thị Minh Huyền (giấy phép không rõ)
* JVnTagger - Phan Xuân Hiếu (tải về)
* vnTagger - Lê Hồng Phương
* RDRPOSTagger

## Phân tích cú pháp

* Lienkate - Bộ phân tích văn phạm liên kết có hỗ trợ tiếng Việt.

## Kiểm tra chính tả

* Vietnamese SpellChecker - plugin cho OpenOffice
* Hunspell
Neth (Hero)

### Skill

Silence! ISilence single enemy for next 3 turns and +1 skill energy to allies, Cooldown 12.

### Combo skill

JokerSpawns joker card which triggers instant 21, Cooldown 14. Disabled in Fort defense.

   ~Everybody used to call him a fool, so *Neth* became a fool. Nobody remembers his real identity anymore, not even *Neth* himself.

## ***Combo Skill***

~*Neth* loves to talk to Card Master Brett / Illusionist Brett / Illusion God Brett and also work together to make awesome jokes!
Natural language generation

Sinh ngôn ngữ tự nhiên là một nhiệm vụ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, sinh ra ngôn ngữ tự nhiên từ một hệ thống biểu diễn trị thức. Có thể nói một hệ thống sinh ngôn ngữ tự nhiên như một thông dịch viên chuyển cách thông tin lưu trữ trên máy tính thành ngôn ngữ tự nhiên.

Sinh ngôn ngữ tự nhiên có thể hiểu như bài toán ngược lại của bài toán hiểu ngôn ngữ (Natural language understanding), trong đó hệ thống hiểu ngôn ngữ cần chuyển các thông tin từ ngôn ngữ tự nhiên thành các thông tin lưu trữ trên máy tính.
Ontology

**Ontology** là sự mô tả về các khái niệm và các quan hệ của các khái niệm đó nhằm mục đích thể hiện một góc nhìn về thế giới. Trên miền ứng dụng khác của khoa học, một Ontology bao gồm tập các từ vựng cơ bản hay một tài nguyên trên một miền lĩnh vực cụ thể, nhờ đó những nhà nghiên cứu có thể lưu trữ, quản lý và trao đổi tri thức cho nhau theo một cách tiện lợi nhất.

Hiện tại tồn tại nhiều khái niệm về Ontology với nội dung rất đa dạng và phong phú. Một định nghĩa ontology mang tính khái quát và được sử dụng khá phổ biến do Kincho H. Law và cộng sự đưa ra: “Ontology là biểu hiện một tập các khái niệm (đối tượng), trong một miền cụ thể và những mối quan hệ giữa các khái niệm này”.

Các thành phần chính của Ontology là: Lớp (Class), thuộc tính (Property), cá thể (Individual). Lớp (class) là một tập các thực thể, được mô tả logic đề định nghĩa các đối tượng của lớp; lớp được xây dựng theo cấu trúc phân cấp cha con như là một sự phân loại các đối tượng. Thuộc tính (Property) thể hiện quan hệ nhị phân của các cá thể (quan hệ giữa hai cá thể) như liên kết hai thực thể với nhau. Cá thể (individual) hay còn gọi là “thể hiện”. Đây được xem là thể hiện của một lớp, làm rõ hơn về lớp đó và có thể được hiểu là một đối tương nào đó trong tự nhiên. Hình 1 chỉ dẫn một bộ phận của một ontology về thời tiết.

*Hình 1: Ví dụ Ontology mô tả về hiện tượng thời tiết “Gió” (wind) của dự án NextGen Network Enabled Weather (NNEW)*
Random shitstory

"You're insane." Hannah whisperingly spat in the cover of darkness. She punched her partner in crime, Augustus, in the shoulder.

Lucy Burb, a serial killer walked in.

"Hey, what are you-" Hannah said as Lucy walked over and stabbed Hannah.

"Nice job, Lucy!" Augustus said, laughing. Hannah was still alive.

\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_

"What da fuk, Lucy?!" shouted a voice

"Holy shit! Mah parents." whispered Lucy

" Why are u here? Why are u stab Hannah? She still alive bitch!" said Lucy's mom

Lucy's parents had stab wounds from before. They bled to death.

Okay, so how this story works is that people add on their own part to it.
Semantic Role Labeling

**Đánh dấu vai nghĩa**, hay **gán nhãn vai nghĩa**, **gán nhãn vai trò ngữ nghĩa**, đôi khi còn được gọi là phân tích ngữ nghĩa nông, là một bài toán trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên bao gồm hai nhiệm vụ chính: phát hiện các đối ngữ nghĩa liên hệ với vị ngữ hay động từ của câu và phân loại chúng vào các vai trò riêng. Ví dụ, câu "Hương đã bán quyển sách cho Hùng", bài toán đặt ra là cần nhận ra động từ "bán" là vị từ, "Hương" là người bán, "quyển sách" là vật được đem bán, và "Hùng" là người mua. Đây là một bước quan trọng để hiểu nghĩa của một câu. Một biểu diễn ngữ nghĩa như vậy là dạng trừu tượng bậc cao hơn cây cú pháp. Ví dụ, câu "Quyển sách đã được bán bởi Hương cho Hùng" có dạng cú pháp khác, nhưng có cùng vai trò ngữ nghĩa.
Phát hiện đạo văn

Đạo văn là lỗi đạo đức nghiêm trọng trong môi trường học thuật nhưng lại tồn tại phổ biến ở Việt Nam.

Một số trường đại học đã áp dụng phần mềm chống đạo văn nhưng chưa phổ biến và chưa hiệu quả đối với tiếng Việt.

## Tham khảo

1. ↑ Những người đóng góp vào Wikipedia, “Đạo văn,” Wikipedia, Bách khoa toàn thư mở, http://vi.wikipedia.org/w/index.php?title=%C4%90%E1%BA%A1o\_v%C4%83n&oldid=18510903 (truy nhập ngày 19 tháng 7 năm 2014).
2. ↑ Khoa học và ngụy khoa học
3. ↑ Có hay không có “văn hóa đạo văn” ở Việt Nam?
4. ↑ Chuyện khó tin trong nghiên cứu khoa học ở Việt Nam
5. ↑ Trường đại học chống đạo văn
Danh sách công bố khoa học

Các bài báo, biên bản hội nghị, luận văn... liên quan đến tiếng Việt.

Để tiện chia sẻ, tìm kiếm, trích dẫn tài liệu, danh mục này được lưu trên nhóm Mendeley. Dưới đây là một số liên kết tiện dụng:

* RSS để nhận thông báo bài viết mới.
* Xử lý văn bản
	+ Tách từ
	+ Phát hiện câu
	+ Gán nhãn từ loại
	+ Phân khúc (chunking)
	+ Phân tích ngữ pháp
	+ Phân giải nhập nhằng
	+ Trích xuất thông tin
	+ Khôi phục dấu
	+ Ngữ liệu
* Nhận dạng chữ viết tay
Xử lý tiếng Việt

*Xử lý tiếng Việt* là tên gọi của một nhóm các bài toán liên quan đến việc nhập/xuất, sửa đổi thông tin tiếng Việt bằng máy tính. Các thông tin này có thể tồn tại dưới dạng văn bản, âm thanh hay hình ảnh.

## Xử lý văn bản tiếng Việt

Cùng với sự phát triển của mạng toàn cầu, văn bản tiếng Việt tồn tại dưới dạng số ngày một nhiều. Lượng thông tin tồn tại trong các văn bản đó là khổng lồ tuy nhiên không có cấu trúc nên khó thao tác bằng máy tính. Ai khai thác được lượng thông tin này sẽ làm chủ được một nguồn lợi lớn về kinh tế, tri thức, thậm chí chính trị.

So với các dạng tồn tại của thông tin như hình ảnh, âm thanh thì văn bản vẫn là dễ xử lý nhất. Do đó hầu hết các bài toán quan trọng của xử lý ngôn ngữ đều được thực hiện trên dạng dữ liệu này:

* Tách từ
* Tách câu
* Phân tích từ loại
* Phân giải nhập nhằng từ
* Nhận dạng thực thể có tên
* Phân giải đồng tham chiếu
* Phân tích cú pháp
* Phân tích ngữ nghĩa
* Trích xuất thông tin
* Phát hiện chủ đề
* Tóm tắt văn bản
* Phân tích tình thái
* Sinh ngôn ngữ tự nhiên
* Sửa lỗi chính tả
* Phát hiện đạo văn
* Dịch máy

## Xử lý tiếng nói tiếng Việt

Bài toán xử lý tiếng nói có những ứng dụng trực tiếp trong đời sống hàng ngày. Hiện nay người ta đang hướng đến giao diện người-máy bằng tiếng nói. Google cũng đã hỗ trợ nhận dạng tiếng nói tiếng Việt rất tốt.

* Nhận dạng tiếng nói
* Tổng hợp tiếng nói

## Nhận dạng ký tự quang học tiếng Việt

Tiếng Việt có một số ký tự không có trong bảng chữ cái La-tinh và có thêm các dấu thanh. Số cách tổ hợp chữ cái và dấu thanh lên đến hơn 100 cách.

* Nhận dạng ký tự quang học
Sand Prince Xal'ae

### Skill

Blaze IATK x6.0 Fire area attack with 25% chance to set enemy on fire. Cooldown 14.

### Combo skill

Direct SunburnBoth heroes combined ATK x15.0 Light attack on single enemy and 50% chance to burn for 3 turns. Cooldown 16.

~*Xal'ae* come from the Blazing Desert of the Far South. It is rumored he is an heir to the Sacred Kingdom but in exile thanks to the War of Three Brothers.

## ***Combo Skill***

~*Xal'ae* combines his skills with Paladin Aldric / Holy Paladin Aldric / God Paladin Aldric / Supreme Paladin Aldric, together they burn their enemies.
Huenichi

Begin the first paragraph of your page here. You can use it to introduce your topic to readers. Add any basic data you find relevant.

## Đinh Minh Huệ

Chào các bạn:

* Plot (for movies, tv shows, books, or comics)
* Helpful, kind, cute...
* Student
* =Main=

<div style="width:100%;height:90px;border:0,margin:0;overflow: hidden;">[[File: flagship\_big.jpg|link=https://www.owasp.org/index.php/OWASP\_Project\_Stages#tab=Flagship\_Projects]]</div>

{| style="padding: 0;margin:0;margin-top:10px;text-align:left;" |-

==OWASP OWTF==

[[Image:OWTFLogo.png|right]]

OWTF aims to make pen testing:

\* Aligned with OWASP Testing Guide + PTES + NIST

\* More efficient

\* More comprehensive

\* More creative and fun (minimise un-creative work)

so that pentesters will have more time to

\* See the big picture and think out of the box

\* More efficiently find, verify and combine vulnerabilities

\* Have time to investigate complex vulnerabilities like business logic/architectural flaws or virtual hosting sessions

\* Perform more tactical/targeted fuzzing on seemingly risky areas

\* Demonstrate true impact despite the short timeframes we are typically given to test.
If you think your page does not need this section, simply delete it. You may also copy and paste this text underneath if you want your page to have more than one section.
Trash Invasion

Congrats, my potato friend.

You have been invaded my me, Trash.

I will now type some shit so this won't be as useless as every other page on this wiki.

also nice background it popped up when i was typing this and scared me.

* Friends is a good TV show. I've watched the entire series and you should too but not in front of your parents and I am also now noticing I used no punctuation within this sentence.
* I bet IHNC smells good irl
* Can we just talk about Friends again? And how many ships there are? It's quite sad I can name them all. Can we also notice how literally 2/3 of the friends end up together. The other 1/3 didn't because then it would turn from Friends to Partners.
* I get slightly turned on my the phrase "sleep together"
* The last one was random and I apologize for any discomfort it's caused you.
* My grandpa's head is shaped like a potato.
* Okay feel free to add onto this because I really have nothing else to type.
Ngữ liệu Wikipedia tiếng Việt (chưa tách từ tố)

Ngữ liệu Wikipedia tiếng Việt vào ngày 01.01.2014. Sau khi giải nén, mỗi tệp
chứa 1MB nội dung văn bản (đã loại bỏ các cấu trúc XML, markup của MediaWiki
nhưng vẫn giữ lại một số "magic word").

Một tệp có thể chứa nhiều bài viết được đánh dấu bằng cặp thẻ <doc></doc>.
Ngoài chức năng đánh dấu thẻ này còn cho biết địa chỉ và mã bài viết.

Tải xuống ở đây.

## Một vài bài viết ví dụ

`<doc id="843" url="http://vi.wikipedia.org/wiki?curid=843" title="Ontario">
Ontario`

`Ontario là một tỉnh bang của Canada. Thác Niagara nổi tiếng thế giới và Ottawa, thủ đô của Canada, nằm trong địa phận tỉnh bang này.
Phía đông Ontario giáp với Québec, tây giáp với Manitoba, bắc giáp với vịnh Hudson và vịnh James, nam giáp với sông St. Lawrence và Ngũ Đại Hồ. Là tỉnh bang lớn thứ hai của Canada, Ontario có diện tích gần 1,1 triệu km², trên nửa triệu ao hồ, và 60.000 km sông ngòi. Tính toàn bộ, Ontario lớn hơn hai nước Pháp và Tây Ban Nha gộp lại và có dân số trên 10 triệu người. Ở thủ phủ Toronto có nhiều hoạt động kinh tế và văn hoá. Ví dụ, tháp CN ("CN tower") là công trình kiến trúc đứng riêng cao nhất thế giới cho đến năm 2007. Tên Ontario thường được cho là bắt nguồn từ tiếng Iroquois, "Skanadario", có nghĩa là "Dòng nước đẹp".`

`</doc>
<doc id="844" url="http://vi.wikipedia.org/wiki?curid=844" title="Manitoba">
Manitoba`

`Manitoba là một trong ba tỉnh bang nằm ở trung tâm của Canada, có cùng biên giới với Ontario, Saskatchewan và Nunavut, phía bắc giáp vịnh Hudson và phía nam giáp Hoa Kỳ.
Hầu hết dân Manitoba có nguồn gốc Anh. Nhưng nhiều thay đổi trong mô hình nhập cư và di trú đã biến tỉnh này là nơi mà không có một sắc tộc nào nổi bật về số lượng.
Có trên 700 tổ chức ở tỉnh này hỗ trợ cho công dân mới và dân nhập cư. Khoảng 60% trong số một triệu người dân Manitoba sinh sống ở thành phố chính Winnipeg, thủ phủ của tỉnh bang này. Thành phố lớn thứ hai là Brandon, ở phía tây nam Manitoba. Tên Manitoba có thể đến từ tiếng Cree "manitou bou" có nghĩa là "Eo biển hẹp của Thần linh Vĩ đại". Manitoba cũng là quê hương của Vườn Hoà bình Quốc tế - khu vườn lớn nhất thế giới dành tặng cho hoà bình thế giới.`

`</doc>`

## Phương pháp xây dựng

1. Tải dump của Wikipedia tiếng Việt tại: http://dumps.wikimedia.org/backup-index.html
2. Tải công cụ Wikipedia Extractor: http://medialab.di.unipi.it/wiki/Wikipedia\_Extractor
3. Trích xuất nội dung bằng lệnh:
`bzcat viwiki-DATE-pages-articles.xml.bz2 | python2.7 WikiExtractor.py -cb 1M`

## Vấn đề đã biết

1. Wikipedia tiếng Việt chứa một lượng không rõ nội dung tiếng Anh trong các bài đang dịch dở. Bộ ngữ liệu chưa lọc bỏ được phần nội dung này.
2. Công cụ Wikipedia Extractor để lại các liên kết ngoài dưới dạng [http://...]. Vấn đề này có thể khắc phục được nhưng phải sửa mã nguồn.
Tài nguyên cho xử lý tiếng Việt

*Trang này chỉ liệt kê một số tài nguyên quan trọng, để xem đầy đủ mời bạn xem thể loại Tài nguyên.*

## Ngữ liệu tiếng Việt

* [Danh sách từ tiếng Việt]

* Wikipedia tiếng Việt (chưa tách từ tố, đã tách từ tố)

* Bộ câu đã tách từ của JVnSegmenter (~7,800 câu)

* Từ điển, treebank và ngữ liệu song ngữ từ dự án VLSP

* + Từ một nguồn chưa được kiểm chứng: 1, 2

* Dữ liệu của VLSP Campaign 2013 (ngữ liệu VLSP được bổ sung 12,000 câu được tách từ, gán nhãn từ loại và một số câu đã tách từ tố, xem thêm)

* Ngữ liệu Vietlex (chỉ sử dụng được trực tuyến)

* VietnameseWAC (chỉ sử dụng được trực tuyến)

* Các bộ ngữ liệu của tác giả Lưu Tuấn Anh (nguồn: các báo điện tử, vnthuquan.net; chưa tách từ tố)

* 200 Cụm văn bản tiếng Việt dùng cho tóm tắt đa văn bản

## Ngữ liệu song ngữ

* Ngữ liệu song ngữ từ dự án VLSP

* 350 cặp câu trong sách "Tiếng Việt cho người nước ngoài"
Optical character recognition

**Nhận dạng ký tự quang học** (tiếng Anh: *Optical Character Recognition*, viết tắt là **OCR**), là loại phần mềm máy tính được tạo ra để chuyển các hình ảnh của chữ viết tay hoặc chữ đánh máy (thường được quét bằng máy scanner) thành các văn bản tài liệu. OCR được hình thành từ một lĩnh vực nghiên cứu về nhận dạng mẫu, trí tuệ nhận tạo và machine vision. Mặc dù công việc nghiên cứu học thuật vẫn tiếp tục, một phần công việc của OCR đã chuyển sang ứng dụng trong thực tế với các kỹ thuật đã được chứng minh.

Nhận dạng ký tự quang học (dùng các kỹ thuật quang học chẳng hạn như gương và ống kính) và nhận dạng ký tự số (sử dụng máy quét và các thuật toán máy tính) lúc đầu được xem xét như hai lĩnh vực khác nhau. Bởi vì chỉ có rất ít các ứng dụng tồn tại với các kỹ thuật quang học thực sự, bởi vậy thuật ngữ **Nhận dạng ký tự quang học** được mở rộng và bao gồm luôn ý nghĩa nhận dạng ký tự số.

Đầu tiên hệ thống nhận dạng yêu cầu phải được huấn luyện với các mẫu của các ký tự cụ thể. Các hệ thống "thông minh" với độ chính xác nhận dạng cao đối với hầu hết các phông chữ hiện nay đã trở nên phổ biến. Một số hệ thống còn có khả năng tái tạo lại các định dạng của tài liệu gần giống với bản gốc bao gồm: hình ảnh, các cột, bảng biểu, các thành phần không phải là văn bản
Ngữ liệu Lưu Tuấn Anh

Tải xuống ở đây: [1].

Lưu ý: trong VNESEcorpus.txt có một số lỗi:

* Sót liên kết đến các bài báo khác, ví dụ:

Lan Trinh Theo Forbes in Xem phản hồi Gửi phản hồi Các bài mới *Chăm sóc thú cưng: Ngành “hốt bạc” tại Mỹ* (6/3) *Điểm mặt 10 tỷ phú giàu nhất hành tinh* (6/3) *Giá dầu nhích nhẹ phiên đầu tuần* (6/3) *Trung Quốc hạ mục tiêu tăng trưởng kinh tế* (5/3) *Giá vàng đối diện tuần thử thách* (4/3) *Giới siêu giàu chán du thuyền thèm máy bay riêng* (4/3) *Những tỷ phú Trung Quốc “méo mặt” vì chứng khoán* (4/3) *BP phải đền bù gần 8 tỷ USD vì thảm họa tràn dầu (4/3) Sốc vì chiêu "độc" kinh doanh dịch vụ "tươi mát"* (4/3) Đưa du lịch 'tươi mát' trên.
* Sót chân trang:

* Và một số liên kết công cụ khác, ví dụ: Xem phản hồi, Gửi phản hồi, Xem tiếp,...
Supreme Fire Eldric

### Skill

FireBall VREC x48.0-() Fire attack on single enemy with 50% chance to burn.Cooldown 14-().

### Combo skill

Fire TransformChanges all cards to Fire element.Cooldown 12-().

## Evolutions

### 6 Star

*Supreme Fire Eldric*

 File:Supreme Fire Eldric.jpg

## Combo Skill

Supreme Fire Eldric's combo skill is with Kea. It changes all drawn Cards to the Fire element.

## How to obtain

Supreme Fire Eldric can be obtained in one way.

* Can be evolved from Fire God Eldric.
Scout Violet

### Skill

Assassin's Blade IATK x6.0 Dark area attack with 80% chance to infect Malady for 3 turns, Cooldown 16.

### Combo skill

Dark MatterBoth heroes combined ATK x7.0 Dark area attack with 50% chance to freeze for 2 turns, Cooldown 16.

   ~An orphan child, growing on the streets of *Wahlburg*, she passed the grueling initiation to the Shades of Midgard at the young age of 17.

## ***Combo Skill***

~*Violet* combines her skills with Frida / Ice Mage Frida / Ice Goddess Frida / Supreme Ice Frida,  to lay waste to all their enemies.
N-gram

Khái niệm về n-gram : là tần suất xuất hiện của n kí tự ( hoặc từ ) liên tiếp nhau có trong dữ liệu của corpus.

Với n = 1 và tính trên kí tự, ta có thông tin về tần suất xuất hiện nhiều nhất của các chữ cái. Điều này ứng dụng để làm keyboard : các phím hay xuất hiện nhất sẽ ở những vị trí dễ sử dụng nhất.

Với n = 2, ta có khái niệm bigram. Ví dụ với các chữ cái tiếng Anh, ‘th’,’he’,’in’,’an’,’er’ là các cặp kí tự hay xuất hiện nhất. Ngoài ra, ta có thể biết thêm rằng sau kí tự ‘q’ thì phần lớn đều là kí tự ‘u’.

Với n = 3, ta có trigram. Nhưng vì n càng lớn thì số trường hợp càng lớn nên thường người ta chỉ sử dụng với n = 1,2 hoặc đôi lúc là 3. Ví dụ với các kí tự tiếng Anh, tiếng Anh sử dụng 26 kí tự, vậy với n = 1 thì số trường hợp là 26, n = 2 thì số trường hợp là 26^2 = 676 trường hợp, n = 3 có 17576 trường hợp.

Bigram được sử dụng nhiều trong việc phân tích hình thái (từ, cụm từ, từ loại) cho các ngôn ngữ khó phân tích như tiếng Việt, tiếng Nhật, tiếng Trung, … Dựa vào tần suất xuất hiện cạnh nhau của các từ, người ta sẽ tính cách chia 1 câu thành các từ sao cho tổng bigram là cao nhất có thể. Với thuật giải phân tích hình thái dựa vào trọng số nhỏ nhất, người ta sử dụng n = 1 để xác định tuần suất xuất hiện của các từ và tính trọng số.
Unicorn

### Skill

Ace of LightSpawns Ace card with Light element. Cooldown 8. Disabled in Fort Defense.

### Combo skill

Dark SunThree heroes combined ATK x15.0 Light attack on single enemywith 50% chance to corrupt Cooldown 14.

   ~The *Unicorn* is a magical creature living in the Sacred Groves. These places have a tendency to attract other magical creatures suck as Fairies.

## ***Combo Skill***

~*Unicorn* combines its skills with Griffin / Alpha Griffin / Royal Griffin and Fallen Unicorn / Nightmare / Unholy Nightmare.

## ***Enemy Skills***

* Magical - Takes less damage from non-spell caster attacks.
* Spell Caster - Does extra damage to Magical.
* Divine Shield - Blocks all damage from one attack.
	+ Enemy spawns with the Divine shield.
	+ Please note that "one attack" also refers to all characters attacking on one hand.
* Immune to Corruption.