Khóa Luận Tốt Nghiệp: Chatbot Biết Cảm Thông Dựa Trên Mô Hình BERT Cho Tiếng Việt

• Tác giả: Phạm Thừa Tiểu Thành
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Lưu Thùy Ngân
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Cử nhân ngành Khoa học máy tính
• Đề tài: Chatbot Biết Cảm Thông Dựa Trên Mô Hình BERT Cho Tiếng Việt
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Mô tả bài toán
• 1.3. Mục tiêu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN
• 2.1. Công trình liên quan
• 2.2. Tóm tắt những đóng góp của đề tài
• 3. CHƯƠNG 3: BỘ DỮ LIỆU
• 3.1. Bộ dữ liệu Empathetic Dialogues
• 3.2. Bộ dữ liệu UIT-VED-27K
• 3.3. Thông tin bộ dữ liệu UIT-VED-27K
• 3.4. Một số vấn đề và giải pháp trong quá trình dịch dữ liệu hội thoại cảm thông
• 4. CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH CHATBOT SỬ DỤNG KIẾN TRÚC BERT
• 4.1. Thiết kế mô hình chatbot truy vấn biết cảm thông
• 4.1.1. Mô hình tổng quan
• 4.1.2. Hệ thống truy vấn thông tin
• 4.1.3. Biểu diễn từ (Word embedding)
• 4.2. Tiền xử lí dữ liệu
• 4.2.1. Phương pháp nối thêm cảm xúc - Emotion prepend
• 4.2.2. Thống nhất đại từ
• 4.3. Trình quản lí hội thoại
• 4.3.1. Bộ chuyển đổi đại từ
• 4.3.2. Chiến thuật duy trì cuộc đối thoại
• 4.3.3. Kịch bản cho một cuộc trò chuyện
• 4.4. Hàm mục tiêu mới
• 5. CHƯƠNG 5: THỬ NGHIỆM, ĐÁNH GIÁ
• 5.1. Các độ đo được sử dụng trong đánh giá thử nghiệm
• 5.1.1. Đánh giá bởi con người
• 5.1.2. Đánh giá bộ dữ liệu
• 5.1.3. Đánh giá trình quản lý hội thoại
• 5.1.3.1. Lịch sử hội thoại
• 5.2. Bộ chuyển đổi đại từ
• 5.3. Duy trì đối thoại
• 5.4. Kịch bản hội thoại
• 5.5. Đánh giá các mô hình chọn câu phản hồi
• 5.5.1. Các kết quả đánh giá mô hình
• 5.5.2. Nhận xét
• 6. CHƯƠNG 6: XÂY DỰNG CHATBOT BIẾT CẢM THÔNG
• 6.1. Môi trường cài đặt
• 6.2. Xây dựng ứng dụng minh họa
• 7. KẾT QUẢ, HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 7.1. Kết quả đạt được
• 7.2. Hướng phát triển
• PHỤ LỤC A: DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

I. Tổng quan về Chatbot Biết Cảm Thông Dựa Trên Mô Hình BERT

Chatbot biết cảm thông là một trong những ứng dụng tiên tiến của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mô hình BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) đã mở ra một hướng đi mới cho việc phát triển các chatbot có khả năng hiểu và phản hồi cảm xúc của người dùng. Việc áp dụng mô hình BERT cho tiếng Việt không chỉ giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân tích ngữ nghĩa mà còn nâng cao khả năng cảm thông của chatbot.

1.1. Mô Hình BERT và Ứng Dụng Trong Chatbot

Mô hình BERT được thiết kế để hiểu ngữ cảnh của từ trong câu, từ đó giúp chatbot có thể đưa ra phản hồi phù hợp với tâm trạng của người dùng. Việc áp dụng BERT trong chatbot tiếng Việt giúp cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Cảm Thông Trong Giao Tiếp

Cảm thông là yếu tố quan trọng trong giao tiếp, giúp người dùng cảm thấy được lắng nghe và thấu hiểu. Chatbot biết cảm thông có thể tạo ra một môi trường giao tiếp tích cực, giúp người dùng giải tỏa cảm xúc và tìm kiếm sự hỗ trợ.

II. Vấn Đề và Thách Thức Trong Phát Triển Chatbot Cảm Thông

Mặc dù công nghệ chatbot đã phát triển mạnh mẽ, nhưng vẫn còn nhiều thách thức trong việc xây dựng một chatbot biết cảm thông hiệu quả. Các vấn đề như nhận diện cảm xúc, duy trì cuộc hội thoại và phản hồi chính xác vẫn đang là những thách thức lớn.

2.1. Nhận Diện Cảm Xúc Trong Giao Tiếp

Việc nhận diện cảm xúc từ ngôn ngữ viết là một thách thức lớn. Chatbot cần phải phân tích ngữ cảnh và từ ngữ để đưa ra phản hồi phù hợp. Sử dụng mô hình BERT có thể giúp cải thiện khả năng này, nhưng vẫn cần nhiều dữ liệu huấn luyện chất lượng.

2.2. Duy Trì Cuộc Hội Thoại Mạch Lạc

Duy trì một cuộc hội thoại liên tục và mạch lạc là một thách thức khác. Chatbot cần có khả năng nhớ các thông tin đã trao đổi trước đó và đưa ra các câu hỏi mở để giữ cho cuộc trò chuyện diễn ra suôn sẻ.

III. Phương Pháp Xây Dựng Chatbot Biết Cảm Thông Dựa Trên BERT

Để xây dựng một chatbot biết cảm thông hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Việc sử dụng mô hình BERT kết hợp với các kỹ thuật như emotion prepend có thể giúp chatbot hiểu và phản hồi cảm xúc của người dùng tốt hơn.

3.1. Sử Dụng Mô Hình BERT Trong Phân Tích Cảm Xúc

Mô hình BERT có khả năng phân tích ngữ nghĩa và cảm xúc từ câu nói của người dùng. Việc áp dụng BERT giúp chatbot có thể đưa ra phản hồi chính xác hơn, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng.

3.2. Kỹ Thuật Emotion Prepend Trong Chatbot

Kỹ thuật emotion prepend cho phép chatbot gắn nhãn cảm xúc cho câu phản hồi dựa trên tâm trạng của người dùng. Điều này giúp chatbot không chỉ phản hồi đúng ngữ nghĩa mà còn thể hiện được sự cảm thông.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Chatbot Biết Cảm Thông

Chatbot biết cảm thông có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ hỗ trợ khách hàng đến tư vấn tâm lý. Việc tích hợp chatbot vào các hệ thống giao tiếp có thể giúp nâng cao hiệu quả và giảm tải cho nhân viên.

4.1. Hỗ Trợ Khách Hàng Tự Động

Chatbot có thể tự động trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng, giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực cho doanh nghiệp. Việc sử dụng chatbot biết cảm thông giúp tạo ra trải nghiệm tích cực cho khách hàng.

4.2. Tư Vấn Tâm Lý Trực Tuyến

Chatbot biết cảm thông có thể đóng vai trò như một người bạn đồng hành, giúp người dùng giải tỏa cảm xúc và tìm kiếm sự hỗ trợ trong những lúc khó khăn. Điều này đặc biệt hữu ích trong bối cảnh xã hội hiện đại.

V. Kết Luận và Tương Lai Của Chatbot Biết Cảm Thông

Chatbot biết cảm thông dựa trên mô hình BERT cho tiếng Việt đang mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực giao tiếp giữa người và máy. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giá trị cho xã hội.

5.1. Tiềm Năng Phát Triển Công Nghệ Chatbot

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ AI và NLP, chatbot biết cảm thông có thể trở thành một phần quan trọng trong cuộc sống hàng ngày. Việc cải tiến mô hình và dữ liệu sẽ giúp nâng cao khả năng của chatbot.

5.2. Hướng Đi Tương Lai Cho Chatbot Cảm Thông

Tương lai của chatbot biết cảm thông sẽ tập trung vào việc cải thiện khả năng nhận diện cảm xúc và duy trì cuộc hội thoại. Các nghiên cứu và phát triển mới sẽ giúp chatbot ngày càng thông minh và gần gũi hơn với người dùng.