Đồ án tốt nghiệp: Nhận diện văn bản tiêu cực sử dụng học máy

Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính học từ dữ liệu. Các phương pháp học máy có thể chia thành ba loại chính: học có giám sát, học không giám sát, và học tăng cường. Trong đó, học có giám sát là phương pháp phổ biến nhất, nơi mà dữ liệu được gán nhãn rõ ràng. Điều này giúp cho mô hình có thể học và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Học không giám sát, ngược lại, không yêu cầu nhãn cho dữ liệu, cho phép máy tìm ra các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu một cách tự động.

Học sâu là một phần mở rộng của học máy, sử dụng các mạng neuron nhiều lớp để xử lý dữ liệu phức tạp. Các mô hình học sâu như CNN (Convolutional Neural Network) và RNN (Recurrent Neural Network) đã chứng minh được hiệu quả trong việc phân tích ngữ nghĩa và ngữ cảnh của văn bản. Việc áp dụng các mô hình này trong nhận diện văn bản tiêu cực giúp cải thiện độ chính xác và khả năng phát hiện ngôn ngữ độc hại. Học sâu không chỉ giúp tăng cường khả năng phân loại mà còn hỗ trợ trong việc hiểu rõ hơn về ngữ nghĩa của từ ngữ trong văn bản.

Kỹ thuật nhúng từ là một phương pháp quan trọng trong NLP, cho phép chuyển đổi từ ngữ thành các vector số. Các mô hình như Word2Vec, GloVe, và FastText đã được phát triển để cải thiện khả năng hiểu ngữ nghĩa của từ trong ngữ cảnh. Việc sử dụng nhúng từ giúp mô hình có thể nhận diện được các từ có nghĩa tương tự và cải thiện độ chính xác trong việc phân loại văn bản. Đặc biệt, trong bài toán nhận diện văn bản tiêu cực, việc sử dụng nhúng từ giúp phát hiện các từ ngữ độc hại một cách hiệu quả hơn.

Mô hình Transformer đã cách mạng hóa lĩnh vực NLP với khả năng xử lý dữ liệu theo cách song song, giúp tăng tốc độ huấn luyện và cải thiện độ chính xác. Mô hình này sử dụng cơ chế Attention để xác định tầm quan trọng của từng từ trong ngữ cảnh. Việc áp dụng Transformer trong nhận diện văn bản tiêu cực cho phép mô hình hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các từ, từ đó đưa ra dự đoán chính xác hơn về tính chất độc hại của văn bản.

Môi trường cài đặt cho mô hình phát hiện từ ngữ độc hại bao gồm các thư viện hỗ trợ học máy như TensorFlow và Scikit-learn. Việc sử dụng các thư viện này giúp đơn giản hóa quá trình phát triển và huấn luyện mô hình. Các công cụ này cung cấp các hàm và lớp cần thiết để xây dựng mô hình học sâu, từ đó giúp tối ưu hóa hiệu suất của mô hình trong việc nhận diện văn bản tiêu cực.

Quá trình huấn luyện mô hình bao gồm việc sử dụng tập dữ liệu đã được tiền xử lý để đào tạo mô hình. Các chỉ số như độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu sẽ được sử dụng để đánh giá hiệu quả của mô hình. Việc so sánh giữa các mô hình khác nhau như LSTM, GRU, và PhoBERT sẽ giúp xác định mô hình nào hoạt động tốt nhất trong việc phát hiện ngôn ngữ độc hại. Kết quả đánh giá sẽ cung cấp thông tin quan trọng để cải thiện mô hình trong tương lai.

Ứng dụng của mô hình phát hiện từ ngữ độc hại có thể được triển khai dưới dạng tiện ích mở rộng cho trình duyệt hoặc chatbot. Tiện ích mở rộng sẽ tự động quét nội dung trên trang web và cảnh báo người dùng khi phát hiện ngôn ngữ độc hại. Chatbot có thể sử dụng mô hình để phân tích các cuộc trò chuyện và đưa ra cảnh báo cho người dùng khi có nội dung không phù hợp. Việc phát triển các ứng dụng này không chỉ giúp nâng cao nhận thức về ngôn ngữ độc hại mà còn tạo ra một không gian giao tiếp an toàn hơn.

Quá trình phát triển ứng dụng bao gồm việc tích hợp mô hình vào giao diện người dùng và đảm bảo rằng mô hình hoạt động hiệu quả trong thời gian thực. Các ứng dụng sẽ sử dụng API để gửi và nhận dữ liệu từ mô hình, từ đó cung cấp phản hồi nhanh chóng cho người dùng. Việc tối ưu hóa hiệu suất của mô hình trong các ứng dụng thực tiễn là rất quan trọng để đảm bảo rằng người dùng có trải nghiệm tốt nhất khi sử dụng.