Chương 1: Tổng quan Mô tả ban đầu về bài toán phân tích cảm xúc dựa trên phương diện khía cạnh, tầm quan trọng của kỹ thuật phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh và khả năng áp dụng trong các dịch vụ, hệ thống. Chương 2: Các công trình nghiên cứu liên quan Mô tả khái quát một số công trình nghiên cứu nổi bật trong và ngoài nước liên quan đến các cách thức xây dựng dữ liệu và các phương pháp giải quyết bài toán phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh. Chương 3: Bộ dữ liệu nghiên cứu Trình bày khái quát lại về bộ dữ liệu UIT-ViSED. Chương 4: Các phương hướng tiếp cận Trình bày quá trình thu thập dữ liệu thật, các phần xử lý đữ liệu trước khi training model và đề xuất các phương pháp sẽ được thực nghiệm.
Chương 5: Cài đặt, kiểm tra và đánh giá hiệu qua Đưa ra các cách đánh giá, các bước cài đặt thông số và phân tích các trường hợp giải thích cho kết quả đạt được. Chương 6: Phân tích, thiết kế hệ thống Mô tả hiện trạng, phân tích yêu cầu và cách tạo ra hệ thống, đánh giá hệ thống. Chương 7: Kết quả triển khai hệ thống Chúng tôi xây dựng hệ thống phân tích cảm xúc cho nhiều khía cạnh trên điện thoại thông minh. Chương 8: Kết luận và hướng phát triển Tổng hợp kết quả đạt được, từ đó đưa ra các đề xuất, gợi ý một số hướng phát triển tiêm năng đê nâng cao hiệu suât của hệ thông.
Giới thiệu bài toán Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có rất nhiều bài toán liên quan trong đó có bài toán phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh là một lĩnh vực đang được khám phá và nghiên cứu. Nó nhằm mục đích phân tách và hiểu cảm xúc của các đoạn văn bản dựa trên các khía cạnh cụ thé. Trong quá trình phân tích cảm xúc truyền thống, mục tiêu chính là xác định và nhận diện các nhãn cảm xúc chung như tích cực, tiêu cực hoặc trung lập của một đoạn văn bản. Chúng ta thu thập các nhận xét về các khía cạnh của điện thoại và các cảm xúc của khía cạnh đó từ các bình luận xoay quanh sản phẩm đó của những người đã và đang sử dụng.
Người đang có nhu cầu mua có thể tham khảo những nhận xét đó và lựa chọn được điện thoại sẽ phù hợp với nhu cầu của họ. Hay về phía các công ty sản xuất điện thoại, các nhà phân phối bán lẻ, từ nhận xét của khách hàng đánh giá liên quan tới sản phẩm, họ có thể đưa ra biện pháp,cải tiễn nhằm khắc phục hay cải thiện những điểm chưa tốt và từ đó cải thiện sản phẩm tốt hơn. Bài toán ABSA gồm ba nhiệm vụ chính là: phát hiện khía cạnh (AD), biểu thị mục tiêu ý kiến (OTE) và phân tích cảm xúc (SP). Và bài toán của chúng tôi tập trung xây dựng hệ thống phân tích bình luận cảm xúc của người dùng về điện thoại thông minh.
Mô tả bài toán: Đầu vào: Bình luận của khách hàng về điện thoại thông minh trên nhiều trang web khác nhau. Đầu ra: Một hoặc nhiều khía cạnh, mỗi khía cạnh là mang một nhãn cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung lập) tương ứng trong mỗi bình luận. TẦm quan trọng và tính ứng dụng của bài toán Ngày nay, người dùng đóng vai trò chủ chốt trong trải nghiệm của khách hàng đối với sản phâm trên các nên tảng, các cửa hàng, các trang mua bán online. Nhờ vào kỹ thuật ABSA, việc thu thập những bình luận đánh giá từ người dùng đối với các sản phẩm trên các trang này đã trở nên thuận tiện va dé dang hơn bao giờ hết.
Nếu một trang thương mại điện tử có ứng dụng công nghệ ABSA, khách hàng có thé tập trung xem các nhận xét mà họ quan tâm bằng cách lựa chọn khía cạnh mà họ muốn tìm hiểu. Thêm vào đó, ABSA cho phép các doanh nghiệp thực hiện các công việc như theo dõi, giám sát và đánh giá chất lượng sản phâm và dịch vụ của doanh nghiệp họ. Phương pháp ABSA đã được áp dụng rộng rãi trên thế giới để cải thiện trải nghiệm khách hang như Amazon dùng dé phân tích những đánh giá, nhận xét của khách hàng đối với sản phẩm và thu thập thông tin về cảm xúc của họ một cách chỉ tiết và đa dạng: TripAdvisor tập trung vào việc thu thập những phản hồi và đánh giá của khách hàng đối với các địa điểm và dịch vụ du lich,.Vi vậy, tiềm năng của kỹ thuật ABSA trong lĩnh vực này là rất lớn. Mặt khác, các trang thương mại điện tử ở Việt Nam vẫn cung cấp khá ít thông tin cho người dùng.
Đa số các nền tảng ở Việt Nam vẫn dùng một hệ thong danh gia don gian: khach hang dé lại bình luận trên hệ thống và một đánh giá trên thang điểm 5 sao, kèm theo hình ảnh (nếu có) như ví dụ ở hình 1. Những nền tảng cung cấp hệ thống như thé có thé ké đến như thegioididong, fptshop, shopee, lazada,. Vntrip, một nền tảng đánh giá khách sạn và điểm đến du lịch, đem đến sự khác biệt, mới lạ, độc đáo so với các phần còn lại bằng việc khuyến khích người dùng có thé chia sẻ quan điểm của ho và ý kiến cá nhân bằng cách việc dé lại bình luận và đánh giá trên thang điểm 10 và cung cấp điểm số trên một số khía cạnh cụ thể (địa điểm, giá cả, chất lượng, nhân viên, dịch vụ và không gian) như ví dụ ở hình 1. Ở lĩnh vực điện thoại thông minh, vẫn chưa có trang web nào có tính năng đánh giá trên khía cạnh cụ thê và có vô số bình luận đánh giá thường không nhận xét chú trọng vào sản phẩm mà người dùng chỉ nhận xét mông lung và không nhắc đến một khía cạnh nào một cách cụ thé rõ ràng.
Nhận thấy điều đó, chúng tôi mong muốn xây dựng hệ thống phân tích bình luận cảm xúc của người dùng cho ABSA, không chỉ phát hiện về nhiều khía cạnh và cảm xúc mà còn tổng hợp các ý kiến đánh giá của người dùng về điện thoại đó từ nhiêu nguôn khác nhau. Đánh giá Điện thoại Samsung Galaxy A53 5G 128GB 3.6 # # we Ww YY 362 đánh giá 5t Ì——— 35% 4# m———— 25% 3k — 17% 2w — 13% it 10% Nguyễn Kim Khanh @ Đã mua tai DMX *xw*#** Sử dụng được 2 tuần thấy khá ok chưa gặp lỗi gì. Dây sạc khá nhanh. Pin xài cũng ok không nóng máy.
Có điều thấy pin tuột cũng nhanh so với đời cũ dòng J minh mua cách đây 5 năm. Giá săn sales nên khỏi ban là siêu rẻ. Nhân viên phục vụ rất nhiệt tỉnh f Hữu ích Q Thảo luận n@ Nguyễn Anh Thư @@ Đã mua tai TGDD *~x*w#** Hàng chất lượng 1 Hữu ích Q Thảo luận ã dùnc Hình 1.1: Hệ thống đánh giá của trang web Thế giới di động ở Việt Nam Đánh giá Khách san Ivy Nha Trang từ khách hàng Vntrip.vn Ake Rất tốt Sạch sẽ ok kok Tốt Giá cả *x+*+*% Thoải mái wk kk Hài lòng Tiện nghỉ kkk Kém Vị trí kkk Rất kém Rất tốt Nhân viên kkk —.5 8/09/2021 + Lễ tân Duyên nhiệt tình chu đáo. ake Ẩn danh 9.5 18/09/2021 + Phòng nghỉ sạch, đẹp, tiện nghi, giường ngủ siu to khủng lồ &, view ok, nhà tắm trong suốt, di cùng ban trai bao thik, bao phê &, chị Huệ buồng phòng phục vụ rất tử tế, bạn Duyên lễ tân thì rat ân cần.
Tuyệt vời, sẽ quay lại để review về hồ bơi và giới thiệu cho nhiều bạn bè khác a i+ &= Hình 1.2: Hệ thống đánh giá của Vntrip ở Việt Nam 1. Tông kết Trong nhiều lĩnh vực như kinh tế, xã hội và giáo dục thì việc phân nhóm và đánh giá cảm xúc trong văn bản đóng một vai trò ngày một quan trọng và có tầm ảnh hưởng to lớn. Trên mạng xã hội, phân loại nhanh chóng các bình luận tiêu cực giúp quản trị viên tạo môi trường không gian mạng “sạch đẹp” cho người dùng. Đồng thời, việc khám phá và sử dụng các phương pháp phân lớp học sâu đóng vai trò cốt lõi trong việc cải tiến kết quả phân loại và làm giàu nguồn tài nguyên dữ liệu ngôn ngữ tiếng Việt trong cộng đồng nghiên cứu.
Chính vì vậy, hệ thống của chúng tôi có tiềm năng giúp đỡ nhiều người va áp dụng không chỉ trong đánh giá điện thoại ma còn cho nhiều lĩnh vực trong xã hội. Với mục tiêu nghiên cứu nay, chúng tôi sẽ thực hiện nghiên cứu các phương pháp phân lớp học sâu, thực hiện triển khai, áp dụng và tinh chỉnh chúng dé đạt được kết quả phân loại cải thiện hơn. CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Với những bước tiến phát triển không ngừng của các kỹ thuật học sâu và học chuyên tiếp, bài toán phân tích cảm xúc đã đạt được thành tựu nhất định và được coi là hoàn thiện. Việc này đã thu hút sự quan tâm rộng rãi từ cả cộng đồng học giả và doanh nghiệp đối với việc nghiên cứu và ứng dụng phân tích cảm xúc dựa trên các yếu tố khác nhau.
Việc phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh không chỉ mang lại nhiều thách thức, mà còn có vai trò quan trọng và có ảnh hưởng to lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Công trình nghiên cứu trên thế giới Thay vì sử dụng máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, một cách khác dé khai thác dit liệu văn bản là sử dụng phương pháp truy van và phân loại thủ công. Trong phương pháp này, người dùng hoặc nhóm người sẽ thực hiện việc đọc và phân loại các câu theo chủ đề hoặc nội dung tương ứng. Trong quá trình này họ đọc và hiểu nội dung của mỗi văn bản, sau đó đưa ra các nhãn hoặc phân loại chúng vào các danh mục tương ứng.
Ví dụ, nếu bạn đang nghiên cứu về y học, bạn có thể đọc qua các văn bản y học và phân loại chúng thành các danh mục như "bệnh ly", "phương pháp điều trị", "nghiên cứu lâm sàng", vv. Phương pháp truy vấn và phân loại thủ công tuy tốn nhiều thời gian và công sức, nhưng nó giúp họ có thể kiểm soát tính chính xác hơn về quá trình phân loại đữ liệu. Điều này đặc biệt có ích khi dữ liệu văn bản không lớn và độ chính xác cao là yếu tố quan trọng. Tuy nhiên, chúng không thể xử lý được quy mô lớn hoặc tự động hóa trong quá trình khai thác dữ liệu.
Vì vậy, việc áp dụng học máy va xử lý ngôn ngữ tự nhiên vẫn được coi là một phương pháp phổ biến và hiệu quả hơn.