I. Hệ thống trích xuất nội dung
Hệ thống trích xuất nội dung là một kỹ thuật quan trọng trong trí tuệ nhân tạo, giúp xác định và truy xuất thông tin cụ thể từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc. Trong lĩnh vực bất động sản, hệ thống này đóng vai trò thiết yếu trong việc phân tích và hiểu sâu các thông tin liên quan đến sản phẩm. Học máy và học sâu đã trở thành phương pháp ưu việt để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng, đặc biệt trong việc trích xuất thông tin từ các mô tả bất động sản. Hệ thống này không chỉ giúp người bán tiết kiệm thời gian mà còn hỗ trợ người mua trong việc tìm kiếm và đưa ra quyết định đầu tư thông minh.
1.1. Ứng dụng trong bất động sản
Trong bất động sản, hệ thống trích xuất nội dung giúp phân tích các thông tin như diện tích, giá cả, số phòng ngủ, và vị trí địa lý từ các mô tả văn bản. Hệ thống sử dụng mô hình DIET (Dual Intent and Entity Transformer) để nhận dạng các thực thể và ý định của người dùng. Điều này giúp tối ưu hóa quá trình tìm kiếm và đưa ra các gợi ý chính xác, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng và hiệu quả kinh doanh.
1.2. Công nghệ học máy và học sâu
Học máy và học sâu đã cách mạng hóa cách thức trích xuất thông tin từ dữ liệu phi cấu trúc. Các mô hình như BERT và Transformer đã đạt được những bước tiến đáng kể trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mô hình DIET được lựa chọn trong nghiên cứu này do khả năng xử lý nhanh và hiệu quả, giúp nhận dạng thực thể và ý định một cách chính xác.
II. Phân tích dữ liệu và mô hình dự đoán
Phân tích dữ liệu là bước quan trọng trong việc xây dựng hệ thống trích xuất nội dung. Dữ liệu được thu thập từ các trang bất động sản lớn tại Việt Nam, sau đó được xử lý và đánh nhãn để huấn luyện mô hình. Mô hình dự đoán được xây dựng dựa trên mô hình DIET, giúp nhận dạng các thực thể như diện tích, giá cả, và số phòng ngủ từ các mô tả văn bản. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình này đạt hiệu suất cao trong việc trích xuất thông tin chính xác.
2.1. Thu thập và xử lý dữ liệu
Dữ liệu được thu thập từ các trang bất động sản phổ biến tại Việt Nam, bao gồm các mô tả về bất động sản. Quá trình xử lý dữ liệu bao gồm việc đánh nhãn các thực thể và ý định, giúp mô hình học được các đặc trưng quan trọng. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được áp dụng để phân tích và trích xuất thông tin từ các văn bản này.
2.2. Đánh giá hiệu suất mô hình
Mô hình DIET được đánh giá dựa trên độ chính xác trong việc nhận dạng thực thể và ý định. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình này đạt hiệu suất cao, đặc biệt trong việc xử lý các dữ liệu phức tạp và đa dạng. Điều này khẳng định tính ứng dụng thực tiễn của mô hình trong lĩnh vực bất động sản.
III. Ứng dụng thực tiễn và phát triển hệ thống
Hệ thống trích xuất nội dung không chỉ mang lại lợi ích cho người dùng mà còn đóng góp vào sự phát triển của ngành bất động sản. Hệ thống được tích hợp vào các ứng dụng thực tế, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và đưa ra quyết định đầu tư. Phát triển ứng dụng là bước cuối cùng trong nghiên cứu, nhằm minh họa tính khả thi và hiệu quả của hệ thống trong thực tế.
3.1. Xây dựng ứng dụng tương tác
Ứng dụng được xây dựng để tương tác giữa người bán và người mua, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và đăng tải thông tin bất động sản. Frontend và Backend được thiết kế để đảm bảo tính thân thiện và hiệu quả trong việc sử dụng hệ thống.
3.2. Tác động đến thị trường bất động sản
Hệ thống này có tiềm năng lớn trong việc định hình và phát triển thị trường bất động sản. Bằng cách cung cấp thông tin chính xác và gợi ý thông minh, hệ thống giúp người dùng đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả hơn, từ đó thúc đẩy sự phát triển của ngành.
