I. Giới thiệu
Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc cải thiện giao tiếp giọng nói trong chatbot thông qua việc tích hợp các công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói tự động. Nghiên cứu này nhằm phát triển một mô hình Sequence-to-Sequence mạnh mẽ, sử dụng kiến trúc GPT-3 để nâng cao khả năng hiểu biết và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Việc áp dụng công nghệ Way2vec 2.0 giúp cải thiện khả năng nhận dạng giọng nói, từ đó nâng cao độ chính xác trong việc thu thập thông tin y tế. Nghiên cứu này không chỉ mang lại lợi ích cho lĩnh vực công nghệ chăm sóc sức khỏe mà còn mở rộng khả năng tương tác của chatbot thông qua giao tiếp giọng nói.
II. Nghiên cứu và Thực nghiệm Mô hình Sequence to Sequence
Mô hình Sequence-to-Sequence được phát triển nhằm tối ưu hóa khả năng tương tác của chatbot trong việc xử lý giao tiếp giọng nói. Nghiên cứu này tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và tính mạch lạc trong các phản hồi của chatbot. Các phương pháp học sâu và các thuật toán học máy sẽ được áp dụng để xây dựng mô hình có khả năng xử lý ngữ nghĩa và ngữ cảnh một cách hiệu quả. Bằng cách sử dụng dữ liệu từ các nguồn trực tuyến, luận văn sẽ phân tích và tối ưu hóa mô hình nhằm đáp ứng tốt nhất nhu cầu của người dùng. Một trong những thách thức lớn nhất là đảm bảo rằng mô hình có thể hiểu và phản hồi chính xác trong các tình huống khác nhau.
III. Nghiên cứu và Thực nghiệm Mô hình Nhận dạng Giọng nói Tự động
Nghiên cứu này cũng tập trung vào việc phát triển một mô hình nhận dạng giọng nói tự động hiệu quả, nhằm chuyển đổi âm thanh thành văn bản một cách chính xác. Việc áp dụng các phương pháp học sâu sẽ giúp cải thiện độ chính xác của mô hình, đặc biệt trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nơi mà thông tin chính xác là rất quan trọng. Các kỹ thuật khác nhau sẽ được thử nghiệm để tìm ra phương pháp tốt nhất cho việc nhận dạng giọng nói trong ngữ cảnh y tế. Đặc biệt, việc sử dụng Way2vec 2.0 sẽ nâng cao khả năng nhận diện các từ khóa và cụm từ quan trọng trong các cuộc hội thoại y tế.
IV. Đánh giá Mô hình và Hướng phát triển Tương lai
Sau khi phát triển mô hình Sequence-to-Sequence và nhận dạng giọng nói tự động, một quá trình đánh giá toàn diện sẽ được thực hiện. Kết quả đạt được sẽ được phân tích chi tiết bằng các chỉ số và kỹ thuật phù hợp để đánh giá hiệu suất chính xác. Các điểm mạnh và điểm yếu của từng mô hình sẽ được xác định và đánh giá một cách cẩn thận. Dựa trên phân tích này, các khuyến nghị cho công việc tương lai sẽ được đưa ra, nhằm cải thiện và phát triển hơn nữa công nghệ nhận dạng giọng nói tự động trong các ứng dụng chăm sóc sức khỏe.
