ĐẠI HỌC: Phân Tích Ý Định từ Văn Bản Ngắn, Trực Tuyến Tiếng Việt

Phân tích ý định từ văn bản ngắn tiếng Việt trực tuyến. Nghiên cứu các phương pháp, mô hình xác định ý định người dùng hiệu quả. Ứng dụng trong thực tế.

Trường đại học

Trường Đại học Công nghệ

Chuyên ngành

Hệ Thống Thông Tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Án Tiến Sĩ

20

173
3
0

Phí lưu trữ

45 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ Ý ĐỊNH VÀ PHÂN TÍCH Ý ĐỊNH

1.1. Ý định và thể hiện ý định trong ngôn ngữ

1.2. Ý định trong văn bản trực tuyến

1.3. Phân tích ý định: bối cảnh khoa học

1.3.1. Phân tích và xác định ý định từ truy vấn tìm kiếm

1.3.2. Phân tích ý định trong các bài đăng

1.4. Một số kỹ thuật khai phá dữ liệu và mô hình học máy

1.4.1. Cơ bản về kỹ thuật phân lớp

1.4.2. Cơ bản về kỹ thuật trích xuất thông tin

1.4.3. Cơ bản về mạng nơ ron

1.5. Kết luận chương

2. PHÂN TÍCH Ý ĐỊNH TỪ VĂN BẢN TRỰC TUYẾN

2.1. Phân tích ý định từ văn bản trực tuyến tiếng Việt

2.1.1. Xây dựng dữ liệu thực nghiệm

2.1.2. Khó khăn - Thách thức

2.2. Định nghĩa ý định người dùng: bối cảnh khoa học

2.2.1. Định nghĩa ý định người dùng theo tiếp cận từ điển

2.2.2. Định nghĩa ý định người dùng theo hướng cấu trúc

2.2.3. Định nghĩa ý định hướng miền quan tâm

2.2.3.1. Định nghĩa quan điểm của Bing Liu
2.2.3.2. Định nghĩa ý định của Bing Liu
2.2.3.3. Định nghĩa ý định hướng miền quan tâm của luận án

2.2.4. Tiến trình ba pha phân tích và xác định ý định

2.3. Kết luận chương

3. PHÁT HIỆN Ý ĐỊNH VÀ XÁC ĐỊNH MIỀN QUAN TÂM CỦA Ý ĐỊNH

3.1. Nghiên cứu trên thế giới về phát hiện ý định và xác định miền quan tâm của ý định

3.1.1. Phát hiện bài đăng trực tuyến mang ý định

3.1.2. Xác định miền quan tâm của ý định

3.2. Phát hiện ý định

3.2.1. Phát biểu bài toán

3.2.2. Mô hình giải quyết bài toán

3.2.3. Dữ liệu thực nghiệm

3.2.4. Thiết kế thực nghiệm

3.2.5. Kết quả thực nghiệm

3.3. Xác định miền quan tâm của ý định

3.3.1. Phát biểu bài toán

3.3.2. Mô hình giải quyết bài toán

3.3.3. Xây dựng tập các miền quan tâm

3.3.4. Dữ liệu thực nghiệm

3.3.5. Thiết kế thực nghiệm

3.3.6. Kết quả thực nghiệm

3.4. Kết luận chương

4. PHÂN TÍCH VÀ TRÍCH CHỌN NỘI DUNG Ý ĐỊNH

4.2. Nghiên cứu trên thế giới về trích chọn nội dung ý định

4.3. Phát biểu bài toán

4.4. Trích chọn ý định theo tiếp cận học máy thống kê và học sâu

4.4.1. Xây dựng bộ nhãn thực nghiệm

4.4.2. Trích chọn ý định với phương pháp CRFs

4.4.3. Trích chọn ý định với phương pháp học sâu Bi–LSTM–CRFs

4.4.4. Độ đo đánh giá mô hình thực nghiệm

4.4.5. Thời gian thực nghiệm với mỗi mô hình

4.4.6. Dữ liệu thực nghiệm

4.4.7. Thiết kế thực nghiệm

4.4.8. Kết quả thực nghiệm

4.5. Trích chọn ý định dựa trên kết hợp các mô hình học sâu

4.5.1. Kỹ thuật học kết hợp (ensemble learning)

4.5.2. Xây dựng bộ nhãn thực nghiệm

4.5.3. Mô hình giải quyết bài toán

4.5.4. Dữ liệu thực nghiệm

4.5.5. Thiết kế thực nghiệm

4.5.6. Kết quả thực nghiệm

4.6. Kết luận chương

5. PHÂN TÍCH VÀ TRÍCH CHỌN Ý ĐỊNH ĐA MIỀN QUAN TÂM

5.2. Nghiên cứu trên thế giới về thích nghi miền trong xác định ý định

5.3. Trích chọn nội dung ý định theo tiếp cận đa miền quan tâm

5.3.1. Phát biểu bài toán

5.3.2. Xây dựng bộ nhãn không phụ thuộc miền

5.3.3. Mô hình trích xuất ý định đa miền quan tâm

5.3.4. Dữ liệu thực nghiệm

5.3.5. Thiết kế thực nghiệm

5.3.6. Kết quả thực nghiệm

5.3.7. Mô phỏng mô hình trích xuất ý định đa miền quan tâm

5.4. Kết luận chương

KẾT LUẬN

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Luận Án Tiến Sĩ Phân Tích Ý Định Tổng Quan Nghiên Cứu

Luận án tiến sĩ tập trung vào phân tích ý định từ văn bản ngắn trực tuyến tiếng Việt, một lĩnh vực đang thu hút sự quan tâm lớn trong bối cảnh bùng nổ thông tin trên mạng xã hội. Nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn cao, đặc biệt đối với các hệ thống thương mại điện tử, khuyến nghị và quảng cáo trực tuyến, nơi việc hiểu rõ ý định người dùng là yếu tố then chốt để nắm bắt nhu cầu và định vị khách hàng tiềm năng. Việc tự động thu thập, phân tích và hiểu được ý định của người dùng thông qua những gì họ chia sẻ là chìa khoá quan trọng giúp chúng ta nắm bắt nhu cầu khách hàng nhanh hơn cũng như định vị các khách hàng tiềm năng hiệu quả hơn. Tuy nhiên, bài toán này đặt ra nhiều thách thức, đòi hỏi sự kết hợp giữa xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học máy (Machine Learning)khai phá dữ liệu văn bản.

1.1. Bối Cảnh và Tầm Quan Trọng Của Phân Tích Ý Định

Trong hơn một thập kỷ qua, sự phát triển bùng nổ của blog, diễn đàn và mạng xã hội đã tạo ra một lượng lớn dữ liệu văn bản trực tuyến. Người dùng chia sẻ thông tin, thể hiện quan điểm, và đặc biệt là chia sẻ những ý định mà họ muốn thực hiện trong tương lai với mong muốn nhận được phản hồi, tư vấn của những người dùng khác. Theo tài liệu nghiên cứu, những chia sẻ như “nhà em đang tìm chiếc suv rộng rãi, bền bỉ, ăn ít xăng để đi làm và cả nhà đi chơi cuối tuần, bác nào có crv hoặc santafe lướt thì inbox em” hay “mình đang tính tổ chức chuyến du lịch cho cả phòng vào hè này...”. Luận án này tập trung vào việc khám phá và tận dụng nguồn dữ liệu phong phú này để nâng cao hiệu quả phân tích ý định.

1.2. Mục Tiêu và Phạm Vi Nghiên Cứu Luận Án

Luận án tiến sĩ này hướng đến việc xây dựng một phương pháp tiếp cận toàn diện cho phân tích ý định từ văn bản ngắn trực tuyến tiếng Việt. Nghiên cứu tập trung vào ba vấn đề trọng tâm: (1) Đề xuất định nghĩa hình thức về ý định có khả năng khái quát được cấu trúc ý định vốn được thể hiện rất đa dạng trong văn bản. (2) Mô hình hoá vấn đề phân tích ý định theo một quy trình xuyên suốt với đầy đủ các bước phát hiện ý định, xác định miền quan tâm, và trích chọn nội dung cụ thể của ý định. (3) Phân tích và hiểu ý định trên đa miền quan tâm, đặc biệt là khả năng mở rộng phân tích ý định cho các miền dữ liệu mới.

II. Thách Thức Phân Tích Ý Định từ Văn Bản Ngắn Tiếng Việt

Việc phân tích ý định từ văn bản ngắn đặt ra nhiều thách thức đáng kể. Ý định rất đa dạng, ngôn ngữ thể hiện ý định có thể gây nhập nhằng. Ý định trong văn bản có thể ở dạng ẩn hoặc gián tiếp. Ngoài ra, việc các văn bản trên diễn đàn, mạng xã hội thường dùng từ địa phương, tiếng lóng, từ viết tắt, ngôn ngữ “teen” cũng gây ra không ít khó khăn cho việc phân tích ý định. Theo luận án, “dòng 7 chỗ xe nào chạy êm nhỉ ? ” không thể hiện rõ người viết muốn mua xe hay chỉ đơn thuần tìm hiểu thông tin. Chính vì vậy, việc nghiên cứu các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)học máy (Machine Learning) phù hợp là vô cùng quan trọng.

2.1. Sự Đa Dạng và Phức Tạp Của Ý Định Trong Văn Bản

Luận án chỉ ra rằng ý định vốn rất đa dạng vì một người có thể thể hiện ý định về bất cứ điều gì tuỳ thuộc vào nhu cầu, mong muốn của họ. Ngôn ngữ thể hiện ý định có thể gây ra nhập nhằng. Ví dụ, câu “mình đang có hoa quả ngon, mẹ nào muốn mua thì inbox nhé ” có ý định là bán hoa quả, nhưng sự hiện diện của cụm từ muốn mua có thể đánh lừa máy tính. Điều này đòi hỏi các mô hình phân tích ý định phải có khả năng xử lý ngữ cảnh và sắc thái ngôn ngữ một cách tinh tế.

2.2. Ảnh Hưởng Của Ngôn Ngữ Mạng Xã Hội Đến Phân Tích Ý Định

Việc sử dụng từ địa phương, tiếng lóng, từ viết tắt, và ngôn ngữ “teen” trong văn bản ngắn trực tuyến tạo ra những rào cản đáng kể cho các hệ thống phân tích ý định. Theo tài liệu, có thể tồn tại nhiều ý định ngay trong một câu văn. Các mô hình cần được huấn luyện với dữ liệu đa dạng và được trang bị khả năng xử lý các biến thể ngôn ngữ khác nhau để đạt được độ chính xác cao.

III. Phương Pháp Xây Dựng Mô Hình Phân Tích Ý Định Tiếng Việt

Luận án đề xuất một quy trình phân tích ý định xuyên suốt, bao gồm các bước: phát hiện ý định, xác định miền quan tâm và trích chọn nội dung cụ thể. Theo đó, các nghiên cứu của Li (2010) [67], Castellanos và cộng sự (2012) [16], Chen và cộng sự (2013) [21], Heyrani–Nobari và cộng sự (2014) [76], Gupta và cộng sự (2014) [35], Wang và cộng sự (2015) [97], Kim và cộng sự (2016) [55], Shang (2017) [92] Labidi và cộng sự (2018) [65] đã đề xuất các phương pháp phù hợp cho từng điều kiện bài toán cụ thể. Mô hình được xây dựng trên cơ sở kết hợp các kỹ thuật học máy (Machine Learning)xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiên tiến, chú trọng đến việc xử lý đặc trưng ngôn ngữ đặc thù của tiếng Việt.

3.1. Phát Hiện Ý Định Lọc Văn Bản Chứa Ý Định Của Người Dùng

Bước đầu tiên trong quy trình là phát hiện ý định, hay còn gọi là lọc văn bản chứa ý định của người dùng. Bước này có thể được mô hình hóa như một bài toán phân loại, trong đó văn bản được gán nhãn là chứa ý định hoặc không chứa ý định. Các kỹ thuật phân loại như SVM, Naive Bayes hoặc các mô hình học sâu (Deep Learning) có thể được sử dụng để giải quyết bài toán này.

3.2. Xác Định Miền Quan Tâm Của Ý Định Phân Loại Chủ Đề

Sau khi phát hiện ý định, cần xác định miền quan tâm của ý định. Ví dụ, một văn bản có thể liên quan đến du lịch, mua sắm, hoặc bất động sản. Theo luận án, mỗi miền quan tâm (miền ứng dụng) sẽ có một tập thuộc tính hay ràng buộc ý định riêng. Bước này thường được thực hiện bằng cách phân loại văn bản vào một trong các miền quan tâm đã được định nghĩa trước.

3.3. Trích Chọn Nội Dung Ý Định Nhận Diện Thông Tin Cụ Thể

Bước cuối cùng là trích chọn nội dung cụ thể của ý định. Chẳng hạn, với ý định du lịch, cần trích xuất thông tin về địa điểm, thời gian, phương tiện và các yêu cầu khác. Với ý định mua nhà sẽ xem xét các khía cạnh loại hình bất động sản (nhà đất hay chung cư), địa điểm, diện tích, hướng nhà . Kỹ thuật trích chọn thông tin, kết hợp với các mô hình học máy (Machine Learning)xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), được sử dụng để thực hiện bước này.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn và Kết Quả Nghiên Cứu Chuyên Sâu

Nghiên cứu không chỉ tập trung vào lý thuyết mà còn hướng đến ứng dụng thực tiễn. Việc xây dựng các hệ thống phân tích ý định hiệu quả có thể mang lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp, đặc biệt trong lĩnh vực thương mại điện tử, dịch vụ khách hàng và quảng cáo. Các hệ thống này có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn nhu cầu của khách hàng, cung cấp dịch vụ cá nhân hóa và tăng cường hiệu quả marketing. Luận án này còn xây dựng và đánh giá các mô hình học máy cho từng bước trong quy trình phân tích ý định. Độ chính xác của các mô hình được đánh giá bằng các độ đo phù hợp, và kết quả được so sánh với các phương pháp khác.

4.1. Ứng Dụng Phân Tích Ý Định Trong Thương Mại Điện Tử

Trong lĩnh vực thương mại điện tử, phân tích ý định có thể được sử dụng để cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng. Bằng cách hiểu rõ ý định của khách hàng, các trang web thương mại điện tử có thể cung cấp các gợi ý sản phẩm phù hợp, giúp khách hàng tìm kiếm sản phẩm dễ dàng hơn và tăng doanh số bán hàng.

4.2. Cải Thiện Dịch Vụ Khách Hàng Thông Qua Phân Tích Ý Định

Phân tích ý định cũng có thể được sử dụng để cải thiện dịch vụ khách hàng. Bằng cách phân tích các phản hồi của khách hàng, doanh nghiệp có thể xác định các vấn đề mà khách hàng đang gặp phải và cung cấp các giải pháp nhanh chóng và hiệu quả hơn.

4.3. Tăng Cường Hiệu Quả Marketing Với Phân Tích Ý Định

Trong lĩnh vực marketing, phân tích ý định có thể được sử dụng để tạo ra các chiến dịch quảng cáo hiệu quả hơn. Bằng cách hiểu rõ ý định của khách hàng, các nhà marketing có thể nhắm mục tiêu quảng cáo đến đúng đối tượng và tăng tỷ lệ chuyển đổi.

V. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Tiềm Năng Tương Lai

Luận án tiến sĩ này đã đóng góp vào việc giải quyết các vấn đề quan trọng trong lĩnh vực phân tích ý định từ văn bản ngắn trực tuyến tiếng Việt. Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống phân tích ý định hiệu quả, mang lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp và người dùng. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hướng nghiên cứu tiềm năng trong lĩnh vực này, đặc biệt là việc phát triển các mô hình có khả năng xử lý ngôn ngữ đa nghĩa và các biến thể ngôn ngữ khác nhau. Đặc biệt là khả năng mở rộng phân tích ý định cho các miền dữ liệu mới.

5.1. Tóm Tắt Những Đóng Góp Chính Của Luận Án

Luận án đã đề xuất một quy trình phân tích ý định toàn diện, bao gồm các bước phát hiện ý định, xác định miền quan tâm và trích chọn nội dung. Luận án cũng đã xây dựng và đánh giá các mô hình học máy cho từng bước trong quy trình, và kết quả cho thấy các mô hình này có độ chính xác cao. Đồng thời đưa ra một định nghĩa, một cấu trúc đặc tả các thành phần của ý định cụ thể và bao quát hơn.

5.2. Các Hướng Nghiên Cứu Mở Rộng Trong Tương Lai

Các hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai bao gồm: sử dụng knowledge graph, kết hợp multimodal learning, phát triển mô hình thích ứng. Việc phát triển các mô hình có khả năng xử lý ngôn ngữ đa nghĩa và các biến thể ngôn ngữ khác nhau. Hơn nữa, việc mở rộng phân tích ý định cho các miền dữ liệu mới cũng là một hướng nghiên cứu quan trọng.

15/05/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. Giới thiệu tổng quan 11 đó trong thời gian cho phép hoặc đơn giản chỉ là có khuynh hướng thực hiện ý định đó. Tuy nhiên, ngoài cách định nghĩa của Bratman còn có rất nhiều cách mô tả khác về ý định như: (i) “một trạng thái hướng tới hành động có mục tiêu” 1 ; (ii) “trạng thái thực thi chứa một thành phần kế hoạch” 2 ; (iii) “thái độ với một năng lực làm việc cụ thể ” 3. Trước những quan điểm và cách hiểu khác nhau về ý định, Richard Scheer (2004) [85], đã phân tích và chỉ ra rằng “ý định được xem như một hướng hành động mà đã được ai đó “lựa chọn””.

Theo cách này, Richard muốn nhấn mạnh ý định hoàn toàn độc lập với việc đã cam kết hay đã quyết tâm. Tức là, sau khi hình thành một hướng hành động thì một người có thể xác định theo đuổi thực hiện các hành động đó hoặc không. Ví dụ một người có ý định đưa vợ anh ta đi ăn tối, anh ấy có thể thực hiện hoặc có thể không. Vậy có thể thấy có rất nhiều cách định nghĩa hay nhìn nhận về ý định.

Bên cạnh đó khi một người có ý định, họ có rất nhiều cách để thể hiện nó: — Qua suy nghĩ: khi đó chỉ mình người đó biết về ý định này; — Qua hình ảnh: đây là cách thể hiện không cần từ ngữ nhưng thực sự nó đáng giá bằng hàng ngàn từ ngữ. Một bức tranh, thậm chí là bức tranh trong đầu của một người về ý định của họ, chứa đựng cả con đường thực hiện ý định cũng như kết quả hoàn thiện của ý định quả thật rất giá trị; — Qua văn bản: ý định có thể được viết ra không cần theo chuẩn văn viết - như dưới dạng một danh sách những việc cần làm - hoặc theo đúng dạng văn viết như một sự xác nhận; — Qua lời nói: khi đó ý định có thể được thể hiện trực tiếp qua lời nói hoặc được trao đổi gián tiếp qua các công cụ “chat” dưới dạng ngôn ngữ nói; — Qua ngôn ngữ hình thể: như qua cách chuyển động, tư thế, cử chỉ;. Luận án này quan tâm cách thể hiện ý định qua ngôn ngữ và văn bản. Mỗi loại ngôn ngữ khác nhau có những cụm từ đặc trưng riêng được dùng để 1.

Pink, ‘Purposive Intending’, Mind, July 1991, p. Frederick Adams and Alfred Mele, ‘The Intention/Volition Debate’, Canadian Journal of Philosophy, Sept. David Velleman, ‘Review of Faces of Intention, by Michael Bratman’, Philosophical Quarterly, Jan. Giới thiệu tổng quan 12 thể hiện ý định hay kế hoạch của con người.

Chẳng hạn, trong tiếng Anh, để thể hiện kế hoạch, mục đích hoặc ý định, người ta thường dùng các cụm từ như: I’m going to., I have intention of., I fully intend to., It is my intention to. Tương tự trong tiếng Việt, ta có những cụm từ thể hiện ý định như: Tôi đang định., Tôi dự tính., Tôi đang cần tìm. Nếu xét về tiêu chí “có mang ý định hay không ?” thì một văn bản mà con người tạo ra có thể được phân vào một trong ba trường hợp sau: — Văn bản mang ý định rõ (Explicit Intent): là văn bản chứa ý định được thể hiện một cách cụ thể, rõ ràng, tức là người đọc có thể hiểu ngay được rằng người viết đang có ý định hay kế hoạch làm việc gì đó trong tương lai mà không cần phải mất nhiều thời gian suy luận, theo Z.Chen và cộng sự (2013)[21]; — Văn bản mang ý định ẩn (Implicit Intent): là các văn bản mà ở đó người viết không thể hiện rõ ý định hay kế hoạch của họ về một vấn đề cụ thể nào, mà đơn giản chỉ là đưa ra những câu hỏi hay đề xuất chung chung, tức là cần phải mất thời gian suy luận mới có thể đoán được ý định của người viết; — Văn bản không mang ý định (Non-Intent): là những văn bản còn lại, tức là những văn bản không hề mang một ý định nào.2 Ý định trong văn bản trực tuyến Để tiếp cận mục tiêu hiểu ý định từ văn bản trực tuyến tiếng Việt, trước tiên tác giả đưa ra khái niệm về văn bản trực tuyến được dùng trong phạm vi luận án. Định nghĩa 1: Văn bản trực tuyến - trong phạm vi của luận án - là những văn bản được đăng tải trên các phương tiện truyền thông hoặc dịch vụ trực tuyến bao gồm mạng xã hội, diễn đàn, blog, và các trang thương mại điện tử.

Như đã đề cập trong phần Mở đầu, luận án chỉ tập trung xác định ý định trong các văn bản trực tuyến dưới dạng các bài đăng/bình luận được người dùng của các phương tiện truyền thông xã hội đăng lên. Hay nói cách khác Chương 1. Giới thiệu tổng quan 13 người viết các bài đăng chính là người dùng các phương tiện truyền thông xã hội. Hơn nữa, trong tất cả các nghiên cứu đã công bố trên thế giới về phân tích và hiểu ý định mà tác giả đã tham khảo, khái niệm user intent hay user intention, tức là ý định người dùng đều được dùng để chỉ ý định của người viết.

Do đó trong phạm vi luận án này, khái niệm ý định người viết và ý định người dùng được sử dụng với ý nghĩa và mục đích tương đương nhau. Bên cạnh đó để cho ngắn gọn, đôi khi khái niệm văn bản trực tuyến trong luận án còn được viết là bài đăng. Cũng giống như văn bản, văn bản trực tuyến cũng có thể mang ý định rõ của người dùng, hoặc mang ý định ẩn của người dùng, hoặc không mang ý định nào.1 dưới đây đưa ra ví dụ về một văn bản trực tuyến mang ý định rõ, một văn bản trực tuyến mang ý định ẩn và một văn bản trực tuyến không mang ý định của người dùng. Trong đó, với văn bản trực tuyến mang ý định rõ, người đọc có thể xác định ngay ý định của người dùng là thuê - nhà, với một số tiêu chí như ở khu vực Phương Mai, Bách Khoa, giá khoảng 3 triệu.

Còn với văn bản trực tuyến mang ý định ẩn, người đọc có thể suy diễn ra ý định của người dùng là mua - ô tô, hoặc cũng có thể là thuê - ô tô. Cuối cùng, với văn bản trực tuyến không mang ý định thì có thể thấy ngay là người dùng không thể hiện một ý định cụ thể nào mà đơn giản chỉ là tư vấn cho một ai đó.1: Ví dụ về văn bản trực tuyến chứa và không chứa ý định Loại ý định Văn bản trực tuyến trên các phương tiện truyền thông xã hội Việt Nam “Tình hình là mình đang cần thuê nhà quanh khu vực Phương Mai, Bách Khoa hoặc Tôn Thất Tùng cho 3 người lớn và 1 cháu nhỏ. Ý định rõ (EI) Tầm tiền khoảng 3 triệu. Bạn nào có thông tin gì xin liên lạc với mình theo số 0905231880.

Cảm ơn nhiều !” Ý định ẩn (II) “Xe ô tô 7 chỗ thì loại nào tốt nhỉ ?” Không mang “Với số tiền đó thì bạn khó mà mua được nhà ở khu vực Cầu Giấy” ý định (NI) Việc khảo sát trên các phương tiện truyền thông xã hội ở Việt Nam cho thấy số lượng các bài đăng không mang ý định và mang ý định ẩn nhiều hơn rất nhiều lần so với số lượng bài đăng mang ý định rõ. Tương tự, trong một nghiên cứu của B. Hollerit và cộng sự (2013) [40], nhóm tác giả cũng đưa ra một thống kê về các bài đăng mang ý định “mua bán” trên mạng xã Chương 1. Giới thiệu tổng quan 14 hội Twitter, ở đó trong số 120 bài đăng thu thập được thì có 81 bài mang ý định ẩn và chỉ có 39 bài mang ý định rõ.

Trong khuôn khổ của luận án này tác giả chỉ tập trung xác định ý định của người dùng trong những văn bản mang ý định rõ. Việc xác định ý định người dùng trong những văn bản trực tuyến mang ý định ẩn tuy cũng có những giá trị nhất định của nó nhưng do tính chất phức tạp của loại văn bản này, tác giả sẽ tiếp tục nghiên cứu chúng trong tương lai. Bởi vậy từ đây cho đến cuối luận án tác giả sẽ gọi các đoạn văn bản trực tuyến mang ý định rõ là những văn bản có chứa ý định của người dùng, còn những văn bản mang ý định ẩn được tạm xếp vào cùng lớp với các văn bản không mang ý định.3 Phân tích ý định: bối cảnh khoa học Bài toán Phân tích và xác định ý định là một nhánh của hướng nghiên cứu Nhận biết kế hoạch, hành động, ý định [95] (Plan, activity, intent recognition), một hướng nghiên cứu đã bắt đầu từ khoảng 35 năm về trước. Công bố khoa học đầu tiên về nhận biết kế hoạch là của nhóm Schmidt, Sridharan, and Goodson vào năm 1978 [90].

Sau đó, trong mười năm gần đây, hướng nghiên cứu này đã đạt được nhiều tiến bộ, đặc biệt là trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và những lĩnh vực liên quan. Trong đó, phải kể đến ba yếu tố chính làm nên sự tiến bộ này là: (1) nhu cầu bức thiết về một hệ thống nhận biết kế hoạch tinh vi và hiệu quả cho rất nhiều các ứng dụng khác nhau; (2) sự phát triển về kỹ thuật của các thuật toán trong các mô hình xác suất, mô hình học máy, mô hình tối ưu; (3) dữ liệu về các hoạt động của con người ngày càng nhiều và có thể thu thập dễ dàng. Theo nhận định của Chen và cộng sự (2002) [20], có hai cách tiếp cận chính để giải quyết bài toán xác định ý định người dùng trên các phương tiện truyền thông xã hội trực tuyến: (1) Dựa vào các hành vi, hồ sơ của người dùng tham gia trên các phương tiện truyền thông trực tuyến như nhấn chọn liên kết (click the hyperlinks), lịch sử đăng nhập (login), lưu trang, đóng trình duyệt, tải dữ liệu (download); (2) Dựa vào các đặc trưng ngữ nghĩa, cú pháp, từ vựng của những bài đăng dưới dạng văn bản của người dùng. Những nghiên cứu đầu tiên về hiểu ý định hay xác định mục tiêu của người dùng hầu hết đi theo hướng tiếp cận (1), điển hình như Ashkan và cộng sự (2008) [2], Broder và cộng sự (2002)[12], Chen và cộng sự (2002) [20], Kiseleva và cộng Chương 1.

Giới thiệu tổng quan 15 sự [58], Lee và cộng sự (2005) [63], Li và cộng sự (2008) [66], Radlinski và cộng sự (2010) [82], Speretta và cộng sự (2004) [94], Shen và cộng sự (2011) [91]. Khi có sự xuất hiện của mạng xã hội như facebook (2004), twitter (2006), dữ liệu dưới dạng văn bản như các bài đăng của người dùng (post, comment, tweet) tăng đáng kể, vì vậy hướng tiếp cận (2) cũng phát triển mạnh hơn và đã đạt được những kết quả đáng ghi nhận.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Luận án tiến sĩ "Phân Tích Ý Định từ Văn Bản Ngắn Trực Tuyến Tiếng Việt - Nghiên Cứu Chuyên Sâu" đi sâu vào việc giải mã ý định ẩn chứa trong những dòng chữ ngắn ngủi trên mạng. Nghiên cứu này mở ra hướng tiếp cận mới trong việc hiểu hành vi người dùng, từ đó ứng dụng vào nhiều lĩnh vực như marketing, chăm sóc khách hàng, và phân tích dư luận xã hội. Luận án tập trung vào những thách thức đặc thù của tiếng Việt, như sự đa dạng trong cách diễn đạt, sử dụng ngôn ngữ không chính thức, và các yếu tố văn hóa ảnh hưởng đến ý định. Đọc xong luận án, bạn sẽ có được cái nhìn chuyên sâu về cách máy móc "đọc vị" được người Việt, và cách áp dụng những kiến thức này vào thực tế.

Để hiểu rõ hơn về cách máy tính xử lý ngôn ngữ tiếng Việt, bạn có thể xem thêm luận văn thạc sĩ về "Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính xây dựng từ điển viết tắt cho dữ liệu văn bản lâm sàng tiếng việt," nghiên cứu này giúp giải quyết vấn đề viết tắt phổ biến trong văn bản trực tuyến, từ đó cải thiện độ chính xác của việc phân tích ý định. Bên cạnh đó, để tìm hiểu về cách trích xuất thông tin quan trọng từ văn bản tiếng Việt, bạn có thể tham khảo nghiên cứu "Nghiên cứu các phương pháp trích chọn sự kiện và ứng dụng vào bài toán trích chọn sự kiện dịch bệnh," việc trích chọn sự kiện có thể giúp hiểu rõ hơn về ngữ cảnh và động cơ của người viết. Hoặc, nếu bạn quan tâm đến việc xác định tác giả dựa trên văn phong, luận văn "Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính mô hình xác định tác giả dựa trên văn phong của các văn bản tiếng việt" sẽ cung cấp cho bạn một góc nhìn khác về cách ngôn ngữ phản ánh ý định.