Luận văn: Nghiên cứu và Phát triển Chatbot cho Chăm Sóc Khách Hàng Trực Tuyến

Luận văn nghiên cứu ứng dụng chatbot vào CSKH trực tuyến: Tối ưu trải nghiệm khách hàng, giảm chi phí, tăng hiệu quả hoạt động. Tìm hiểu ngay!

• Tác giả: Nguyễn Đắc Phương Thảo
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thanh Hùng
• Trường học: Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ Thông tin
• Đề tài: Nghiên cứu và phát triển ứng dụng Chat-bot cho dịch vụ chăm sóc khách hàng trực tuyến
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• MỞ ĐẦU
• 1. Lý do chọn đề tài
• 2. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu
• 2.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 2.2. Nội dung và phạm vi nghiên cứu
• 2.3. Tóm tắt các luận điểm và đóng góp mới
• DANH MỤC CÁC HỈÌNH VỀ
• DANH MỤC CÁC BẰNG BIÊU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VŨ CHAT BOT
• 1.1. Bài nigin Chat-bot
• 1.2. Các thành phần của Chat-bot
• 1.3. Một số ứng dụng Chat-bot
• 1.4. Các cách tiếp cận để xây dựng Chat-bot
• 1.6. Rule-based Chal-bol
• 1.7. Corpus-based Chat-bot
• 1.8. Sequence to sequence Chat-bots
• 2. CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG CIIAT-BOT CIIO DICII VU CIIAM SOC KITACII HANG TRUC TUYEN
• 2.1. Giải quyết bài toán Phân loại ý định
• 2.2. Các bước thựo hiện của Chat-bot Nhất Nam
• 2.3. Mô tả cơ sỡ đũ liệu
• 2.4. Mô tả chỉ tiết thành phần của Chat-bot
• 2.5. Ví dụ các bước thực hiện của thuật toàn
• 3. CHƯƠNG 3: CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH VÀ KIẾM THỨ
• 3.1. 3ơ đồ cầu trúc của ChatBot Nhat Nam
• 3.2. Cài đặt môi trường
• 3.3. Chạy chương trình
• 3.4. Các thông số ruô hình và phương pháp dánh giá
• 4. CHƯƠNG 4: TÀI LIỆU THAM KHẢO
• Lời cảm ơn
• Tóm tắt nội dung luận văn

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Chatbot Chăm Sóc Khách Hàng AI

Chatbot chăm sóc khách hàng đang trở thành một xu hướng không thể thiếu trong bối cảnh dịch vụ khách hàng trực tuyến ngày càng phát triển. Sự ra đời của chatbot không chỉ giúp doanh nghiệp tự động hóa chăm sóc khách hàng mà còn mang lại trải nghiệm liền mạch, nhanh chóng cho người dùng. Ứng dụng chatbot sử dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP để hiểu và phản hồi các yêu cầu của khách hàng một cách thông minh. Theo một thống kê gần đây, việc triển khai chatbot đã giúp các doanh nghiệp giảm tới 30% chi phí vận hành trong khi vẫn duy trì hoặc thậm chí tăng cường hiệu suất của đội ngũ hỗ trợ khách hàng. Chatbot không chỉ là một công cụ trả lời tự động; nó còn là một giải pháp chatbot cho doanh nghiệp toàn diện, có khả năng học hỏi và thích ứng với các tình huống khác nhau. Từ việc giải đáp thắc mắc thường gặp, hỗ trợ kỹ thuật cơ bản đến thu thập phản hồi và phân tích dữ liệu khách hàng, chatbot đang dần thay đổi cách thức tương tác khách hàng truyền thống. Một trong những ưu điểm nổi bật của chatbot là khả năng hoạt động 24/7, đảm bảo rằng khách hàng luôn nhận được sự hỗ trợ cần thiết, bất kể thời gian hay địa điểm. Ngoài ra, chatbot còn có khả năng hỗ trợ khách hàng đa kênh, từ website, ứng dụng di động đến các nền tảng mạng xã hội, giúp doanh nghiệp tiếp cận khách hàng một cách toàn diện. Việc tối ưu hóa chatbot là một quá trình liên tục, đòi hỏi sự theo dõi và điều chỉnh để đảm bảo rằng chatbot luôn cung cấp những phản hồi chính xác và hữu ích nhất. Nhìn chung, chatbot đang mở ra một kỷ nguyên mới cho chăm sóc khách hàng 24/7, nơi mà sự tiện lợi, hiệu quả và cá nhân hóa được đặt lên hàng đầu. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc nghiên cứu chatbot, phát triển chatbot, và đánh giá các yếu tố quan trọng trong việc xây dựng một chatbot hiệu quả cho dịch vụ khách hàng trực tuyến.

1.1. Vai trò của Trí Tuệ Nhân Tạo AI trong Chatbot

Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò then chốt trong việc tạo ra các chatbot thông minh và hiệu quả. AI cung cấp khả năng cho chatbot hiểu ngôn ngữ tự nhiên, học hỏi từ dữ liệu và đưa ra các phản hồi phù hợp. Các kỹ thuật như học máy (machine learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho phép chatbot phân tích ý định của người dùng, trích xuất thông tin quan trọng và tạo ra các câu trả lời có ý nghĩa. AI cũng giúp chatbot cải thiện khả năng tương tác khách hàng theo thời gian bằng cách học từ các cuộc trò chuyện trước đó. Việc tích hợp AI vào chatbot không chỉ tăng cường hiệu suất mà còn mang lại trải nghiệm cá nhân hóa hơn cho khách hàng. Các thuật toán AI như mạng nơ-ron sâu (deep learning) và các mô hình ngôn ngữ lớn (large language models) đang được sử dụng rộng rãi để xây dựng các chatbot phức tạp có khả năng xử lý các yêu cầu phức tạp và đa dạng.

1.2. Tầm quan trọng của chatbot trong dịch vụ khách hàng trực tuyến

Trong kỷ nguyên số, dịch vụ khách hàng trực tuyến đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì và tăng cường trải nghiệm khách hàng. Chatbot nổi lên như một công cụ đắc lực để đáp ứng nhu cầu hỗ trợ khách hàng nhanh chóng và hiệu quả. Chatbot giúp giải quyết các truy vấn thường gặp, cung cấp thông tin sản phẩm, và hướng dẫn khách hàng thông qua các quy trình phức tạp. Khả năng hoạt động 24/7 của chatbot đảm bảo rằng khách hàng luôn nhận được sự hỗ trợ cần thiết, ngay cả ngoài giờ làm việc. Việc triển khai chatbot cũng giúp giảm tải cho đội ngũ hỗ trợ khách hàng, cho phép họ tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn đòi hỏi sự can thiệp của con người. Theo một nghiên cứu của IBM, 79% khách hàng thích sử dụng chatbot vì tính tiện lợi và khả năng giải quyết vấn đề nhanh chóng.

II. Phân Tích Bài Toán Phát Triển Chatbot Hỗ Trợ Khách Hàng Tốt Nhất

Để xây dựng một ứng dụng chatbot hiệu quả, việc phân tích bài toán một cách kỹ lưỡng là vô cùng quan trọng. Cần xác định rõ mục tiêu của chatbot, đối tượng người dùng, và các chức năng chính mà chatbot cần thực hiện. Một trong những thách thức lớn nhất là làm thế nào để chatbot hiểu và phản hồi các yêu cầu của khách hàng một cách chính xác và tự nhiên. Điều này đòi hỏi sự kết hợp giữa các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP và học máy machine learning để chatbot có thể học hỏi và thích ứng với các tình huống khác nhau. Ngoài ra, cần phải xem xét các yếu tố như kiến trúc chatbot, thiết kế giao diện, và quy trình triển khai chatbot để đảm bảo rằng chatbot hoạt động một cách trơn tru và dễ sử dụng. Việc đánh giá chatbot cũng là một bước quan trọng để xác định các điểm mạnh và điểm yếu của chatbot và đưa ra các cải tiến cần thiết. Phân tích dữ liệu từ các cuộc trò chuyện thực tế giúp hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng và tối ưu hóa chatbot để đáp ứng những nhu cầu đó. Cần phải xác định các bài toán chatbot cụ thể cần giải quyết, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi thường gặp, hỗ trợ đặt hàng, hoặc giải quyết các vấn đề kỹ thuật. Từ đó, có thể xây dựng một nền tảng chatbot vững chắc và linh hoạt, có khả năng mở rộng và thích ứng với các yêu cầu thay đổi của doanh nghiệp.

2.1. Xác định phạm vi và mục tiêu của chatbot chăm sóc khách hàng

Trước khi bắt đầu xây dựng chatbot, cần xác định rõ phạm vi và mục tiêu của nó. Phạm vi bao gồm các lĩnh vực mà chatbot sẽ hỗ trợ, chẳng hạn như cung cấp thông tin sản phẩm, giải quyết các vấn đề kỹ thuật, hoặc hỗ trợ đặt hàng. Mục tiêu bao gồm các kết quả cụ thể mà chatbot cần đạt được, chẳng hạn như giảm thời gian phản hồi, tăng mức độ hài lòng của khách hàng, hoặc giảm chi phí vận hành. Việc xác định rõ phạm vi và mục tiêu giúp tập trung nỗ lực phát triển và tối ưu hóa chatbot để đạt được hiệu quả cao nhất. Cần phải xem xét các yếu tố như nguồn lực sẵn có, thời gian triển khai, và các yêu cầu kỹ thuật để xác định phạm vi và mục tiêu một cách thực tế và khả thi. Ví dụ, nếu mục tiêu là giảm thời gian phản hồi, có thể tập trung vào việc xây dựng chatbot có khả năng trả lời các câu hỏi thường gặp một cách nhanh chóng và chính xác.

2.2. Thu thập và phân tích dữ liệu tương tác khách hàng để đào tạo AI

Dữ liệu tương tác khách hàng là nguồn tài nguyên quý giá để đào tạo trí tuệ nhân tạo AI cho chatbot. Việc thu thập và phân tích dữ liệu này giúp chatbot hiểu rõ hơn về nhu cầu và hành vi của khách hàng. Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như các cuộc trò chuyện trước đó, email, phản hồi trên mạng xã hội, và các khảo sát. Việc phân tích dữ liệu khách hàng giúp xác định các chủ đề phổ biến, các câu hỏi thường gặp, và các vấn đề mà khách hàng thường gặp phải. Dữ liệu này sau đó có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình học máy machine learning cho phép chatbot dự đoán ý định của khách hàng và cung cấp các phản hồi phù hợp. Cần phải đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập và sử dụng một cách có đạo đức và tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Việc tối ưu hóa chatbot dựa trên dữ liệu thực tế giúp chatbot cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP và mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.

III. Phương Pháp Xây Dựng Chatbot Chăm Sóc Khách Hàng Hiệu Quả NLP

Việc xây dựng một chatbot chăm sóc khách hàng hiệu quả đòi hỏi một phương pháp tiếp cận toàn diện, kết hợp giữa các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP, học máy machine learning, và thiết kế trải nghiệm người dùng. Đầu tiên, cần phải xây dựng một kiến trúc chatbot vững chắc, bao gồm các thành phần như bộ phân tích ngôn ngữ, bộ quản lý hội thoại, và bộ tạo phản hồi. Bộ phân tích ngôn ngữ có nhiệm vụ hiểu ý định của người dùng, bộ quản lý hội thoại điều phối luồng hội thoại, và bộ tạo phản hồi tạo ra các câu trả lời phù hợp. Tiếp theo, cần phải thiết kế chatbot một cách cẩn thận, đảm bảo rằng giao diện chatbot thân thiện và dễ sử dụng. Cần phải xem xét các yếu tố như ngôn ngữ, giọng điệu, và phong cách giao tiếp của chatbot để tạo ra một trải nghiệm tương tác khách hàng tự nhiên và hấp dẫn. Việc sử dụng các nền tảng chatbot có sẵn có thể giúp tiết kiệm thời gian và công sức phát triển. Tuy nhiên, cần phải lựa chọn một nền tảng phù hợp với nhu cầu và yêu cầu cụ thể của doanh nghiệp. Luận văn chatbot cần tập trung vào các phương pháp tiên tiến để cải thiện hiệu quả chăm sóc khách hàng thông qua chatbot.

3.1. Lựa chọn và tích hợp các công cụ NLP phù hợp cho chatbot

Việc lựa chọn và tích hợp các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP phù hợp là yếu tố then chốt để xây dựng chatbot có khả năng hiểu và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên một cách chính xác. Có rất nhiều công cụ NLP khác nhau, mỗi công cụ có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Cần phải xem xét các yếu tố như khả năng hỗ trợ ngôn ngữ, độ chính xác, tốc độ xử lý, và chi phí để lựa chọn các công cụ phù hợp với nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp. Các công cụ NLP phổ biến bao gồm các thư viện như NLTK, SpaCy, và các dịch vụ đám mây như Google Cloud Natural Language API và Microsoft Azure Cognitive Services. Việc tích hợp các công cụ NLP vào chatbot đòi hỏi kiến thức về lập trình và các giao thức API. Cần phải đảm bảo rằng các công cụ NLP được tích hợp một cách liền mạch và hoạt động một cách hiệu quả.

3.2. Xây dựng cơ sở dữ liệu tri thức cho chatbot bằng kiến thức nghiệp vụ

Cơ sở dữ liệu tri thức (knowledge base) là một thành phần quan trọng của chatbot, cung cấp cho chatbot thông tin cần thiết để trả lời các câu hỏi của khách hàng. Cơ sở dữ liệu tri thức nên bao gồm các câu hỏi thường gặp, thông tin sản phẩm, hướng dẫn sử dụng, và các kiến thức nghiệp vụ khác liên quan đến lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp. Việc xây dựng cơ sở dữ liệu tri thức đòi hỏi sự hợp tác giữa các chuyên gia về lĩnh vực và các nhà phát triển chatbot. Cần phải thu thập và tổ chức thông tin một cách có cấu trúc để chatbot có thể dễ dàng truy cập và sử dụng. Việc cập nhật cơ sở dữ liệu tri thức thường xuyên là rất quan trọng để đảm bảo rằng chatbot luôn cung cấp thông tin chính xác và mới nhất. Cơ sở dữ liệu tri thức có thể được xây dựng bằng nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như sử dụng các hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) hoặc các công cụ quản lý tri thức chuyên dụng.

3.3 Thiết kế quy trình xử lý hội thoại và quản lý ngữ cảnh

Thiết kế quy trình xử lý hội thoại và quản lý ngữ cảnh là yếu tố then chốt để tạo ra các cuộc trò chuyện tự nhiên và mạch lạc với chatbot. Quy trình xử lý hội thoại xác định cách chatbot phản hồi các yêu cầu của người dùng, bao gồm cả việc hiểu ý định, trích xuất thông tin quan trọng và tạo ra các câu trả lời phù hợp. Quản lý ngữ cảnh giúp chatbot ghi nhớ thông tin từ các cuộc trò chuyện trước đó và sử dụng thông tin này để đưa ra các phản hồi phù hợp hơn. Cần phải xem xét các yếu tố như mục tiêu của cuộc trò chuyện, loại thông tin cần thu thập và các kịch bản có thể xảy ra để thiết kế một quy trình xử lý hội thoại hiệu quả. Việc sử dụng các kỹ thuật như quản lý trạng thái và quản lý lịch sử giúp chatbot duy trì ngữ cảnh và đưa ra các phản hồi phù hợp hơn. Cần phải kiểm tra và điều chỉnh quy trình xử lý hội thoại thường xuyên để đảm bảo rằng chatbot hoạt động một cách trơn tru và hiệu quả.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Chatbot Nâng Cao Trải Nghiệm Khách Hàng

Việc ứng dụng chatbot vào thực tế mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, đặc biệt là trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng. Chatbot có thể được sử dụng để cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7, giải đáp các thắc mắc thường gặp, hỗ trợ đặt hàng, và giải quyết các vấn đề kỹ thuật. Ngoài ra, chatbot còn có thể được sử dụng để thu thập phản hồi từ khách hàng, phân tích dữ liệu khách hàng, và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Việc triển khai chatbot vào các kênh hỗ trợ khách hàng đa kênh giúp doanh nghiệp tiếp cận khách hàng một cách toàn diện và cung cấp trải nghiệm liền mạch trên tất cả các kênh. Các giải pháp chatbot cho doanh nghiệp ngày càng trở nên đa dạng và phong phú, cho phép doanh nghiệp lựa chọn các giải pháp phù hợp với nhu cầu và ngân sách của mình. Theo một nghiên cứu của Salesforce, 69% khách hàng thích sử dụng chatbot vì tính tiện lợi và khả năng giải quyết vấn đề nhanh chóng.

4.1. Chatbot hỗ trợ đặt hàng và thanh toán trực tuyến

Chatbot có thể được sử dụng để hỗ trợ khách hàng đặt hàng và thanh toán trực tuyến một cách nhanh chóng và dễ dàng. Chatbot có thể hướng dẫn khách hàng thông qua quy trình đặt hàng, cung cấp thông tin về sản phẩm, và giúp khách hàng lựa chọn các phương thức thanh toán phù hợp. Chatbot cũng có thể được sử dụng để xử lý các giao dịch thanh toán một cách an toàn và bảo mật. Việc tích hợp chatbot với các hệ thống thanh toán trực tuyến giúp tự động hóa quy trình đặt hàng và thanh toán, giảm chi phí và tăng cường hiệu suất.

4.2. Chatbot cung cấp thông tin sản phẩm và giải đáp thắc mắc 24 7

Chatbot có thể được sử dụng để cung cấp thông tin sản phẩm và giải đáp thắc mắc cho khách hàng 24/7. Chatbot có thể cung cấp thông tin chi tiết về sản phẩm, so sánh các sản phẩm khác nhau, và trả lời các câu hỏi thường gặp. Chatbot cũng có thể được sử dụng để cung cấp hỗ trợ kỹ thuật và giải quyết các vấn đề mà khách hàng gặp phải. Việc cung cấp thông tin và hỗ trợ khách hàng một cách nhanh chóng và dễ dàng giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng cường sự hài lòng.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Ứng Dụng Chatbot Tương Lai

Luận văn chatbot này đã trình bày một cái nhìn tổng quan về việc nghiên cứu chatbot, phát triển chatbot, và ứng dụng chatbot trong dịch vụ khách hàng trực tuyến. Chatbot đang trở thành một công cụ không thể thiếu cho doanh nghiệp, giúp tự động hóa các quy trình, giảm chi phí, và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, việc xây dựng một chatbot hiệu quả đòi hỏi sự kết hợp giữa các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP, học máy machine learning, và thiết kế trải nghiệm người dùng. Trong tương lai, chatbot sẽ tiếp tục phát triển và trở nên thông minh hơn, có khả năng hiểu và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên một cách chính xác và tự nhiên hơn. Các đề tài chatbot sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa chatbot, đánh giá chatbot, và phát triển các ứng dụng chatbot mới. Nghiên cứu cần tập trung vào việc khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo AI để tạo ra các chatbot có khả năng học hỏi và thích ứng với các tình huống khác nhau. Cần phải xem xét các yếu tố như đạo đức và bảo mật để đảm bảo rằng chatbot được sử dụng một cách có trách nhiệm và bảo vệ quyền lợi của khách hàng.

5.1. Đánh giá hiệu quả triển khai chatbot trong doanh nghiệp

Việc đánh giá chatbot là rất quan trọng để xác định liệu chatbot có đạt được các mục tiêu đã đề ra hay không. Cần phải xem xét các chỉ số như thời gian phản hồi, mức độ hài lòng của khách hàng, và chi phí vận hành để đánh giá hiệu quả của chatbot. Ngoài ra, cần phải thu thập phản hồi từ khách hàng và nhân viên để xác định các điểm mạnh và điểm yếu của chatbot. Cần phải sử dụng các phương pháp đánh giá chatbot khác nhau để có được một cái nhìn toàn diện về hiệu quả của chatbot. Việc tối ưu hóa chatbot dựa trên kết quả đánh giá giúp chatbot cải thiện hiệu quả và mang lại nhiều lợi ích hơn cho doanh nghiệp.

5.2. Hướng phát triển chatbot trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo AI

Trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo AI, chatbot có tiềm năng phát triển vượt bậc. Chatbot sẽ có khả năng hiểu và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên một cách chính xác và tự nhiên hơn, dự đoán nhu cầu của khách hàng, và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Chatbot cũng sẽ có khả năng tích hợp với các hệ thống khác của doanh nghiệp, chẳng hạn như hệ thống quản lý khách hàng (CRM) và hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP). Các nền tảng chatbot sẽ trở nên mạnh mẽ và linh hoạt hơn, cho phép doanh nghiệp xây dựng và triển khai các chatbot phức tạp một cách dễ dàng. Cần phải tiếp tục nghiên cứu chatbot và phát triển các kỹ thuật mới để khai thác tối đa tiềm năng của chatbot trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo AI.

Trích đoạn nội dung tài liệu

TRUONG BAI HOC BACH KHOA HA NOT LUAN VAN THAC Si Nghiên cứu và phát triển tng dung chat-bot cho dịch vụ chăm sóc khách hàng trực tuyên NGUYEN ĐẮC PHƯƠNG THẢO Ngành: Công nghệ Thông tin Giảng viên hướng din: TS. Nguyễn Thanh Hùng Viện: Công nghệ thông tin và truyền thông HÀ NỘI, 2020 TRUONG BAI HOC BACH KHOA HA NOT LUAN VAN THAC Si Nghiên cứu và phát triển tng dung chat-bot cho dịch vụ chăm sóc khách hàng trực tuyên NGUYEN ĐẮC PHƯƠNG THẢO Ngành: Công nghệ Thông tin Giáng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Thanh Hùng tigi cn GvED Công nghệ thông tin và truyền thông HA NOT, 2020 CONG HOA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập — Tự đø— Hạnh phúc BẢN XÁC NHẠN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ và tên tác giả luận văn : Nguyễn Đắc Phương Tháo Dé tai luận văn: Nghiên cứu và phát triển ứng đụng Chat - bot cho dich vụ chăm sóc khách hàng trực tuyển. Chuyên ngành: Công nghệ thông tin Mã số HV: CB170275 Tác giả, Người hướng dẫn khea học và Hội đồng châm luận văn xác nhận tác giả đã sửa chữa, bế sung luận văn theo biên bản họp Hội đẳng ngày 27/06/2020 với oắc nội dụng sau: - Tham khio cde nén lãng nước ngoài về xây dựng Chatbot (Mục 1.2 - trang 13-15) -_ Khảo sát các phương pháp giải quyết bài toán phân loại ý định (Mục 1.7 - trang 20-21) ~_ Bồ sung thêm thông tím Š mô tà cơ sở đứt liệu (Mục 3.3 — trang 27-31) Bồ sung sơ đồ cầu trúc Chathot, Nhat.1 — trang 40) Mô phỏng lập thực nghiệm (Mục 3.2 - trang 49-51) - Tham chiếu đến các tải hệu tham khảo, ~_ Sữa sáu lỗi về trình bày cho hợp lý Ngày 08 tháng 07 nim 2020 Giáo viên hướng dẫn Tác giả luận văn CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG MO DAU 1.

Lý đo chon dé tai €6 thể nói sự phát triển của công nghệ thông tin luôn mạng đến cho con tgười sự tiện dụng, chính xác, nhanh gọn. Trong đỏ hệ thống trả lời tự dòng Chat-bot, m1 mang quan trọng trong công rghệ thông tin hiện nay, đồng vai rõ quan trọng trong mọi lĩnh vực như kinh tế, kinh doanh, ngần hàng, bưu chính, giáo dục. Chat-bot hỗ trợ trực tuyển các khúc mắc lặp đi lặp lại của khách hàng sử đụng phần mềm kế toán Nhật Nam được xây đựng trên nên tảng trí tuệ nhân tạo, là Chat-bot có khá năng làm việc 24/24 không biết mệt mỗi, không cần phái nghỉ ngơi mả người đừng nhận được câu trả lời nhanh chóng, đồng thời rút ngắn thời gian làm việc, tăng độ chỉnh xác, hiệu quả công việc cao. Việc trả lời tin nhắn.

trên website, các trang mạng xã hội ngày cảng phố biến rộng rãi, người dừng đành Ƒl lớn thời gian của họ vào nhắn tin trên các trang mạng xã hội thay vì trao đối thông tin qua các cuộc gọi điện thoại. Tiên nay, theo thống kê cho thấy số lượng người sử dụng phan mém toán Nhất Nam càng ngày cảng tắng cao, nhất là trọng các kỳ cao diễm của quyết toán thuế, với đột ngũ nhân viên hùng hậu cũng không thể hỗ trợ được hếi dẫn đến nhiều trường hợp khách hảng không nhận được sự trợ giúp kịp thời khi cần thiết, Hiểu dược lâu quan trọng đó, cùng với những kiến thức tìm hiểu dược trong thời gian vừa qua tôi dã lâm về dễ tài “ghiên cửu và phải triển ứng dụng Chat-bot cho dịch vụ chăm sóc khách hàng trực tuyến” với một tình thần say xmê vả nghiêm tức 2. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn, đổi tượng, phạm vi nghiên cứu 2.1 Mục tiêu nghiên cửu. ~ Tâm tiểu các phương pháp xây đựng Chat-bot trên nên tang trí Luệ nhân lạo, - Dánh giá, lựa chợn phương pháp phù hợp với thực tiễn đề tài hướng đến.

- Xây dụng và hoàn thiện Chat-bot hỗ trợ trực tuyển các khúc mắc của khách. hàng sử đựng phần mẻm kế toán Nhất Nam, gảm có cáo chức năng- - Chat-bot hiểu và trả lời tự động các câu hỏi của người ding với những câu hỏi mả người dùng thường lặp đi lặp lại hoặc gắn giồng nhau. - Loại bỏ các câu hỏi spam tử người dùng, DA C CAC HINH VE Tlinh 1.1 Chatbot theo kich bản.2 Kieh ban otia Chat-bot.3 Giao diện nên táng ChatÊuel. sec a Tình 1 4 Giao diện nên tăng SnatehĐot - 0 Hình 1.5 Giao diện nên tảng Chat-bot FPT.6 Giao diện nên tăng Chat-bot Messnow.7 Giao diện nên tăng Chat-bot Harafunnel Hình 1.8 Ví du về mẫu trong Rule-hased.9 Vi dy mé hinh Sequence to squence .1 Chal-Bot Nhal Nam.2 Các câu hỏi trong cơ sở đữ liệu.3 Các câu trả lời trong cơ sở đữ liệu Hình 3.4 Sơ đồ mô tả chỉ Hết về thánh phần của Chal-Bot Hình 3.5 Vĩ dụ về khoảng cách của 2 vector theo cosine.2 Logp trình dịch Pyoharm Hình 3.3 Giao diện của chương trình đema.4 Chat-bot tự động trả lời câu hỏi của khách hàng, Hinh 3.5 Cân hôi chủ đề nghiệp vụ mới 0 h.Wy oi vi ẽ.7 Thuật toán Cosine .8 5-fold cross validation.9 Hình mình họa cho độ do Precision và RecalÏ.ec sec iti DANH MUC CAC BANG BLEU Bang 2.1 Tên nhãn và số lượng câu hỏi tương ứng, Bang 2.2 Bang tinh tan sé TF.3 Bang tinh thn $6 DD o.1 Bang tinh TE-IDF - - -R Bang 3.1 Bảng các thư viện cần dùng để xảy dựng Chat-Bot 31 Bang 3.3 Bảng mỗ tả 24 câu test.4 Bảng số liệu các độ đo w DANH MUC CAC BANG BLEU Bang 2.1 Tên nhãn và số lượng câu hỏi tương ứng, Bang 2.2 Bang tinh tan sé TF.3 Bang tinh thn $6 DD o.1 Bang tinh TE-IDF - - -R Bang 3.1 Bảng các thư viện cần dùng để xảy dựng Chat-Bot 31 Bang 3.3 Bảng mỗ tả 24 câu test.4 Bảng số liệu các độ đo w DA C CAC HINH VE Tlinh 1.1 Chatbot theo kich bản.2 Kieh ban otia Chat-bot.3 Giao diện nên táng ChatÊuel.

sec a Tình 1 4 Giao diện nên tăng SnatehĐot - 0 Hình 1.5 Giao diện nên tảng Chat-bot FPT.6 Giao diện nên tăng Chat-bot Messnow.7 Giao diện nên tăng Chat-bot Harafunnel Hình 1.8 Ví du về mẫu trong Rule-hased.9 Vi dy mé hinh Sequence to squence .1 Chal-Bot Nhal Nam.2 Các câu hỏi trong cơ sở đữ liệu.3 Các câu trả lời trong cơ sở đữ liệu Hình 3.4 Sơ đồ mô tả chỉ Hết về thánh phần của Chal-Bot Hình 3.5 Vĩ dụ về khoảng cách của 2 vector theo cosine.2 Logp trình dịch Pyoharm Hình 3.3 Giao diện của chương trình đema.4 Chat-bot tự động trả lời câu hỏi của khách hàng, Hinh 3.5 Cân hôi chủ đề nghiệp vụ mới 0 h.Wy oi vi ẽ.7 Thuật toán Cosine .8 5-fold cross validation.9 Hình mình họa cho độ do Precision và RecalÏ.ec sec iti 3.1 Céc thang 36 trong md hinh 3.2 Phuong phap dauh gia chuong trinh.2 Bồ liệu các độ đo chính xác cúa mô hình CHƯƠNG 4. TÀI LIỆU THAM KHẢO ii 3.1 Céc thang 36 trong md hinh 3.2 Phuong phap dauh gia chuong trinh.2 Bồ liệu các độ đo chính xác cúa mô hình CHƯƠNG 4. TÀI LIỆU THAM KHẢO ii - Đôi với các câu hỏi phức tạp hoặc về những chủ để mới Chal-boL sẽ chuyển dến cho nhân viên tư vá ê trả lời. 22 ội dung và phạm vi nghiên cửu Nội dưng nghiên cứu - Nghiên cứu lý thuyết và thử nghiệm “Nghién cửu và phát triển ứng dung Chat-bot cho dịch vụ chăm súc khách hàng mực tuyển”, giúp trả lời các khúc mắc của khách hàng dang sử dụng hoặc dang có nlu cầu mua phân mềm kế toán.

hát Nam, một cách nhanh chống và chính xác, giâm tải công việc cũa đội ngũ nhân viên hỗ trợ vả giảm sự phản nan của khách hàng, về việc hỗ trợ chậm trẻ. - — Xây dịng Chat-bot trả lời hr động 24/24. Phạm ví nghiên cứu - _ Nghiên cửu các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên phủ hợp cho Chat- bot hướng tới - — Tổng hợp đữ liệu hỏi đáp đã có của công ty, lựa chọn phương pháp phù hợp. -_ Xây dựng thành phần xử lý ngôn ngữ tự nhiên chỉnh của Chat-bot.

-_ Xây dụng Chat-bot thành sorvicc. Tóm tắt các luận điểm và đóng góp mới Các ngành về địch vụ phan mềm liện nay chưa có hoặc rất íL đơn vị triển khai cl tebot bự động trả lời các khúc ruắc của khách hàng, và chủ dé dé chat-bot có thể trả lời lụ động, được lũng không nhiều do đặc thà ngÌnệp vụ, cũng nhủự trong k sứ dụng phan mém ké toan Nhat Nam phat sinh nhiều lỗi má khách hàng, không hiểu lỗi gi dé phan ảnh lại qua tia nhắn nên phẩn gọi điện trực tiếp qua số hotline gặp hỗ trợ viên. Tuy nhiên trang quá trình làm việc cổng tác tại công ty TNIHI tin hạc Nhat Nam, tôi có tổng hợp được cáo chú để về nghiệp vụ và các lỗi phát simh từ phân mêm kế toàn, đề đưa ra thanh nhiều trường hợp và câu trả lời có sẵn, khách. hàng có thể hỏi trực tiếp qua công hỗ trợ trực tuyến, mà không cần phải gọi điện cho tống đài viên nữa.

Nên câu hỏi khó, chat-bot sé phan loại và gửi đến cho nhân viên để được giải quyết kịp thời, không mắt thời gian chờ đợi. ta MỤC LỤC DANII MỤC CÁC HỈÌNH VỀ Hi DANH MỤC CÁC BẰNG BIÊU. TONG QUAN VŨ CHAT BOT 12 LL Bhai nigin Chat-bot.escsessesessessnensen sine sstaestinete 1.2 Các thành phần của Chat-bot ~ 1,3 Mật số ứng đụng Chat-bot tớ 1,4 Các cách tiếp cận để xây dựng Chat-bot 1.6 Rule-based Chal-bol.7 Corpus-based Chat-bot.8 Sequence to sequence Chat-bots. XAY DUNG CIIAT-BOT CIIO DICII VU CIIAM SOC KITACII HANG TRUC TUYEN 15 2,1 Giải quyết bài toán Phân loại ý định.2 Các bước thựo hiện của Chat-bot Nhất Nam 16 2,3 Mô tả cơ sỡ đũ liệu 18 3,4 Mô tâ chỉ tiết thành phần của Chat-bot 5 2.3 Vi du các bước thực hiện của thuật toàn.

CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH VÀ KIẾM THỨ 30 3.1 3ø đỗ cầu trúc của ChatBot Nhat Nam 3,2 Cài đặt môi trường 3.3 Chạy chương trình 3.4 Các thông số ruô hình và phương pháp dánh giá. Loi cam on Để hoàn thanh Luan vin thac sĩ nảy trước hết em xin gửi đến quý thay sô giáo trong Viện Công nghệ và Truyền thêng trường Pai hoc Bach Khoa Ha No đã tận tình truyền đạt kiên thức trong những năm em học tẬp. tôn kiến thức tiếp thủ được không chỉ là nên tầng cho quá trình nghiên cứu má còn là hành trang qui bau để em bước đi một cách vững chắc vả tự tin Đặc biệt với tất cả tấm lòng mình, em xin gửi đến T5. Nguyễn Thanh Hùng, và những người đã tận tỉnh hưởng dân, giúp dỡ em hoản thành luận vẫn nảy lời căm ơn sâu sắc nhất, Cuối cùng xin gửi lời cảm ơn đến gia đỉnh, bạn bẻ vả tập thể lớp CNTT 2017B, những người đã luôn ở bên khich lệ và động viên em rất nhiều.