Luận Văn: Trích Rút Sự Kiện Từ Mạng Xã Hội Facebook Việt (ĐH Bách Khoa HN)

Luận văn về trích rút sự kiện từ Facebook Việt Nam. Nghiên cứu các phương pháp và kỹ thuật khai thác thông tin sự kiện hiệu quả từ dữ liệu mạng xã hội.

Chuyên ngành

Công Nghệ Thông Tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận văn thạc sỹ

2017

75
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH

DANH MỤC BẰNG BIỂU

MỞ ĐẦU

1. Lý do chọn đề tài

2. Mục đích nghiên cứu

3. Nội dung cơ bản

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

5. Phương pháp nghiên cứu

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Khái niệm và đặc trưng của Mạng xã hội

1.2. Tác động của Mạng xã hội

1.3. Bài toán trích rút sự kiện từ mạng xã hội Facebook

1.4. Cơ sở và ý nghĩa của đề tài

1.5. Khó khăn và thách thức

1.6. Kết luận chương 1

2. CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

2.1. Các nghiên cứu dựa vào học máy

2.2. Các nghiên cứu dựa vào luật

2.3. Các nghiên cứu theo hướng tích hợp

2.4. So sánh và đánh giá các phương pháp

2.5. Trích rút sự kiện tiếng Việt

2.6. Kết luận chương 2

3. CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN

3.1. Phát biểu bài toán

3.2. Đề xuất mô hình giải quyết bài toán

3.3. Kịch bản xử lý của mô hình

3.4. Đề xuất phương pháp cho mô hình

3.5. Giai đoạn thu thập dữ liệu

3.6. Giai đoạn xử lý dữ liệu

4. CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT VÀ ĐÁNH GIÁ

4.1. Các gói chương trình

4.2. Sử dụng các công cụ mã nguồn mở

4.3. Cài đặt các thuật toán

4.4. Thực nghiệm và đánh giá

4.5. Kết luận chương 4

KẾT LUẬN

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về trích rút sự kiện Facebook Việt Luận văn

Luận văn trích rút sự kiện từ mạng xã hội Facebook Việt đi sâu vào việc khai thác thông tin từ một nguồn dữ liệu khổng lồ và đầy tiềm năng. Trong bối cảnh mạng xã hội ngày càng trở thành một phần không thể thiếu trong đời sống, Facebook, với hàng triệu người dùng Việt Nam, chứa đựng vô số thông tin về các sự kiện đang diễn ra, ý kiến cộng đồng và các xu hướng xã hội. Luận văn này không chỉ giới thiệu về bài toán trích rút sự kiện, mà còn đề cập đến những khó khăn, thách thức và cơ hội khi áp dụng các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiênkhai thác dữ liệu vào nguồn dữ liệu đặc thù này. Mục tiêu chính là xây dựng một hệ thống có khả năng tự động thu thập, phân tích và tóm tắt thông tin quan trọng từ các bài viết, bình luận và tương tác trên Facebook, cung cấp một cái nhìn tổng quan về các sự kiện nổi bật trong cộng đồng mạng. Luận văn cũng đánh giá hiệu quả của các phương pháp khác nhau và đề xuất một mô hình phù hợp với đặc điểm của tiếng Việt và văn hóa Việt Nam, góp phần vào việc ứng dụng social media analytics Facebook vào thực tiễn.

1.1. Tầm quan trọng của khai thác dữ liệu mạng xã hội

Sự phát triển của Internet và mạng xã hội đã tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ, chứa đựng thông tin về mọi mặt của đời sống xã hội. Facebook, với số lượng người dùng lớn và khả năng tương tác cao, là một nguồn dữ liệu vô giá cho việc nghiên cứu và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Việc khai thác dữ liệu Facebook giúp chúng ta hiểu rõ hơn về xu hướng mạng xã hội Facebook, ý kiến cộng đồng và các sự kiện xã hội. Thông tin này có thể được sử dụng để cải thiện dịch vụ, đưa ra quyết định kinh doanh, hoặc giải quyết các vấn đề xã hội. Do đó, nghiên cứu về trích rút thông tin Facebook có ý nghĩa thiết thực trong việc tận dụng nguồn tài nguyên thông tin này.

1.2. Mục tiêu và phạm vi của luận văn trích rút sự kiện

Luận văn tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển một hệ thống có khả năng tự động trích rút sự kiện từ các bài viết và bình luận trên Facebook tiếng Việt. Mục tiêu chính là xây dựng một mô hình có thể xác định, phân loại và tóm tắt các sự kiện quan trọng, đồng thời đánh giá mức độ lan truyền và phân tích cảm xúc Facebook liên quan đến các sự kiện đó. Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc thu thập dữ liệu, tiền xử lý ngôn ngữ, áp dụng các thuật toán machine learning và đánh giá hiệu quả của hệ thống. Luận văn cũng xem xét các thách thức đặc thù của việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho Facebook tiếng Việt, như vấn đề chính tả, ngữ pháp không chuẩn và sử dụng tiếng lóng.

1.3. Giới thiệu về bài toán trích rút sự kiện

Bài toán trích rút sự kiện là một lĩnh vực quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và khai thác dữ liệu. Nó liên quan đến việc tự động xác định và trích xuất thông tin quan trọng từ văn bản, bao gồm các sự kiện, người tham gia, địa điểm và thời gian liên quan. Trong bối cảnh mạng xã hội, nơi thông tin được chia sẻ nhanh chóng và đa dạng, trích rút sự kiện trở nên đặc biệt hữu ích để theo dõi và phân tích các diễn biến xã hội, chính trị, kinh tế và văn hóa. Event extraction Facebook giúp chúng ta nắm bắt bức tranh toàn cảnh về những gì đang xảy ra và hiểu rõ hơn về tác động của các sự kiện đến cộng đồng.

II. Vấn đề và thách thức trích rút sự kiện từ Facebook

Mặc dù trích rút sự kiện từ Facebook mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng đối mặt với không ít khó khăn và thách thức. Đầu tiên, dữ liệu trên Facebook thường không được cấu trúc và chứa nhiều lỗi chính tả, ngữ pháp, cũng như sử dụng tiếng lóng và biểu tượng cảm xúc. Điều này đòi hỏi các phương pháp tiền xử lý ngôn ngữ phức tạp và hiệu quả. Thứ hai, tiếng Việt là một ngôn ngữ đa dạng và phức tạp, với nhiều phương ngữ và cách diễn đạt khác nhau, gây khó khăn cho việc phân tích ngữ nghĩa và xác định các thực thể quan trọng. Thứ ba, bài toán trích rút sự kiện đòi hỏi sự kết hợp giữa các kỹ thuật NLP, machine learningdata mining, cũng như kiến thức về lĩnh vực ứng dụng cụ thể. Cuối cùng, việc đảm bảo tính riêng tư và bảo mật dữ liệu là một vấn đề quan trọng cần được xem xét kỹ lưỡng.

2.1. Khó khăn trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho tiếng Việt gặp nhiều thách thức do đặc điểm của ngôn ngữ này. Tiếng Việt là ngôn ngữ đơn lập, có nghĩa là từ không biến đổi theo ngữ cảnh. Điều này gây khó khăn cho việc xác định ranh giới từ và phân tích cú pháp. Ngoài ra, tiếng Việt có nhiều từ đồng âm khác nghĩa, đòi hỏi các phương pháp phân tích ngữ nghĩa phức tạp hơn. Thêm vào đó, dữ liệu Facebook thường chứa nhiều lỗi chính tả, ngữ pháp không chuẩn và sử dụng tiếng lóng, làm cho việc tiền xử lý trở nên khó khăn hơn bao giờ hết. Cần có các giải pháp chuẩn hóa văn bảnsửa lỗi chính tả hiệu quả để cải thiện chất lượng dữ liệu.

2.2. Vấn đề nhiễu và độ tin cậy của dữ liệu Facebook

Dữ liệu Facebook không phải lúc nào cũng chính xác và đáng tin cậy. Thông tin có thể bị sai lệch, thiếu thông tin hoặc thậm chí là thông tin sai lệch có chủ đích. Điều này gây khó khăn cho việc trích rút sự kiện và phân tích opinion mining Facebook. Cần có các phương pháp để đánh giá độ tin cậy của nguồn thông tin và loại bỏ các thông tin nhiễu. Sentiment analysis Facebook cũng có thể bị ảnh hưởng bởi cách diễn đạt không rõ ràng hoặc sử dụng ngôn ngữ mỉa mai. Do đó, cần có các giải thuật phân tích cảm xúc mạnh mẽ và linh hoạt để đối phó với những thách thức này.

2.3. Thách thức về hiệu suất và khả năng mở rộng của hệ thống

Với lượng dữ liệu Facebook khổng lồ và liên tục tăng lên, việc xây dựng một hệ thống trích rút sự kiện có hiệu suất cao và khả năng mở rộng tốt là một thách thức lớn. Các thuật toán trích rút thông tin Facebook cần phải được tối ưu hóa để xử lý lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn. Hệ thống cũng cần có khả năng mở rộng để đáp ứng nhu cầu xử lý dữ liệu ngày càng tăng. Việc sử dụng các công nghệ big data Facebookđiện toán đám mây có thể giúp giải quyết các vấn đề về hiệu suất và khả năng mở rộng.

III. Cách Trích Rút Sự Kiện Facebook hiệu quả Phương pháp

Luận văn đề xuất một phương pháp trích rút sự kiện từ Facebook kết hợp giữa các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiênhọc máy. Phương pháp này bao gồm các bước chính sau: thu thập dữ liệu, tiền xử lý ngôn ngữ, xác định thực thể, phân loại sự kiện và tóm tắt thông tin. Trong bước tiền xử lý, các kỹ thuật như chuẩn hóa văn bản, sửa lỗi chính tảphân tích cú pháp được áp dụng để cải thiện chất lượng dữ liệu. Bước xác định thực thể sử dụng các thuật toán named entity recognition (NER) để xác định các thực thể quan trọng như người, địa điểm, tổ chức và thời gian. Bước phân loại sự kiện sử dụng các mô hình classification để phân loại các bài viết và bình luận theo các loại sự kiện khác nhau. Cuối cùng, bước tóm tắt thông tin sử dụng các thuật toán summarization để tạo ra các bản tóm tắt ngắn gọn và dễ hiểu về các sự kiện.

3.1. Áp dụng kỹ thuật Named Entity Recognition NER

Named Entity Recognition (NER) là một kỹ thuật quan trọng trong trích rút thông tin. NER giúp xác định và phân loại các thực thể có tên trong văn bản, như người, địa điểm, tổ chức, thời gian và số lượng. Trong bối cảnh Facebook, NER có thể được sử dụng để xác định những người liên quan đến một sự kiện, địa điểm xảy ra sự kiện và thời gian diễn ra sự kiện. Các mô hình NER có thể được huấn luyện trên dữ liệu Facebook để đạt được độ chính xác cao hơn. Việc sử dụng các công cụ NER mã nguồn mở và các bộ dữ liệu huấn luyện sẵn có có thể giúp tiết kiệm thời gian và công sức.

3.2. Sử dụng mô hình Classification để phân loại sự kiện

Classification là một kỹ thuật học máy được sử dụng để phân loại các đối tượng vào các nhóm khác nhau. Trong trích rút sự kiện, classification có thể được sử dụng để phân loại các bài viết và bình luận trên Facebook theo các loại sự kiện khác nhau, như tai nạn giao thông, biểu tình, hòa nhạc và thể thao. Các mô hình classification có thể được huấn luyện trên dữ liệu Facebook đã được gắn nhãn để đạt được độ chính xác cao. Các thuật toán classification phổ biến bao gồm Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM) và Random Forests.

3.3. Tạo tóm tắt sự kiện bằng thuật toán Text Summarization

Text Summarization là một kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng để tạo ra các bản tóm tắt ngắn gọn và dễ hiểu về văn bản dài. Trong trích rút sự kiện, text summarization có thể được sử dụng để tạo ra các bản tóm tắt về các sự kiện được trích xuất từ Facebook. Các thuật toán text summarization phổ biến bao gồm extractive summarization (chọn các câu quan trọng từ văn bản gốc) và abstractive summarization (tạo ra các câu mới để tóm tắt nội dung). Việc sử dụng các mô hình deep learning cho text summarization có thể tạo ra các bản tóm tắt chất lượng cao hơn.

IV. Ứng dụng Kết quả Trích Rút Sự Kiện Facebook thực tế

Luận văn trình bày kết quả của việc áp dụng phương pháp trích rút sự kiện từ Facebook vào một tập dữ liệu thực tế. Kết quả cho thấy rằng phương pháp này có thể đạt được độ chính xác cao trong việc xác định và phân loại các sự kiện. Hệ thống cũng có khả năng tạo ra các bản tóm tắt ngắn gọn và dễ hiểu về các sự kiện, giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt thông tin quan trọng. Các ứng dụng tiềm năng của hệ thống bao gồm theo dõi và phân tích dư luận xã hội, phát hiện các sự kiện khẩn cấp và cung cấp thông tin cho các nhà báo và nhà nghiên cứu. Ngoài ra, ứng dụng AI trong phân tích Facebook có thể được tận dụng để cải thiện hiệu quả và độ chính xác của hệ thống.

4.1. Đánh giá hiệu quả của mô hình trích rút sự kiện

Hiệu quả của mô hình trích rút sự kiện được đánh giá dựa trên các chỉ số như độ chính xác (precision), độ phủ (recall) và F1-score. Các kết quả thực nghiệm cho thấy rằng mô hình có thể đạt được độ chính xác cao trong việc xác định và phân loại các sự kiện. Tuy nhiên, vẫn còn một số trường hợp mô hình gặp khó khăn trong việc xử lý các câu phức tạp hoặc các sự kiện không rõ ràng. Việc cải thiện chất lượng dữ liệu huấn luyện và sử dụng các mô hình deep learning có thể giúp cải thiện hiệu quả của mô hình.

4.2. Các ứng dụng tiềm năng của hệ thống trích rút sự kiện

Hệ thống trích rút sự kiện có nhiều ứng dụng tiềm năng trong các lĩnh vực khác nhau. Trong lĩnh vực truyền thông, hệ thống có thể được sử dụng để theo dõi và phân tích dư luận xã hội, phát hiện các xu hướng mới và cung cấp thông tin cho các nhà báo và nhà nghiên cứu. Trong lĩnh vực an ninh, hệ thống có thể được sử dụng để phát hiện các sự kiện khẩn cấp, theo dõi các hoạt động tội phạm và bảo vệ an ninh quốc gia. Trong lĩnh vực kinh doanh, hệ thống có thể được sử dụng để phân tích thị trường, theo dõi đối thủ cạnh tranh và cải thiện dịch vụ khách hàng.

4.3. So sánh kết quả với các phương pháp data mining Facebook khác

Luận văn so sánh kết quả của phương pháp trích rút sự kiện với các phương pháp data mining Facebook khác, như sentiment analysis, topic modelingsocial network analysis. Kết quả cho thấy rằng phương pháp trích rút sự kiện có thể cung cấp thông tin chi tiết hơn về các sự kiện so với các phương pháp khác. Tuy nhiên, việc kết hợp các phương pháp khác nhau có thể cung cấp một cái nhìn toàn diện hơn về dữ liệu Facebook.

V. Kết luận và Hướng phát triển cho Trích Rút Sự Kiện

Luận văn đã trình bày một nghiên cứu về trích rút sự kiện từ Facebook Việt. Phương pháp đề xuất đã chứng minh được hiệu quả trong việc xác định và phân loại các sự kiện từ nguồn dữ liệu phức tạp này. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hướng phát triển tiềm năng cho nghiên cứu này. Việc cải thiện chất lượng dữ liệu huấn luyện, sử dụng các mô hình deep learning tiên tiến và kết hợp với các phương pháp data mining khác có thể giúp cải thiện hiệu quả và độ chính xác của hệ thống. Ngoài ra, việc nghiên cứu các ứng dụng thực tế của hệ thống trong các lĩnh vực khác nhau có thể giúp mang lại lợi ích cho xã hội.

5.1. Các hướng nghiên cứu tiếp theo về thuật toán trích rút thông tin

Các hướng nghiên cứu tiếp theo về thuật toán trích rút thông tin bao gồm việc phát triển các mô hình deep learning mạnh mẽ hơn, sử dụng các kỹ thuật transfer learning để tận dụng kiến thức từ các ngôn ngữ khác và nghiên cứu các phương pháp active learning để giảm thiểu chi phí gắn nhãn dữ liệu. Ngoài ra, việc nghiên cứu các thuật toán explainable AI có thể giúp hiểu rõ hơn về cách các mô hình trích rút sự kiện hoạt động và đưa ra quyết định.

5.2. Tích hợp sentiment analysis để hiểu rõ hơn về sự kiện

Sentiment analysis có thể được tích hợp vào hệ thống trích rút sự kiện để hiểu rõ hơn về cảm xúc và ý kiến của cộng đồng đối với các sự kiện. Việc phân tích sentiment analysis Facebook giúp chúng ta nắm bắt được thái độ tích cực, tiêu cực hoặc trung lập của người dùng đối với một sự kiện cụ thể. Thông tin này có thể được sử dụng để đánh giá tác động của sự kiện đến cộng đồng và đưa ra các quyết định phù hợp.

5.3. Ứng dụng trích rút sự kiện vào các lĩnh vực cụ thể kinh tế chính trị

Trích rút sự kiện có thể được ứng dụng vào các lĩnh vực cụ thể như kinh tế, chính trị, xã hội và văn hóa. Trong lĩnh vực kinh tế, hệ thống có thể được sử dụng để theo dõi các xu hướng thị trường, phân tích phản ứng của khách hàng đối với sản phẩm mới và dự đoán các sự kiện kinh tế. Trong lĩnh vực chính trị, hệ thống có thể được sử dụng để theo dõi dư luận xã hội, phân tích các chiến dịch bầu cử và phát hiện các thông tin sai lệch.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI từ nội dung tài liệu gốc; tài liệu do người dùng đóng góp và được kiểm duyệt trước khi xuất bản. Báo lỗi nội dung.

11/09/2025
Luận văn trích rút sự kiện từ mạng xã hội facebook việt

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan - - - 13 1. Khải niệm và đặc trung của Mạng xãhội. Tác động của Mạng xã hội. Bải toán trích rút sự kiện tử mạng xã hội Facebook.

Cơ sở và ý nghĩa của để tài - 32 1. Khókhănvà thách thức.28 1⁄4 Kết luận chương 2 Chương 2: Các nghiên cứu liên quan. Ởác nghiên củu dựa vào học máy - - 34 2. Các nghiên cúu dựa vảo luật.3, Các nghiên cứu theo hướng tích hợp.- LOT CAM ON Trước tiến, tôi xin gửi lời cảm on sau sic toi PGS TS Lé Thanh Huong, người đã lận tình chỉ bảo lôi từ những bước nghiên cứu đâu tiến cho đến khi hoàn thành luận văn này.

Tôi xin chân thành căm ơn các thầy cổ trong, bộ môn Hệ thông thông tin Đại học Bách khoa Hà Nội đã hỗ trợ tôi rất nhiêu về kiên thức chuyên môn trong, quá trình thực hiền, hoàn thành đề tải. Cuỗi cùng, xin gửi lời cảm ơn tới gia đình và bạn bè, nguồn dồng vién tinh thân to lớn với tôi, luôn cỗ vũ và tin tưởng tôi. Tà Mội, tháng 9/2017 Phạm Chiến Thắng w 2. So sánh và đánh giá các phương pháp 34 2.

Tríchrút sự kiệntiếng Việt. Kết luậnchương. 36 Chương 3: Đề xuất mô hình và phương pháp giải quyết bài toán„ 37 3. Phát biểu bài toán - - 37 3.

Để xuất mô hình giải quyét bai toam occ ee esse eseeseseeeseneee ST 3. Kichbảnxử lý của mỏ hình. Đề xuất phương pháp cho mô hình. Giai đoạn thu thập đữ liệu.

Giai đoạn xử lý dữ Nệu. 63 Chương 4: Cài đặt và đánh giá 64 41. Cée géi chyong tink: 65 42. Sử dụng các công ou ma nguén mỡ, 6 42⁄4.

Cài dặt các thuậttoản. Thục nghiệm vả đánh giá,. Kế luận chương 71 KÉT LUẬN - - - 72 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO.74 LOT CAM ON Trước tiến, tôi xin gửi lời cảm on sau sic toi PGS TS Lé Thanh Huong, người đã lận tình chỉ bảo lôi từ những bước nghiên cứu đâu tiến cho đến khi hoàn thành luận văn này. Tôi xin chân thành căm ơn các thầy cổ trong, bộ môn Hệ thông thông tin Đại học Bách khoa Hà Nội đã hỗ trợ tôi rất nhiêu về kiên thức chuyên môn trong, quá trình thực hiền, hoàn thành đề tải.

Cuỗi cùng, xin gửi lời cảm ơn tới gia đình và bạn bè, nguồn dồng vién tinh thân to lớn với tôi, luôn cỗ vũ và tin tưởng tôi. Tà Mội, tháng 9/2017 Phạm Chiến Thắng w MO PAU 1. Lý đo chọn để tài Trong những năm gân đây, sự phát triển vượt bậc của Công nghệ thông tin đã giúp cho Internet được kết nổi đến mọi khu vực trên thể giới. Cùng với sự phát triển của Internet là sự bừng nổ của cáo mạng xã hội.

Mạng xã hội ngày càng đi sâu vào cuộc sống của cơn người. Có thể nói, đầy là mô hình mới nhất trong quả trình phát triển đương đại, đơn gián hoá các phương thức tương tác và kết nổi giữa con người với nhau suất chiêu dai lịch sử. Hàng ngày có hảng triệu người tham gia chia sé, bình luân,. về các tim tức, các sự kiêu trơng cuộc sống trên hàng trắm các mạng xã hội khác nhau.

Chính vị vậy, báo chỉ chính thống không cỏn lá nguồn thông thì duy nhật nữa, thay vào đó mạng xã hội đang trở thành ngưồn thông tin ngày càng được quan lâm, tác dộng không nhỏ dễn đời sóng xã Hội. Thực tế cho thấy, rửiều bái viếL trên mạng xã hội cỏ tính thởi sự cao, liên quan đến nhiều lĩnh vực trong cuộc sống, tốc độ lan truyền mạnh mẽ,. nên nhiều trường hợp các tin tức trên inary xã hội là nguồn tham khảo đáng tin cây cho các nhả bảo phản ánh các tín tức thời sự hay là nguồn tin túc để các cơ quan chức năng giải quyết các vẫn đề gây bức xúc trong xã hội. Tóm lại, hiện nay mạng xã hội với sự phát triển bùng nỏ, trở thành kho đữ.

liệu chửa dựng một ngướn thông tin không lễ, từ các tin tức về công nghị hội, an ninh .„ cỏ ý nghĩa lớn có thể ứng đụng trong nhiều lĩnh vục của cuộc sống như lĩnh vực an ranh quốc phòng (các sự kiện xã hội, các vụ việc vi phạm pháp luật, các hoạt động kêu gọi chống phá Nhà nước,.), lĩnh vực kinh tế (sắm bắt thị hiểu người đùng),., hay đơn giản đáp ứng nhu cầu nấm bắt thông tin (nắm bắt sự kiện mà không cần đọc hết nội dung tim tức). việc nghiên cứu trích rút sự kiện từ mạng xã hội hết sức có ý nghủa trong thực tiễn. Trong thời gian qua đã có rất nhiều các công trình nghiên cứu về khai thác sự kiện trong nhiều lĩnh vực trong đỏ có cá các mạng xã hội. Tuy nhiên việc khai thác sự kiện từ mạng xã hội lớn nhật thế giới là Facebook với gần 2 tỷ thành viên, khoảng 1,2 tỷ thành viên tương tác mỗi ngày trong đỏ có khoảng 20 triệu thành viên.

người Việt còn rất hạn chả, đặc biệt là khai thác sự kiện trên đữ liệu tiếng Việt chưa MO PAU 1. Lý đo chọn để tài Trong những năm gân đây, sự phát triển vượt bậc của Công nghệ thông tin đã giúp cho Internet được kết nổi đến mọi khu vực trên thể giới. Cùng với sự phát triển của Internet là sự bừng nổ của cáo mạng xã hội. Mạng xã hội ngày càng đi sâu vào cuộc sống của cơn người.

Có thể nói, đầy là mô hình mới nhất trong quả trình phát triển đương đại, đơn gián hoá các phương thức tương tác và kết nổi giữa con người với nhau suất chiêu dai lịch sử. Hàng ngày có hảng triệu người tham gia chia sé, bình luân,. về các tim tức, các sự kiêu trơng cuộc sống trên hàng trắm các mạng xã hội khác nhau. Chính vị vậy, báo chỉ chính thống không cỏn lá nguồn thông thì duy nhật nữa, thay vào đó mạng xã hội đang trở thành ngưồn thông tin ngày càng được quan lâm, tác dộng không nhỏ dễn đời sóng xã Hội.

Thực tế cho thấy, rửiều bái viếL trên mạng xã hội cỏ tính thởi sự cao, liên quan đến nhiều lĩnh vực trong cuộc sống, tốc độ lan truyền mạnh mẽ,. nên nhiều trường hợp các tin tức trên inary xã hội là nguồn tham khảo đáng tin cây cho các nhả bảo phản ánh các tín tức thời sự hay là nguồn tin túc để các cơ quan chức năng giải quyết các vẫn đề gây bức xúc trong xã hội. Tóm lại, hiện nay mạng xã hội với sự phát triển bùng nỏ, trở thành kho đữ. liệu chửa dựng một ngướn thông tin không lễ, từ các tin tức về công nghị hội, an ninh .„ cỏ ý nghĩa lớn có thể ứng đụng trong nhiều lĩnh vục của cuộc sống như lĩnh vực an ranh quốc phòng (các sự kiện xã hội, các vụ việc vi phạm pháp luật, các hoạt động kêu gọi chống phá Nhà nước,.), lĩnh vực kinh tế (sắm bắt thị hiểu người đùng),., hay đơn giản đáp ứng nhu cầu nấm bắt thông tin (nắm bắt sự kiện mà không cần đọc hết nội dung tim tức).

việc nghiên cứu trích rút sự kiện từ mạng xã hội hết sức có ý nghủa trong thực tiễn. Trong thời gian qua đã có rất nhiều các công trình nghiên cứu về khai thác sự kiện trong nhiều lĩnh vực trong đỏ có cá các mạng xã hội. Tuy nhiên việc khai thác sự kiện từ mạng xã hội lớn nhật thế giới là Facebook với gần 2 tỷ thành viên, khoảng 1,2 tỷ thành viên tương tác mỗi ngày trong đỏ có khoảng 20 triệu thành viên. người Việt còn rất hạn chả, đặc biệt là khai thác sự kiện trên đữ liệu tiếng Việt chưa MO PAU 1.

Lý đo chọn để tài Trong những năm gân đây, sự phát triển vượt bậc của Công nghệ thông tin đã giúp cho Internet được kết nổi đến mọi khu vực trên thể giới. Cùng với sự phát triển của Internet là sự bừng nổ của cáo mạng xã hội. Mạng xã hội ngày càng đi sâu vào cuộc sống của cơn người. Có thể nói, đầy là mô hình mới nhất trong quả trình phát triển đương đại, đơn gián hoá các phương thức tương tác và kết nổi giữa con người với nhau suất chiêu dai lịch sử.

Hàng ngày có hảng triệu người tham gia chia sé, bình luân,. về các tim tức, các sự kiêu trơng cuộc sống trên hàng trắm các mạng xã hội khác nhau. Chính vị vậy, báo chỉ chính thống không cỏn lá nguồn thông thì duy nhật nữa, thay vào đó mạng xã hội đang trở thành ngưồn thông tin ngày càng được quan lâm, tác dộng không nhỏ dễn đời sóng xã Hội. Thực tế cho thấy, rửiều bái viếL trên mạng xã hội cỏ tính thởi sự cao, liên quan đến nhiều lĩnh vực trong cuộc sống, tốc độ lan truyền mạnh mẽ,.

nên nhiều trường hợp các tin tức trên inary xã hội là nguồn tham khảo đáng tin cây cho các nhả bảo phản ánh các tín tức thời sự hay là nguồn tin túc để các cơ quan chức năng giải quyết các vẫn đề gây bức xúc trong xã hội. Tóm lại, hiện nay mạng xã hội với sự phát triển bùng nỏ, trở thành kho đữ. liệu chửa dựng một ngướn thông tin không lễ, từ các tin tức về công nghị hội, an ninh .„ cỏ ý nghĩa lớn có thể ứng đụng trong nhiều lĩnh vục của cuộc sống như lĩnh vực an ranh quốc phòng (các sự kiện xã hội, các vụ việc vi phạm pháp luật, các hoạt động kêu gọi chống phá Nhà nước,.), lĩnh vực kinh tế (sắm bắt thị hiểu người đùng),., hay đơn giản đáp ứng nhu cầu nấm bắt thông tin (nắm bắt sự kiện mà không cần đọc hết nội dung tim tức). việc nghiên cứu trích rút sự kiện từ mạng xã hội hết sức có ý nghủa trong thực tiễn.

Trong thời gian qua đã có rất nhiều các công trình nghiên cứu về khai thác sự kiện trong nhiều lĩnh vực trong đỏ có cá các mạng xã hội. Tuy nhiên việc khai thác sự kiện từ mạng xã hội lớn nhật thế giới là Facebook với gần 2 tỷ thành viên, khoảng 1,2 tỷ thành viên tương tác mỗi ngày trong đỏ có khoảng 20 triệu thành viên. người Việt còn rất hạn chả, đặc biệt là khai thác sự kiện trên đữ liệu tiếng Việt chưa LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Luận văn “Trích rút sự kiện từ mạng xã hội Faoebook Việt” là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Cúc số liệu được công bồ trong Luận văn là hoàn toàn trung thực và chưa từng được công bố trong công trình khoa học nào khác Tôi đã trích dan da đã các tài liệu tham khảo, công trình nghiên cứu có Hiến quan trong nước và quốc tế.

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