Nghiên cứu mô hình ngôn ngữ Phobert cho phân loại quan điểm bình luận tiếng Việt

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: MÔ HÌNH BERT

1.1. Khái niệm BERT

1.2. Tại sao lại cần BERT

1.3. Một số khái niệm

1.4. Nhiệm vụ phía sau (Downstream task)

1.5. Điểm khái quát đánh giá mức độ hiểu ngôn ngữ (GLUE score benchmark)

1.6. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)

1.7. Hỏi đáp (Question and Answering)

1.8. Suy luận ngôn ngữ (Natural Language Inference)

1.9. Quan hệ văn bản (Textual Entailment)

1.10. Ngữ cảnh (Contextual)

1.11. Phương pháp Hiện đại nhất (SOTA)

1.12. Mô hình LTR

1.13. Mô hình ngôn ngữ được đánh dấu MLM (Masked Language Model)

1.14. Ngữ cảnh (Contextual) và vai trò trong NLP

2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH PHOBERT

2.1. Sự ra đời của PhoBERT

2.2. Cấu trúc của PhoBERT

2.3. Dữ liệu trước khi huấn luyện

2.4. Thiết lập thử nghiệm

2.5. Kết quả thực nghiệm

2.6. Ứng dụng của PhoBERT

3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG PHOBERT VÀO BÀI TOÁN PHÂN TÍCH QUAN ĐIỂM BÌNH LUẬN TIẾNG VIỆT

3.1. Phát biểu bài toán

3.2. Dữ liệu và Công cụ, môi trường thực nghiệm

3.2.1. Công cụ và môi trường thực nghiệm

3.2.2. Ngôn ngữ lập trình Python

3.2.3. Thư viện mã nguồn mở Tensorflow

3.2.4. Thư viện Transformers

3.2.5. Thư viện fastBPE

3.2.6. Thư viện fairseq

3.2.7. Thư viện VnCoreNLP

3.3. PhoBERT đã được huấn luyện trước

3.4. Môi trường thực nghiệm

3.5. Các bước thực hiện

3.6. Cài đặt các thư viện cần thiết

3.7. Cài đặt thư viện vncorenlp

3.8. Tải về bộ dữ liệu huấn luyện từ trang chủ cuộc thi của AIVIVN và pre-trained của PhoBERT

3.9. Tải về dữ liệu của cuộc thi Phân tích sắc thái bình luận

3.10. Tách dữ liệu ra thành 2 tập train và validation theo tỉ lệ 90:10

3.11. Tạo một mask gồm các giá trị 0, 1 để làm đầu vào cho thư viện transformers

3.12. Huấn luyện mô hình

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về mô hình ngôn ngữ Phobert

Mô hình ngôn ngữ Phobert được phát triển dựa trên nền tảng của BERT, nhằm phục vụ cho việc phân loại quan điểm bình luận tiếng Việt. Sự ra đời của Phobert đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho tiếng Việt. Mô hình này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác trong các tác vụ như phân tích cảm xúc mà còn mở ra nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực khác nhau. Theo nghiên cứu, Phobert đã cho thấy khả năng vượt trội trong việc hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của từ trong các câu tiếng Việt, điều này rất quan trọng trong việc phân tích bình luận từ người dùng trên các nền tảng trực tuyến. Việc áp dụng Phobert vào bài toán phân tích cảm xúc giúp các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp có thể nắm bắt được tâm lý khách hàng một cách hiệu quả hơn.

1.1. Tầm quan trọng của mô hình ngôn ngữ

Mô hình ngôn ngữ đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu văn bản. Phobert không chỉ là một công cụ hỗ trợ trong việc phân tích bình luận tiếng Việt, mà còn là một phần không thể thiếu trong các ứng dụng AI hiện đại. Việc sử dụng Phobert giúp cải thiện khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của máy tính, từ đó nâng cao hiệu quả trong việc phân tích cảm xúc và phân loại văn bản. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, mô hình này có thể đạt được độ chính xác cao trong việc nhận diện các quan điểm tích cực và tiêu cực trong bình luận của người dùng. Điều này không chỉ có ý nghĩa trong lĩnh vực thương mại mà còn trong các nghiên cứu xã hội học, nơi mà việc hiểu rõ tâm lý cộng đồng là rất cần thiết.

II. Phương pháp và kỹ thuật sử dụng trong Phobert

Mô hình Phobert được xây dựng dựa trên các kỹ thuật học sâu hiện đại, bao gồm học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Việc áp dụng các phương pháp như học không giám sát và transfer learning giúp mô hình này có thể học hỏi từ một lượng lớn dữ liệu không được gán nhãn. Phobert sử dụng kiến trúc Transformer, cho phép mô hình này xử lý thông tin theo cách hiệu quả hơn so với các mô hình truyền thống. Kỹ thuật self-attention trong Transformer giúp mô hình có thể tập trung vào các từ quan trọng trong câu, từ đó cải thiện khả năng hiểu ngữ cảnh. Việc áp dụng Phobert vào bài toán phân loại quan điểm không chỉ giúp tăng cường độ chính xác mà còn giảm thiểu thời gian xử lý dữ liệu.

2.1. Kỹ thuật học sâu trong Phobert

Kỹ thuật học sâu là một trong những yếu tố chính giúp Phobert đạt được hiệu quả cao trong việc phân tích bình luận. Mô hình này sử dụng các lớp mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN) để xử lý và phân tích dữ liệu văn bản. Việc kết hợp giữa các lớp này giúp mô hình có thể nắm bắt được các đặc trưng ngữ nghĩa của từ trong ngữ cảnh cụ thể. Hơn nữa, Phobert còn áp dụng các phương pháp như fine-tuning để tối ưu hóa mô hình cho các tác vụ cụ thể, từ đó nâng cao độ chính xác trong việc phân loại quan điểm.

III. Ứng dụng thực tiễn của Phobert

Mô hình Phobert đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ thương mại điện tử đến phân tích xã hội. Việc sử dụng Phobert trong phân tích cảm xúc giúp các doanh nghiệp có thể nắm bắt được phản hồi của khách hàng một cách nhanh chóng và chính xác. Điều này không chỉ giúp cải thiện chất lượng dịch vụ mà còn tạo ra những sản phẩm phù hợp hơn với nhu cầu của người tiêu dùng. Ngoài ra, Phobert còn có thể được sử dụng trong các nghiên cứu xã hội học, nơi mà việc hiểu rõ tâm lý cộng đồng là rất cần thiết. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng mô hình này để phân tích các bình luận trên mạng xã hội, từ đó đưa ra những nhận định chính xác về xu hướng và tâm lý của người dân.

3.1. Tác động đến doanh nghiệp

Việc áp dụng Phobert trong doanh nghiệp đã mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Các công ty có thể sử dụng mô hình này để phân tích các bình luận và đánh giá của khách hàng, từ đó đưa ra các quyết định chiến lược phù hợp. Phobert giúp doanh nghiệp nắm bắt được tâm lý khách hàng, từ đó cải thiện sản phẩm và dịch vụ của mình. Hơn nữa, việc sử dụng Phobert còn giúp tiết kiệm thời gian và chi phí trong việc phân tích dữ liệu, tạo ra lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp trong thị trường ngày càng khốc liệt.

Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu mô hình ngôn ngữ Phobert trong phân loại quan điểm bình luận tiếng Việt