Nghiên Cứu Phân Tích Cảm Xúc Của Người Dùng

• Tác giả: Le Si Lac
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Lưu Thùy Ngân
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ sư ngành kỹ thuật phần mềm
• Đề tài: Nghiên Cứu Phân Tích Cảm Xúc Người Dùng
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.2.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.2.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Mục tiêu của nghiên cứu
• 1.4. Kết quả của nghiên cứu
• 1.5. Cấu trúc khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN
• 3. CHƯƠNG 3: TỔNG QUAN VỀ CÁC BỘ NGỮ LIỆU PHÂN TÍCH CẢM XÚC
• 3.1. Giới thiệu về bộ dữ liệu
• 3.2. Hotel Sentiment Analysis (HSA). Vietnamese Students’ Feedback Corpus (UIT-VSEC). Vietnamese Sentiment Analysis (VS). Tiền xử lý dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: LÝ THUYẾT
• 4.1. Mô hình BERT
• 4.2. Các biến thể của BERT dành cho tiếng Việt
• 4.3. Kỹ thuật làm giàu dữ liệu (Data augmentation). Contextual Word Embeddings Augmenter
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 5.1. Thực nghiệm trên bài toán SA
• 5.2. Quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ (Language Model)
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Phân Tích Cảm Xúc Người Dùng

Nghiên cứu phân tích cảm xúc người dùng là một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ phần mềm. Bài toán này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về cảm xúc của người dùng mà còn hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc cải thiện dịch vụ và sản phẩm. Khóa luận tốt nghiệp này sẽ đi sâu vào các phương pháp và kỹ thuật hiện đại trong việc phân tích cảm xúc, đặc biệt là ứng dụng của mô hình PhoBERT trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

1.1. Định Nghĩa Phân Tích Cảm Xúc

Phân tích cảm xúc là quá trình xác định và phân loại cảm xúc từ văn bản. Các cảm xúc có thể được phân loại thành tích cực, tiêu cực hoặc trung tính. Việc này giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về phản hồi của người dùng.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu này không chỉ giúp cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn cung cấp thông tin quý giá cho các doanh nghiệp trong việc phát triển sản phẩm và dịch vụ. Thông qua việc phân tích cảm xúc, doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược marketing và cải thiện chất lượng dịch vụ.

II. Thách Thức Trong Phân Tích Cảm Xúc Người Dùng

Mặc dù phân tích cảm xúc mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức. Các vấn đề như ngữ nghĩa, ngữ cảnh và sự đa dạng trong cách diễn đạt cảm xúc là những yếu tố cần được xem xét. Khóa luận này sẽ phân tích các thách thức chính trong việc áp dụng các kỹ thuật phân tích cảm xúc.

2.1. Độ Chính Xác Của Dữ Liệu

Một trong những thách thức lớn nhất là đảm bảo độ chính xác của dữ liệu đầu vào. Dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến kết quả phân tích sai lệch, ảnh hưởng đến quyết định của doanh nghiệp.

2.2. Ngữ Cảnh Và Ý Nghĩa

Ngữ cảnh của câu bình luận có thể thay đổi ý nghĩa của từ ngữ. Việc hiểu đúng ngữ cảnh là rất quan trọng để phân tích chính xác cảm xúc của người dùng.

III. Phương Pháp Phân Tích Cảm Xúc Người Dùng Hiệu Quả

Khóa luận sẽ trình bày các phương pháp chính trong phân tích cảm xúc. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng mô hình học sâu và các kỹ thuật làm giàu dữ liệu. Mô hình PhoBERT sẽ được áp dụng để cải thiện độ chính xác trong phân tích cảm xúc.

3.1. Mô Hình PhoBERT

PhoBERT là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ được thiết kế cho tiếng Việt. Mô hình này giúp cải thiện khả năng phân tích cảm xúc thông qua việc hiểu sâu hơn về ngữ nghĩa và ngữ cảnh.

3.2. Kỹ Thuật Làm Giàu Dữ Liệu

Các kỹ thuật làm giàu dữ liệu như dịch ngược và thay thế từ đồng nghĩa sẽ được áp dụng để tăng cường chất lượng dữ liệu đầu vào, từ đó nâng cao độ chính xác của mô hình.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Phân Tích Cảm Xúc

Phân tích cảm xúc có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực khác nhau như thương mại điện tử, dịch vụ khách hàng và giáo dục. Khóa luận sẽ trình bày các ứng dụng cụ thể của phân tích cảm xúc trong các lĩnh vực này.

4.1. Trong Thương Mại Điện Tử

Phân tích cảm xúc giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử hiểu rõ hơn về phản hồi của khách hàng, từ đó cải thiện trải nghiệm mua sắm và tăng cường lòng trung thành của khách hàng.

4.2. Trong Dịch Vụ Khách Hàng

Các tổ chức có thể sử dụng phân tích cảm xúc để theo dõi và cải thiện chất lượng dịch vụ, từ đó nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Khóa luận đã trình bày tổng quan về phân tích cảm xúc người dùng, các thách thức và phương pháp hiệu quả. Tương lai của nghiên cứu này sẽ tiếp tục mở rộng và cải thiện các kỹ thuật phân tích cảm xúc, đặc biệt là trong bối cảnh ngôn ngữ tiếng Việt.

5.1. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Nghiên cứu có thể mở rộng sang các lĩnh vực khác như phân tích cảm xúc theo khía cạnh, giúp hiểu rõ hơn về từng yếu tố ảnh hưởng đến cảm xúc của người dùng.

5.2. Cải Tiến Công Nghệ

Công nghệ sẽ tiếp tục phát triển, mở ra nhiều cơ hội mới cho việc áp dụng phân tích cảm xúc trong các lĩnh vực khác nhau, từ giáo dục đến y tế.