Chương 1: Tổng quan Giới thiệu về lĩnh vực phân tích cảm xúc, phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh, và tầm quan trọng của các kỹ thuật này hiện nay, đặt biệt là tính ứng dụng trong các hệ thong, dich vu. Chương 2: Các công trình nghiên cứu liên quan Chúng tôi giới thiệu một số công trình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến quy trình xây dựng dữ liệu và giải quyết bài toán phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh. Chương 3: Bộ dữ liệu nghiên cứu Trong chương này, chúng tôi trình bày quy trình xây dựng bộ dữ liệu đạt chuẩn quy định và chất lượng, phân tích các đặc điểm của dữ liệu dé dé xuất được các phương pháp cho bài toán và bộ dữ liệu. Chương 4: Phương pháp tiếp cận Trình bảy phương pháp học sâu mà chúng tôi đã nghiên cứu và áp dụng trên bộ dữ liệu.
Chương 5: Cài đặt, thử nghiệm, và đánh gia Trong chương này, chúng tôi trình bày các cách đánh giá, các bước cài đặt mô hình và phân tích các trường hợp giải thích cho kết quả đạt được Chương 6: Kết luận và hướng phát triển Tổng kết các kết quả đã đạt được và đề xuất các hướng phát triển trong tương lai đê cải thiện được hiệu suât của mô hình. Giới thiệu đề tài Ngày nay lĩnh vực công nghệ phát triển mạnh mẽ, các nhà sản xuất đua nhau ra mat sản phẩm mới với nhiều tính năng nỗi bật và nhu cầu sở hữu điện thoại thông minh của người dân cũng ngày một tăng lên. Tùy vào nhu cầu cá nhân của mỗi khách hàng mà lựa chọn các sản phẩm điện thoại thông minh có ưu điểm và nhược điểm phù hợp. Chính vì thế, trước khi mua một sản phẩm hoặc quyết định sử dụng một dịch vụ nào đó, khách hàng có xu hướng tham khảo thông tin từ người dùng có kinh nghiệm sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ đó.
Cùng với sự phát triển nhanh chóng của Internet, ngày càng nhiều người lựa chọn tham khảo thông tin từ các trang web, trang thương mại điện tử, các diễn đàn, hoặc các kênh đánh giá sản phẩm, sé luong đánh giá và phản hồi không lồ từ các nén tảng trên trở thành nguồn tài nguyên gid trị đối với cả khách hàng và doanh nghiệp. Với đối tượng là khách hàng, nguồn dữ liệu này cung cấp thông tin về sản phâm cũng như lời khuyên hữu ích giúp họ tránh trường hợp mua phải sản phâm hoặc đăng ký dịch vụ không phù hợp với nhu cầu cá nhân, tệ hơn nữa là bị lừa đảo. Mặc khác, đánh giá của người dùng cũng là thông tin có giá trị đối với các doanh nghiệp, nếu sử dụng đúng và có hiệu quả, dữ liệu này có thể giúp các doanh nghiệp cải thiện chất lượng sản phâm, xác định chính xác đối tượng khách hàng cho từng phân khúc. Ở Việt Nam, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến bài toán phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh mà lãng quên nhiệm vụ nhận dạng chuỗi ý kiến, vì vậy nhiệm vụ này vẫn chưa có nhiều công trình nghiên cứu trên tiếng Việt.
Đó là lý do chúng tôi quyết định thực hiện dé tài này dé có thé đóng góp một phan nhỏ cho lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên ở nước ta. Phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh (Aspect-based sentiment analysis-ABSA) [1] là một nhiệm vụ đầy thách thức thu hút cả giới học thuật và doanh nghiệp [2], [3], [4].Với một đánh giá cụ thể về một sản pham hoặc dich vụ, yêu cầu chính của bài toán là phát hiện khía cạnh nào đang được thảo luận, sau đó thực hiện phân tích cảm xúc cho khía cạnh đã được khám phá. Bài toán ABSA có thể được chia thành 3 nhiệm vụ cơ bản: phát hiện khía cạnh, biểu thị mục tiêu ý kiến (OTE), và phân cực cảm xúc. Trong khóa luận này, chúng tôi tập trung vào phát hiện ý kiến của người dùng dựa trên khía cạnh và cảm xúc tương ứng, cái mà chúng tôi gọi là phát hiện ý kiến người dùng cho ABSA.
Một cách cụ thể, với một nhận xét như sau “Mặc dù dịch vụ rất tot, nhưng sản phẩm thì dở tệ!”, bài toán phát hiện chuỗi ý kién người dùng cho ABSA hướng tới phát hiện hai ý kiến “dich vu tot” và “sản phẩm dở tệ”, sau đó phân loại hai ý kiên này vào khía cạnh và cảm xúc cụ thê. Nhiệm vụ được định nghĩa như sau: Phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh (aspect-based sentiment analysis- ABSA) [1] là một nhiệm vụ đầy thách thức thu hút cả giới học thuật và doanh nghiệp [2], [3], [4].Với một đánh giá cụ thể về một sản phẩm hoặc dịch vụ, yêu cầu chính của bài toán là phát hiện khía cạnh nào đang được thảo luận, sau đó thực hiện phân tích cảm xúc cho khía cạnh đã được khám phá. Bài toán ABSA có thé được chia thành 3 nhiệm vụ cơ bản: phát hiện khía cạnh, phát hiện mục tiêu ý kiến (Opinion Target Expression-OTE), và phân cực cảm xúc. Trong khóa luận này, chúng tôi tập trung vào phát hiện ý kiến của người dùng dựa trên khía cạnh và cảm xúc tương ứng, cái mà chúng tôi gọi là phát hiện ý kiến người ding cho ABSA.
Một cách cụ thé, với một nhận xét như sau “Mặc đà dich vụ rất tot, nhưng sản phẩm thì dở tệ!”, bài toán phát hiện chuỗi ý kiến người dùng cho ABSA hướng tới phát hiện hai ý kiến “dich vụ tốt” và “sản phẩm do tệ”, sau đó phân loại hai ý kiến này vào khía cạnh và cảm xúc cụ thé. Nhiệm vụ được định nghĩa như sau: o Đầu vào: Một bình luận c của khách hàng về điện thoại thông minh gồm n kí tự. o Đầu ra: Một hoặc nhiều chuỗi thể hiện ý kiến của khách hang ứng với từng khía cạnh được rút trích trực tiếp từ bình luận c. Mỗi chuỗi được được rút trích từ vị trí thứ i đến vị trí thứ j sao cho 0 <i, j <n và ¡ <j.
Tính ứng dụng của đề tài Giao diện người dùng đóng một vai trò quan trọng trong trải nghiệm khách hàng trên các nền tảng thương mại điện tử. Giao diện người dùng của các trang thương mại điện tử hiện tại ngày càng thuận tiện hơn bao giờ hết nhờ vào sự giúp sức của các kỹ thuật ABSA. Nếu một trang thương mại điện tử áp dụng công nghệ ABSA, khách hàng có thể tập trung vào các đánh giá hiệu quả hơn bằng cách lựa chọn khía cạnh mà họ quan tâm. Bên cạnh đó, các doanh nghiệp có thể theo dõi chất lượng sản phẩm và dịch vụ nhờ có ABSA.
Một vài nền tảng thương mại điện tử nồi tiếng của Trung Quốc như Taobao, Dianping cung cấp giao diện người dùng dựa trên ABSA để cải thiện trải nghiệm khách hàng. Vì thế, tiềm năng của kỹ thuật ABSA trong lĩnh vực này là rất lớn. Mặt khác, các trang thương mại điện tử đang hiện diện ở Việt Nam vẫn còn kém cỏi trong việc cung cấp thông tin cho người dùng. Hau hết các nền tảng ở Việt Nam cung cấp một hệ thống đánh giá đơn giản: khách hang dé lại nhận xét, bình luận trên hệ thống và một đánh giá trên thang điểm 5 sao như ví dụ ở hình 1.
Những nền tảng cung cấp hệ thống như thế có thể ké đến như thegioididong, fptshop, tiki, shopee, lazada. Khác biệt với phần còn lại, foody (một nên tảng đánh giá nhà hang) cho phép người dùng dé lại bình luận, đánh giá trên thang điểm 10 và cung cấp điểm số trên một số khía cạnh cụ thể (địa điểm, giá cả, chất lượng, dịch vụ và không gian). Ở lĩnh vực điện thoại thông minh, vẫn chưa có tính năng đánh giá trên khía cạnh cụ thê và có nhiều bình luận đánh giá thường không nhận xét thắng vào trọng tâm sản phẩm, người dùng nhận xét lang mang và không nhắc đến khía cạnh sản pham một cách rõ ranh. Vì thế, chúng tôi tập trung vào nhiệm vụ phát hiện khoảng ý kiến người dùng cho ABSA, vốn không chỉ phát hiện khía cạnh và cảm xúc mà còn phát hiện ra ý kiến cụ thé được đề cập trong bình luận, có thể hiểu đơn giản là khi một đánh giá được đưa ra, phương pháp của chúng tôi sẽ chỉ ra được vị trí cụ thé của khía cạnh được nhắc đến trong câu, điều này sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện và rõ ràng về sản phẩm và dịch vụ một cách hoàn toàn tự động.
Đánh giá Điện thoại X 3.9 # # we we YY 323 đánh giá 5# 49% 4. — 21% 3% = 12% 2*—= 7% 1w = 10% Dinh Hải Châu @ Đã mua tai DMX *k"ủúỈ*** Mới đầu dùng rat chậm. Nhưng sau minh xoá đi các ứng dụng không cần thiết. Dùng face lite.
Xoá chrome( cách xoá trên Google) dùng trình duyệt Via Browser. Và tôi cũng không có nhu cau chơi game. Vậy là bây giờ OKe tÖ Hữu ích Q Thảo luận ' Đã dùng khoảng 5 thái Hình 1 Hệ thong đánh gia của một trang thương mai điện tử ở Việt Nam. Kết luận Phân loại văn bản nói chung và phân tích cảm xúc nói riêng là một trong những chìa khóa quan trọng dé đạt được thành công trong nhiều lĩnh vực như kinh tế, xã hội, giáo dục.
Nắm bắt được những cảm xúc của khách hàng sẽ giúp cho các doanh nghiệp dé dang hơn trong việc đề xuất ra các phương án giúp tiếp cận khách hàng, làm hài lòng khách hàng, từ đó nhiều khách hàng đến với doanh nghiệp hơn, đạt được doanh thu cao hơn. Khi các nhà quản lý nắm bắt được cảm xúc nhân viên của mình thi sẽ dé dàng hơn trong việc thấu hiểu nhân viên, từ đó mối quan hệ giữa cấp trên và cấp dưới ngày càng trở nên gần gũi và nhân viên sẽ cảm thay muốn cống hiến vì công ty nhiều hơn. Hay trên các trang mạng xã hội, khi các bình luận có nội dung không lành mạnh, mang ý nghĩa tiêu cực được phân loại một cách chính xác và nhanh chóng thì các quản trị viên dễ dàng quản lý các nội dung cũng như xử lý các bình luận một cách hiệu quả, tạo một môi trường lành mạnh hơn cho người dùng. Chính vì thế, đề tài của chúng tôi sẽ giúp ích cho nhiều người, cho nhiều lĩnh vực trong xã hội.
Dé thực hiện được đề tài này, chúng tôi cần tìm hiểu về các phương pháp phân lớp học sâu, cài đặt, áp dụng và cải tiến chúng để mang lại kết quả phân loại tốt hơn. CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Với sự cải tiến không ngừng của các kỹ thuật học máy học sâu, học chuyền tiếp, bài toán phân tích cảm xúc đã đạt được kết quả cao và xem như hoàn thiện.