Ứng dụng học sâu trong nhận diện thực thể định danh trong lĩnh vực bất động sản

• Tác giả: Nguyễn Thu Hoài
• Người hướng dẫn: ThS. Trần Thị Huế
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin quản lý
• Đề tài: Nhận diện thực thể định danh trong bất động sản bằng học sâu
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM KẾT
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VÀ ĐẶT VẤN ĐỀ BÀI TOÁN
• 1.1. Giới thiệu đơn vị thực tập
• 1.2. Sơ đồ cơ cấu tổ chức doanh nghiệp
• 1.3. Các sản phẩm, dịch vụ của Meey Land
• 1.4. Giới thiệu bài toán
• 1.5. Mục tiêu đạt được
• 1.6. Các nghiên cứu liên quan đến NER cho văn bản tiếng Việt
• 2. CHƯƠNG 2: KIẾN THỨC CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN
• 2.1. Các kĩ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• 2.2. Xử lý dữ liệu thô
• 2.3. Xác định các từ dừng (stop word)
• 2.4. Nhận diện thực thể định danh (Name Entity Recognition)
• 2.5. Biểu diễn từ dưới dạng vectơ
• 2.6. Một số mạng thần kinh nhân tạo xây dựng NER
• 2.7. Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network - RNN)
• 2.8. Mạng Bộ nhớ Ngắn hạn Dài hạn (LSTM)
• 2.9. Conditional Random Fields (CRF)
• 2.10. Một số mô hình pretrain NER cho tiếng Việt
• 2.10.1. Mô hình PhoBERT
• 2.10.2. Mô hình VnCoreNLP
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH NER CHO DỮ LIỆU BẤT ĐỘNG SẢN
• 3.1. Mô tả bộ dữ liệu
• 3.2. Bộ dữ liệu
• 3.3. Quy trình thực nghiệm
• 3.3.1. Thu thập dữ liệu
• 3.3.2. Tiền xử lý dữ liệu
• 3.3.3. Quá trình gán nhãn
• 3.3.4. Huấn luyện mô hình
• 3.3.5. Kết quả tính toán thực nghiệm
• 3.4. Sử dụng mô hình

I. Tổng quan về Nhận diện thực thể định danh trong bất động sản

Nhận diện thực thể định danh (NER) là một nhiệm vụ quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). NER giúp xác định và phân loại các thực thể như người, địa điểm và tổ chức trong văn bản. Trong lĩnh vực bất động sản, việc áp dụng NER có thể giúp trích xuất thông tin quan trọng từ các tài liệu mô tả bất động sản, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng. Việc sử dụng học sâu trong bất động sản để phát triển các mô hình NER đang trở thành xu hướng mới, giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong việc nhận diện các thực thể định danh.

1.1. Khái niệm và vai trò của NER trong bất động sản

NER là quá trình xác định và phân loại các thực thể trong văn bản. Trong bất động sản, NER giúp nhận diện các thông tin như giá cả, diện tích và vị trí của bất động sản. Điều này không chỉ giúp cải thiện quy trình tìm kiếm mà còn hỗ trợ trong việc phân tích dữ liệu bất động sản.

1.2. Lợi ích của việc áp dụng NER trong lĩnh vực bất động sản

Việc áp dụng NER trong bất động sản mang lại nhiều lợi ích. Nó giúp tự động hóa quy trình trích xuất thông tin, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian cho người dùng. Hệ thống NER có thể cung cấp thông tin chính xác và kịp thời, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng.

II. Thách thức trong việc nhận diện thực thể định danh trong bất động sản

Mặc dù NER có nhiều lợi ích, nhưng việc áp dụng nó trong lĩnh vực bất động sản cũng gặp phải nhiều thách thức. Các thuật ngữ và thực thể trong bất động sản thường không rõ ràng và có thể thay đổi theo ngữ cảnh. Điều này làm cho việc nhận diện trở nên khó khăn hơn, đặc biệt là khi dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác.

2.1. Khó khăn trong việc xác định thực thể định danh

Nhiều thực thể định danh có thể có nhiều nghĩa khác nhau tùy theo ngữ cảnh. Ví dụ, một tên địa điểm có thể đồng thời là tên của một người. Điều này gây khó khăn cho các mô hình NER trong việc phân loại chính xác.

2.2. Thiếu hụt dữ liệu và tài nguyên cho NER tiếng Việt

Tài nguyên dữ liệu cho NER tiếng Việt còn hạn chế, chỉ có một số bộ dữ liệu công khai. Điều này làm cho việc huấn luyện các mô hình NER trở nên khó khăn, ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả.

III. Phương pháp học sâu trong nhận diện thực thể định danh

Phương pháp học sâu đã được chứng minh là hiệu quả trong việc cải thiện độ chính xác của NER. Các mô hình như BiLSTM, CNN và CRF đã được áp dụng để nhận diện thực thể định danh trong văn bản. Việc sử dụng học sâu giúp mô hình tự động học các đặc trưng từ dữ liệu mà không cần phải tạo ra các đặc trưng thủ công.

3.1. Mô hình BiLSTM CRF cho NER

Mô hình BiLSTM-CRF kết hợp giữa mạng nơ-ron hồi quy và trường điều kiện ngẫu nhiên, giúp cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện thực thể định danh. Mô hình này đã cho thấy hiệu suất tốt trong nhiều nghiên cứu.

3.2. Ứng dụng CNN trong NER

Mô hình CNN cũng được sử dụng để nhận diện thực thể định danh. CNN có khả năng phát hiện các đặc trưng không gian trong văn bản, giúp cải thiện độ chính xác của việc phân loại thực thể.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn của NER trong bất động sản

Nghiên cứu về NER trong bất động sản đã cho thấy nhiều kết quả khả quan. Các mô hình học sâu đã được áp dụng để nhận diện các thực thể định danh trong dữ liệu bất động sản, từ đó giúp cải thiện quy trình tìm kiếm và phân tích dữ liệu. Việc áp dụng NER không chỉ giúp nâng cao hiệu quả công việc mà còn tạo ra giá trị cho người dùng.

4.1. Kết quả thực nghiệm với mô hình NER

Các mô hình NER đã được thử nghiệm trên bộ dữ liệu bất động sản và cho thấy độ chính xác cao. Kết quả này chứng minh rằng việc áp dụng học sâu có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của hệ thống.

4.2. Ứng dụng NER trong các sản phẩm của Meey Land

Hệ thống NER đã được tích hợp vào các sản phẩm của Meey Land, giúp tự động hóa quy trình trích xuất thông tin và nâng cao trải nghiệm người dùng. Điều này đã tạo ra giá trị lớn cho doanh nghiệp và khách hàng.

V. Kết luận và tương lai của NER trong bất động sản

Nhận diện thực thể định danh là một lĩnh vực quan trọng trong nghiên cứu và ứng dụng công nghệ thông tin. Với sự phát triển của học sâu, NER trong bất động sản hứa hẹn sẽ có nhiều bước tiến mới. Tương lai của NER không chỉ dừng lại ở việc nhận diện mà còn mở rộng ra các ứng dụng khác như phân tích dữ liệu và dự đoán xu hướng thị trường.

5.1. Tương lai của NER trong nghiên cứu

Nghiên cứu về NER sẽ tiếp tục phát triển, với nhiều mô hình mới và cải tiến. Việc áp dụng các công nghệ mới sẽ giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả của NER.

5.2. Ứng dụng NER trong các lĩnh vực khác

Ngoài bất động sản, NER còn có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác như y tế, tài chính và giáo dục. Điều này mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát triển công nghệ và ứng dụng trong thực tiễn.