Nhận diện các video có yếu tố chính trị Việt Nam trên mạng xã hội TikTok

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• ABSTRACT
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Tổng quan đề tài
• 1.2. Tính ứng dụng của đề tài
• 1.3. Mục tiêu và giới hạn của đề tài
• 1.4. Cấu trúc của luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: KIẾN THỨC NỀN TẢNG
• 2.1. Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN)
• 2.2. Các hàm kích hoạt (Activation function)
• 2.3. Hàm chi phí mất mát
• 2.4. Các kỹ thuật xử lý với mạng nơ ron
• 2.5. Mạng nơ ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN)
• 2.5.1. Lớp tích chập – Convolution layer
• 2.5.2. Lớp gộp – Pooling layer
• 2.5.3. Lớp kết nối đầy đủ – Fully connected layer
• 2.6. Kiến trúc mô hình mạng chuyển đổi đa tác vụ (Multi-task Cascaded Convolutional Networks - MTCN)
• 2.7. Tổng quan kiến trúc mô hình xác minh khuôn mặt DeepFace
• 2.8. Tổng quan kiến trúc mô hình Inception-V3
• 2.9. Mô hình Word Embedding
• 2.9.1. Mô hình Word2Vec
• 2.9.2. Skip-gram model
• 2.9.3. Mô hình FastText
• 2.10. Các chiến lược kết hợp nhiều mô hình trong phân loại video
• 3. CHƯƠNG 3: CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN
• 3.1. Phân loại video trên quy mô lớn với mạng nơ ron tích chập (CNN)
• 3.2. Phân loại video trên quy mô lớn dựa trên đặc trưng văn bản
• 3.3. Phương pháp kết hợp nhiều mô hình học sâu để phân loại video
• 4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN
• 4.1. Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu
• 4.1.1. Phương pháp thu thập dữ liệu
• 4.1.2. Phương pháp xử lý dữ liệu văn bản
• 4.1.3. Phương pháp xử lý dữ liệu âm thanh
• 4.1.4. Phương pháp xử lý dữ liệu video và hình ảnh
• 4.2. Phương pháp trích xuất đặc trưng và xây dựng mô hình phân loại văn bản
• 4.3. Phương pháp trích xuất đặc trưng và nhận diện khuôn mặt
• 4.4. Phương pháp xây dựng mô hình phân loại hình ảnh
• 4.5. Phương pháp xây dựng mô hình kết hợp
• 4.6. Phương pháp đánh giá
• 5. CHƯƠNG 5: HIỆN THỰC VÀ ĐÁNH GIÁ
• 5.1. Thu thập dữ liệu
• 5.2. Xử lý dữ liệu
• 5.2.1. Tải video và audio
• 5.2.2. Gán nhãn dữ liệu
• 5.2.3. Trích xuất khung hình chính từ video
• 5.2.4. Xử lý và huấn luyện dữ liệu văn bản với mô hình word embedding FastText
• 5.2.5. Phát hiện và nhận diện gương mặt
• 5.2.6. Huấn luyện mô hình phân loại dựa trên đặc trưng hình ảnh
• 5.2.7. Chiến lược huấn luyện và thử nghiệm
• 5.2.8. Huấn luyện mô hình kết hợp
• 5.2.9. Kết quả của mô hình và nhận xét
• 5.2.9.1. Tập dữ liệu
• 5.2.9.2. Thử nghiệm và đánh giá kết quả
• 5.3. Xây dựng ứng dụng thử nghiệm
• 5.3.1. Các kết quả đạt được
• 5.3.2. Khó khăn và hạn chế
• 5.3.3. Hướng mở rộng của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• LÝ LỊCH TRÍCH NGANG

I. Tổng quan về nhận diện video chính trị trên TikTok

Nhận diện video chính trị trên TikTok đang trở thành một chủ đề nóng trong bối cảnh mạng xã hội ngày càng phát triển. TikTok không chỉ là nền tảng giải trí mà còn là nơi truyền tải thông tin chính trị. Việc phân loại video chính trị giúp người dùng dễ dàng tiếp cận thông tin và các nhà quản lý có thể nắm bắt tình hình xã hội. Tuy nhiên, việc phân loại này gặp nhiều thách thức do sự đa dạng và phức tạp của nội dung video.

1.1. Tầm quan trọng của việc phân loại video chính trị

Phân loại video chính trị giúp xác định nội dung có ảnh hưởng đến dư luận xã hội. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh thông tin sai lệch và tin giả đang gia tăng. Việc nhận diện chính xác các video này có thể giúp bảo vệ an ninh quốc gia và trật tự xã hội.

1.2. Đặc điểm của video chính trị trên TikTok

Video chính trị trên TikTok thường có nội dung ngắn gọn, dễ hiểu và thường sử dụng hình ảnh, âm thanh để thu hút người xem. Các video này có thể chứa thông điệp chính trị rõ ràng hoặc ngụ ý, làm cho việc phân loại trở nên khó khăn hơn.

II. Thách thức trong việc nhận diện video chính trị trên TikTok

Việc nhận diện video chính trị trên TikTok đối mặt với nhiều thách thức. Đầu tiên, sự đa dạng về nội dung và hình thức trình bày khiến cho việc phân loại trở nên phức tạp. Thứ hai, nhiều video không có mô tả rõ ràng, gây khó khăn trong việc xác định chủ đề chính trị. Cuối cùng, sự phát triển nhanh chóng của nền tảng TikTok cũng tạo ra áp lực lớn cho các hệ thống phân loại.

2.1. Độ chính xác trong phân loại video

Độ chính xác trong việc phân loại video chính trị là một vấn đề lớn. Nhiều mô hình hiện tại chỉ tập trung vào một đặc trưng duy nhất, dẫn đến việc bỏ sót thông tin quan trọng từ các đặc trưng khác.

2.2. Thiếu dữ liệu và thông tin

Nhiều video không có thông tin mô tả hoặc tiêu đề rõ ràng, làm cho việc phân loại trở nên khó khăn. Điều này đặc biệt đúng với các video ngắn, nơi thông điệp chính trị có thể không được thể hiện rõ ràng.

III. Phương pháp nhận diện video chính trị hiệu quả trên TikTok

Để nhận diện video chính trị hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp học sâu kết hợp nhiều đặc trưng. Việc sử dụng mô hình học sâu như CNN và các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ giúp cải thiện độ chính xác trong phân loại. Hệ thống cần phải có khả năng xử lý đồng thời nhiều loại dữ liệu như hình ảnh, âm thanh và văn bản.

3.1. Sử dụng mô hình học sâu để phân loại video

Mô hình học sâu như CNN có khả năng trích xuất đặc trưng hình ảnh và âm thanh từ video, giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân loại video chính trị. Việc kết hợp nhiều mô hình sẽ giúp tối ưu hóa kết quả phân loại.

3.2. Kết hợp nhiều đặc trưng trong phân loại

Việc kết hợp các đặc trưng từ hình ảnh, âm thanh và văn bản sẽ giúp hệ thống phân loại chính xác hơn. Mô hình Light GBM có thể được sử dụng để tối ưu hóa trọng số của các đặc trưng này.

IV. Ứng dụng thực tiễn của việc nhận diện video chính trị trên TikTok

Việc nhận diện video chính trị trên TikTok không chỉ có ý nghĩa trong việc bảo vệ an ninh quốc gia mà còn giúp các nhà quản lý nắm bắt thông tin kịp thời. Hệ thống phân loại video có thể giúp phát hiện các video có nội dung tiêu cực hoặc sai lệch, từ đó đưa ra các biện pháp xử lý kịp thời.

4.1. Hỗ trợ quản lý thông tin chính trị

Hệ thống phân loại video có thể giúp các nhà quản lý theo dõi và nắm bắt tình hình chính trị một cách hiệu quả hơn. Điều này giúp giảm thiểu tác động tiêu cực từ thông tin sai lệch.

4.2. Tăng cường nhận thức cộng đồng

Việc nhận diện video chính trị cũng giúp nâng cao nhận thức của cộng đồng về các vấn đề chính trị. Người dùng có thể dễ dàng tiếp cận thông tin chính xác và đáng tin cậy hơn.

V. Kết luận và tương lai của nhận diện video chính trị trên TikTok

Nhận diện video chính trị trên TikTok là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng. Với sự gia tăng của các công nghệ học sâu và trí tuệ nhân tạo, khả năng phân loại video chính trị sẽ ngày càng chính xác hơn. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cơ hội và thách thức mới.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ

Công nghệ học sâu và trí tuệ nhân tạo sẽ tiếp tục phát triển, giúp cải thiện khả năng nhận diện video chính trị. Các mô hình mới sẽ được phát triển để xử lý tốt hơn các đặc trưng đa dạng của video.

5.2. Thách thức trong việc duy trì độ chính xác

Mặc dù công nghệ phát triển, việc duy trì độ chính xác trong phân loại video vẫn là một thách thức lớn. Cần có các phương pháp mới để xử lý thông tin và cải thiện độ chính xác của hệ thống.