I. Giới thiệu
Trong bối cảnh xã hội hiện đại, việc phân loại cảm xúc trong văn bản tiếng Việt trở thành một nhu cầu thiết yếu. Cảm xúc được định nghĩa là phản ứng của con người trước các sự kiện, hiện tượng, và có thể chia thành hai loại chính: cảm xúc tích cực và cảm xúc tiêu cực. Việc phân tích các phản hồi của người tiêu dùng không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về sản phẩm mà còn tạo ra những chiến lược phát triển hiệu quả. Đặc biệt, với sự phát triển của công nghệ học sâu, việc áp dụng các thuật toán như LSTM (Long Short-Term Memory) trong phân loại cảm xúc đã mở ra nhiều cơ hội mới. Mục tiêu của nghiên cứu này là xây dựng một mô hình phân loại cảm xúc cho các bình luận trong lĩnh vực ẩm thực, từ đó giúp doanh nghiệp nắm bắt tâm lý khách hàng một cách nhanh chóng và chính xác.
1.1. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của nghiên cứu là phát triển một mô hình phân loại cảm xúc cho các bình luận của người dùng về sản phẩm và dịch vụ trong lĩnh vực ẩm thực. Mô hình này sẽ phân loại các bình luận thành hai nhóm: tích cực và tiêu cực. Việc này không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí mà còn nâng cao khả năng phục vụ khách hàng. Để đạt được mục tiêu này, nghiên cứu sẽ sử dụng các phương pháp học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích và hiểu rõ hơn về ngữ nghĩa của các bình luận. Điều này sẽ giúp cải thiện chất lượng dịch vụ và sản phẩm mà doanh nghiệp cung cấp.
1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của luận văn là các bình luận của người dùng trên các nền tảng mạng xã hội và trang thương mại điện tử liên quan đến lĩnh vực ẩm thực. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc phân tích và phân loại cảm xúc trong các bình luận tiếng Việt. Dữ liệu thu thập sẽ được xử lý bằng các công cụ như vnTokenizer và Word2vec để chuyển đổi từ thành vector đặc trưng, từ đó áp dụng các thuật toán học máy như LSTM để phân loại cảm xúc. Nghiên cứu này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn mang lại ứng dụng thực tiễn cao trong việc cải thiện dịch vụ khách hàng.
II. Cơ sở lý thuyết
Chương này trình bày tổng quan về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các khái niệm liên quan đến học sâu. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, nhằm giúp máy tính hiểu và tương tác với ngôn ngữ của con người. Đặc biệt, ngôn ngữ tiếng Việt có những đặc trưng riêng biệt, như cấu trúc từ và cách diễn đạt cảm xúc. Việc hiểu rõ các đặc điểm này là rất quan trọng trong việc phát triển các mô hình phân loại cảm xúc. Các mô hình như Multi Layer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Networks (CNN) và Recurrent Neural Networks (RNN) sẽ được giới thiệu, với trọng tâm là mô hình LSTM, được sử dụng để xử lý dữ liệu văn bản tiếng Việt.
2.1. Tổng quan về xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc giúp máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người. Mục tiêu của NLP là tạo ra các ứng dụng có thể tương tác với người dùng một cách tự nhiên và hiệu quả. Các ứng dụng của NLP bao gồm dịch thuật, phân tích cảm xúc, và nhận dạng giọng nói. Đặc biệt, trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của mạng xã hội, việc phân tích cảm xúc từ các bình luận trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. Việc áp dụng các thuật toán học sâu trong NLP đã giúp cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc phân loại cảm xúc.
2.2. Đặc trưng của ngôn ngữ tiếng Việt
Ngôn ngữ tiếng Việt có những đặc trưng riêng biệt, như tính chất không có dấu phân cách giữa các từ và sự phong phú về từ vựng. Điều này tạo ra những thách thức trong việc phân tích và xử lý ngôn ngữ. Các công cụ như vnTokenizer được sử dụng để tách từ và biểu diễn từ thành vector đặc trưng. Việc hiểu rõ cấu trúc ngữ nghĩa của tiếng Việt là rất quan trọng trong việc phát triển các mô hình phân loại cảm xúc. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng việc áp dụng các phương pháp học sâu như LSTM có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc phân loại cảm xúc từ các bình luận tiếng Việt.
III. Xây dựng ứng dụng phân loại cảm xúc
Chương này mô tả chi tiết quy trình xây dựng ứng dụng phân loại cảm xúc cho các bình luận tiếng Việt. Quy trình bao gồm các bước như thu thập dữ liệu, tách từ, gán nhãn dữ liệu và huấn luyện mô hình. Việc thu thập dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội và trang thương mại điện tử là rất quan trọng để đảm bảo tính đại diện cho mô hình. Sau khi thu thập, dữ liệu sẽ được xử lý bằng công cụ word_tokenizer để tách từ và gán nhãn cảm xúc cho từng bình luận. Cuối cùng, mô hình LSTM sẽ được huấn luyện để phân loại cảm xúc của các bình luận.
3.1. Quy trình thu thập và xử lý dữ liệu
Quy trình thu thập dữ liệu bắt đầu bằng việc xác định các nguồn dữ liệu phù hợp, như các trang thương mại điện tử và mạng xã hội. Dữ liệu sẽ được thu thập tự động thông qua các API hoặc web scraping. Sau khi thu thập, dữ liệu sẽ được làm sạch và chuẩn hóa để loại bỏ các bình luận không liên quan hoặc không có giá trị. Công cụ vnTokenizer sẽ được sử dụng để tách từ và chuyển đổi các từ thành vector đặc trưng bằng Word2vec. Việc này giúp mô hình có thể hiểu và phân tích ngữ nghĩa của các bình luận một cách chính xác hơn.
3.2. Huấn luyện mô hình LSTM
Sau khi dữ liệu đã được xử lý, bước tiếp theo là huấn luyện mô hình LSTM. Mô hình này được lựa chọn vì khả năng xử lý dữ liệu tuần tự và ghi nhớ thông tin trong thời gian dài. Quá trình huấn luyện sẽ sử dụng các bộ dữ liệu đã được gán nhãn để tối ưu hóa các tham số của mô hình. Các chỉ số như độ chính xác và hàm mất mát sẽ được theo dõi trong suốt quá trình huấn luyện để đảm bảo mô hình hoạt động hiệu quả. Kết quả của quá trình huấn luyện sẽ được đánh giá và so sánh với các mô hình khác để xác định tính hiệu quả của mô hình LSTM trong việc phân loại cảm xúc.
IV. Kết quả thực nghiệm
Chương này trình bày kết quả thực nghiệm của mô hình phân loại cảm xúc. Các phương pháp đánh giá sẽ được sử dụng để đo lường độ chính xác và hiệu quả của mô hình. Kết quả cho thấy mô hình LSTM đạt được độ chính xác cao trong việc phân loại cảm xúc từ các bình luận tiếng Việt. So sánh với các mô hình khác như MLP và CNN, mô hình LSTM cho thấy ưu thế vượt trội trong việc xử lý dữ liệu ngữ nghĩa phức tạp.
4.1. Phương pháp đánh giá
Để đánh giá hiệu quả của mô hình, các phương pháp như k-fold cross-validation sẽ được áp dụng. Phương pháp này giúp đảm bảo rằng mô hình được kiểm tra trên nhiều tập dữ liệu khác nhau, từ đó cung cấp cái nhìn tổng quát về khả năng phân loại của mô hình. Các chỉ số như độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu sẽ được sử dụng để đo lường hiệu quả của mô hình. Kết quả đánh giá sẽ được so sánh với các mô hình khác để xác định tính ưu việt của mô hình LSTM trong việc phân loại cảm xúc.
4.2. Kết quả đạt được
Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình LSTM đạt được độ chính xác lên đến 85% trong việc phân loại cảm xúc từ các bình luận tiếng Việt. So với các mô hình khác như MLP và CNN, mô hình LSTM cho thấy hiệu quả vượt trội trong việc xử lý các bình luận ngắn và không chính thống. Điều này chứng tỏ rằng việc áp dụng các phương pháp học sâu trong phân loại cảm xúc là một hướng đi đúng đắn, mở ra nhiều cơ hội cho các ứng dụng trong tương lai.
