Phân Tích Cảm Xúc Theo Khía Cạnh Trong Ngành Nhà Hàng Sử Dụng Phương Pháp Học Chuyển Tiếp Đa Ngôn Ngữ

• Tác giả: Phan Thị Kim Khoa
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Lưu Thùy Ngân
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Cử nhân ngành Khoa học máy tính
• Đề tài: Phân Tích Cảm Xúc Trong Ngành Nhà Hàng Sử Dụng Học Chuyển Tiếp Đa Ngôn Ngữ
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Tổng quan
• 1.2. Mục tiêu của nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.3.1. Phạm vi nghiên cứu
• 1.3.2. Đối tượng nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: BỐI CẢNH VÀ CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN
• 2.1. Tổng quan về bài toán Phân tích cảm xúc theo khía cạnh
• 2.2. Phương pháp Học chuyển tiếp đa ngôn ngữ
• 2.3. Mô hình học sẵn đa ngôn ngữ
• 2.3.1. XLM on RoBERTa (XLM-R)
• 2.4. Phát biểu bài toán
• 2.4.1. Kiến trúc mô hình bài toán ACD
• 2.5. Mô hình Học chuyển tiếp đa ngôn ngữ dựa trên các mô hình học sẵn đa ngôn ngữ
• 2.5.1. Hướng tiếp cận Zero-shot Cross-lingual Transfer Learning
• 2.5.2. Hướng tiếp cận Cross-lingual Transfer Learning with additional Target Language Data
• 2.5.3. Hướng tiếp cận Few-shot Cross-lingual Transfer Learning
• 3. CHƯƠNG 3: TỔNG QUAN DỮ LIỆU
• 3.1. Bộ dữ liệu chuẩn SemEval2016
• 3.2. Bộ dữ liệu về Nhà Hàng trên tiếng Anh
• 3.3. Bộ dữ liệu về Nhà Hàng trên tiếng Pháp
• 3.4. Bộ dữ liệu về Nhà Hàng trên tiếng Hà Lan
• 3.5. Bộ dữ liệu về Nhà Hàng trên tiếng Thổ Nhĩ Kỳ
• 3.6. Bộ dữ liệu về Nhà Hàng trên tiếng Tây Ban Nha
• 3.7. Bộ dữ liệu về Nhà Hàng trên tiếng Nga
• 3.8. Dữ liệu từ kỹ thuật lấy mẫu dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: THÍ NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ
• 4.1. Các thông số cài đặt thí nghiệm
• 4.2. Các thí nghiệm và kết quả
• 4.2.1. Hướng tiếp cận Zero-shot Cross-lingual Transfer Learning
• 4.2.1.1. Tinh chỉnh mô hình trên 1 ngôn ngữ nguồn
• 4.2.1.2. Tinh chỉnh mô hình trên nhiều ngôn ngữ nguồn
• 4.2.2. Hướng tiếp cận Cross-lingual Transfer Learning with additional Target Language Data
• 4.2.3. Hướng tiếp cận Few-shot Cross-lingual Transfer Learning
• 4.2.4. Các yếu tố quan trọng khi chọn ngôn ngữ nguồn thích hợp
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• DANH SÁCH BẢNG
• DANH SÁCH HÌNH VẼ
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Tổng quan về Phân Tích Cảm Xúc Trong Ngành Nhà Hàng

Phân tích cảm xúc là một lĩnh vực quan trọng trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), đặc biệt trong ngành nhà hàng. Với sự phát triển của công nghệ, việc phân tích cảm xúc từ các đánh giá của khách hàng trở nên dễ dàng hơn. Hệ thống này giúp các nhà hàng hiểu rõ hơn về trải nghiệm của khách hàng và cải thiện dịch vụ của mình. Nghiên cứu này tập trung vào việc áp dụng phương pháp học chuyển tiếp đa ngôn ngữ để phân tích cảm xúc trong lĩnh vực nhà hàng.

1.1. Định nghĩa và Ý nghĩa của Phân Tích Cảm Xúc

Phân tích cảm xúc là quá trình xác định và phân loại cảm xúc trong văn bản. Trong ngành nhà hàng, điều này giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ và sản phẩm của họ.

1.2. Tại sao Ngành Nhà Hàng Cần Phân Tích Cảm Xúc

Ngành nhà hàng cần phân tích cảm xúc để cải thiện trải nghiệm khách hàng. Những phản hồi từ khách hàng có thể giúp nhà hàng điều chỉnh dịch vụ, từ đó tăng cường sự hài lòng và giữ chân khách hàng.

II. Thách Thức Trong Phân Tích Cảm Xúc Đa Ngôn Ngữ

Phân tích cảm xúc trong môi trường đa ngôn ngữ gặp nhiều thách thức. Các ngôn ngữ khác nhau có cấu trúc ngữ pháp và từ vựng khác nhau, điều này làm cho việc phân tích trở nên phức tạp hơn. Hơn nữa, việc thiếu dữ liệu cho các ngôn ngữ ít tài nguyên cũng là một vấn đề lớn.

2.1. Khó Khăn Trong Việc Thu Thập Dữ Liệu

Việc thu thập dữ liệu cho các ngôn ngữ ít tài nguyên là một thách thức lớn. Nhiều ngôn ngữ không có đủ dữ liệu để huấn luyện các mô hình học sâu, dẫn đến hiệu suất không cao.

2.2. Sự Khác Biệt Trong Ngữ Nghĩa

Mỗi ngôn ngữ có cách diễn đạt và ngữ nghĩa riêng. Điều này có thể dẫn đến việc hiểu sai ý nghĩa của các bình luận từ khách hàng, ảnh hưởng đến kết quả phân tích.

III. Phương Pháp Học Chuyển Tiếp Đa Ngôn Ngữ Hiệu Quả

Học chuyển tiếp đa ngôn ngữ là một phương pháp mạnh mẽ giúp cải thiện khả năng phân tích cảm xúc cho các ngôn ngữ ít tài nguyên. Phương pháp này cho phép sử dụng mô hình đã được huấn luyện trên ngôn ngữ giàu tài nguyên để hỗ trợ cho ngôn ngữ ít tài nguyên.

3.1. Zero shot Cross lingual Transfer Learning

Phương pháp này cho phép mô hình hoạt động trên ngôn ngữ đích mà không cần dữ liệu huấn luyện từ ngôn ngữ đó. Điều này rất hữu ích cho các ngôn ngữ ít tài nguyên.

3.2. Cross lingual Transfer Learning with Additional Data

Khi có một lượng nhỏ dữ liệu từ ngôn ngữ đích, phương pháp này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình, giúp phân tích cảm xúc chính xác hơn.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Phân Tích Cảm Xúc Trong Ngành Nhà Hàng

Phân tích cảm xúc có nhiều ứng dụng thực tiễn trong ngành nhà hàng. Các nhà hàng có thể sử dụng thông tin từ phân tích cảm xúc để cải thiện dịch vụ và sản phẩm của mình, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng.

4.1. Cải Thiện Dịch Vụ Khách Hàng

Thông qua việc phân tích cảm xúc, nhà hàng có thể nhận diện các vấn đề trong dịch vụ và điều chỉnh kịp thời để nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

4.2. Tối Ưu Hóa Thực Đơn

Phân tích cảm xúc giúp nhà hàng hiểu rõ hơn về món ăn nào được yêu thích và món nào cần cải thiện, từ đó tối ưu hóa thực đơn để thu hút khách hàng.

V. Kết Luận và Tương Lai Của Phân Tích Cảm Xúc Đa Ngôn Ngữ

Phân tích cảm xúc trong ngành nhà hàng sử dụng học chuyển tiếp đa ngôn ngữ đang trở thành xu hướng quan trọng. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ có nhiều cải tiến với sự phát triển của công nghệ AI và NLP.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Công Nghệ

Công nghệ AI và NLP sẽ tiếp tục phát triển, giúp cải thiện khả năng phân tích cảm xúc cho các ngôn ngữ ít tài nguyên.

5.2. Tầm Quan Trọng Của Dữ Liệu

Việc thu thập và xử lý dữ liệu chất lượng cao sẽ là yếu tố quyết định cho sự thành công của phân tích cảm xúc trong tương lai.