Khóa Luận Tốt Nghiệp: Phát Hiện Ngôn Từ Kích Động Thù Địch Thời Gian Thực Trên Mạng Xã Hội Việt Nam

• Tác giả: Võ Nhật Cường
• Người hướng dẫn: TS. Đỗ Trọng Hợp
• Trường học: Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Phát Hiện Ngôn Từ Kích Động Thù Địch Thời Gian Thực Trên Mạng Xã Hội Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Các công trình có cùng chủ đề
• 2. CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3
• 4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Hướng phát triển trong tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Phát Hiện Ngôn Từ Kích Động Thù Địch Trên Mạng Xã Hội

Ngôn từ kích động thù địch đang trở thành một vấn đề nghiêm trọng trên mạng xã hội tại Việt Nam. Với sự gia tăng người dùng mạng xã hội, việc phát hiện và xử lý các bình luận mang tính chất thù địch là cần thiết. Nghiên cứu này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình hiện tại và tầm quan trọng của việc phát hiện ngôn từ kích động thù địch.

1.1. Tình Hình Ngôn Từ Kích Động Thù Địch Tại Việt Nam

Theo thống kê, Việt Nam có khoảng 70 triệu người dùng mạng xã hội. Sự gia tăng này kéo theo sự gia tăng của các bình luận độc hại, gây ảnh hưởng tiêu cực đến cộng đồng.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Việc Phát Hiện Ngôn Từ Kích Động

Việc phát hiện ngôn từ kích động thù địch không chỉ giúp bảo vệ người dùng mà còn góp phần xây dựng một môi trường mạng xã hội an toàn hơn.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Phát Hiện Ngôn Từ Kích Động Thù Địch

Mặc dù có nhiều nỗ lực trong việc phát hiện ngôn từ kích động thù địch, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Các vấn đề như độ chính xác của mô hình và sự đa dạng của ngôn ngữ là những yếu tố quan trọng.

2.1. Độ Chính Xác Của Các Mô Hình Phát Hiện

Độ chính xác của các mô hình phát hiện ngôn từ kích động thù địch thường không đạt yêu cầu, dẫn đến việc bỏ sót nhiều bình luận độc hại.

2.2. Sự Đa Dạng Của Ngôn Ngữ Và Văn Hóa

Ngôn ngữ và văn hóa đa dạng tại Việt Nam tạo ra nhiều thách thức trong việc phát hiện và phân loại ngôn từ kích động thù địch.

III. Phương Pháp Phát Hiện Ngôn Từ Kích Động Thù Địch Hiệu Quả

Để phát hiện ngôn từ kích động thù địch một cách hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp hiện đại như học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình như BERT và Bi-GRU-LSTM-CNN đã cho thấy hiệu quả cao trong việc phát hiện các bình luận độc hại.

3.1. Sử Dụng Mô Hình Học Máy Để Phát Hiện

Mô hình học máy như BERT đã được chứng minh là có khả năng phát hiện ngôn từ kích động thù địch với độ chính xác cao.

3.2. Kết Hợp Các Kỹ Thuật Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên

Việc kết hợp các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp cải thiện khả năng phát hiện và phân loại ngôn từ kích động thù địch.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Phát Hiện Ngôn Từ Kích Động

Hệ thống phát hiện ngôn từ kích động thù địch có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ quản lý nội dung trên mạng xã hội đến bảo vệ người dùng khỏi các bình luận độc hại.

4.1. Quản Lý Nội Dung Trên Mạng Xã Hội

Hệ thống có thể giúp các nền tảng mạng xã hội tự động lọc và ngăn chặn các bình luận độc hại trước khi chúng được công khai.

4.2. Bảo Vệ Người Dùng Trên Mạng

Việc phát hiện ngôn từ kích động thù địch giúp bảo vệ người dùng, đặc biệt là những người dễ bị tổn thương.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Trong Tương Lai

Nghiên cứu về phát hiện ngôn từ kích động thù địch là một lĩnh vực quan trọng và cần thiết trong bối cảnh mạng xã hội hiện nay. Hướng phát triển trong tương lai cần tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của các mô hình và mở rộng khả năng phát hiện.

5.1. Cải Thiện Độ Chính Xác Của Mô Hình

Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình mới để nâng cao độ chính xác trong việc phát hiện ngôn từ kích động thù địch.

5.2. Mở Rộng Khả Năng Phát Hiện

Hướng tới việc mở rộng khả năng phát hiện ngôn từ kích động thù địch trên nhiều nền tảng và ngôn ngữ khác nhau.