Luận Án Tiến Sĩ: Phát Triển Mô Hình Mạng Nơ Ron Cho Phân Tích Quan Điểm Theo Khía Cạnh

• Tác giả: Phạm Đức Hồng
• Người hướng dẫn: PGS. Lê Anh Cường
• Trường học: Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Khoa học Máy tính
• Đề tài: Phát Triển Mô Hình Mạng Nơ Ron Cho Phân Tích Quan Điểm Theo Khía Cạnh Trong Khoa Học Máy Tính
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• MỤC LỤC
• Danh mục các chữ viết tắt
• Danh mục các bảng
• Danh mục các hình vẽ
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Giới thiệu bài toán
• 1.2. Các bài toán trong phân tích quan điểm
• 1.3. Các nghiên cứu liên quan
• 1.4. Các tiếp cận giải quyết bài toán
• 1.5. Nghiên cứu trên thế giới và Việt Nam
• 2. CHƯƠNG 2: KIẾN THỨC CƠ SỞ
• 2.1. Các ký hiệu và khái niệm liên quan
• 2.2. Các mô hình học máy cơ sở cho phân tích quan điểm theo khía cạnh
• 2.3. Các mô hình học biểu diễn mức từ, câu, đoạn/văn bản
• 2.3.1. Mô hình Word2Vec
• 2.3.2. Mô hình GloVe
• 2.3.3. Mô hình véc-tơ Paragraph
• 2.3.4. Mô hình mạng nơ-ron tích chập CNN
• 2.3.5. Mô hình véc-tơ kết hợp
• 2.4. Kết luận và thảo luận
• 3. CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH DỰA TRÊN MẠNG NƠ-RON XÁC ĐỊNH HẠNG VÀ TRỌNG SỐ KHÍA CẠNH CỦA THỰC THỂ
• 3.1. Mô hình hóa bài toán
• 3.1.1. Bài toán xác định hạng và trọng số khía cạnh ẩn của thực thể
• 3.1.2. Bài toán xác định trọng số khía cạnh chung của các thực thể
• 3.2. Phương pháp đề xuất
• 3.2.1. Xác định hạng và trọng số khía cạnh ẩn của thực thể sử dụng mô hình mạng nơ-ron một lớp ẩn
• 3.2.2. Xác định hạng và trọng số khía cạnh ẩn của thực thể sử dụng mô hình học biểu diễn đa tầng
• 3.2.3. Xác định trọng số khía cạnh chung của thực thể sử dụng mô hình mạng nơ-ron
• 3.3. Cài đặt mô hình
• 3.4. Kết quả thực nghiệm
• 3.5. Hiệu quả của các tham số trong mô hình LRNN-ASR
• 4. CHƯƠNG 4: HỌC VEC-TƠ BIỂU DIỄN TỪ CHO PHÂN TÍCH QUAN ĐIỂM THEO KHÍA CẠNH
• 4.1. Mô hình hóa bài toán
• 4.1.1. Bài toán tinh chỉnh véc-tơ biểu diễn từ
• 4.1.2. Bài toán học véc-tơ biểu diễn từ
• 4.2. Phương pháp đề xuất
• 4.2.1. Mô hình tinh chỉnh véc-tơ biểu diễn từ
• 4.2.2. Mô hình học véc-tơ biểu diễn từ SSCWE
• 4.3. Dữ liệu thực nghiệm và các độ đo
• 4.4. Cài đặt và đánh giá mô hình tinh chỉnh véc-tơ từ WEFT
• 4.4.1. Cài đặt mô hình
• 4.4.2. Đánh giá mô hình
• 4.5. Cài đặt và đánh giá mô hình SSCWE
• 4.5.1. Cài đặt mô hình
• 4.5.2. Đánh giá mô hình
• 4.6. So sánh hai mô hình WEFT và SSCWE
• 5. CHƯƠNG 5: MÔ HÌNH ĐA KÊNH DỰA TRÊN CNN NHẰM KHAI THÁC ĐA VEC-TƠ BIỂU DIỄN TỪ VÀ KÝ TỰ CHO PHÂN TÍCH QUAN ĐIỂM THEO KHÍA CẠNH
• 5.1. Mô tả bài toán
• 5.2. Phương pháp đề xuất
• 5.2.1. Thành phần tích chập
• 5.2.2. Mô hình mạng nơ-ron tích chập đa kênh cho phân tích quan điểm theo khía cạnh
• 5.3. Dữ liệu thực nghiệm và cài đặt mô hình MCNN
• 5.4. Môi trường và thời gian thực nghiệm
• 5.5. Hiệu quả của các loại tham số
• KẾT LUẬN
• Danh mục công trình khoa học của tác giả liên quan đến luận án
• Tài liệu tham khảo

I. Giới thiệu về mô hình mạng nơ ron và phân tích quan điểm

Mô hình mạng nơ-ron đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong khoa học máy tính, đặc biệt trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích quan điểm. Các mô hình này cho phép xử lý dữ liệu phức tạp và đa chiều, giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân tích cảm xúc và phân tích văn bản. Học sâu và học máy là hai khái niệm trung tâm trong việc phát triển các mô hình này, đặc biệt khi áp dụng vào phân tích quan điểm theo khía cạnh.

1.1. Ứng dụng của mạng nơ ron trong phân tích quan điểm

Mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng rộng rãi trong phân tích quan điểm nhờ khả năng học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu. Các mô hình như CNN (Convolutional Neural Network) và LSTM (Long Short-Term Memory) đã chứng minh hiệu quả trong việc xử lý văn bản và phân tích cảm xúc. Mô hình hóa dữ liệu và phân tích đa chiều là những yếu tố quan trọng giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình này.

1.2. Thách thức trong phân tích quan điểm theo khía cạnh

Một trong những thách thức lớn nhất trong phân tích quan điểm theo khía cạnh là việc xác định và phân loại các khía cạnh cụ thể trong văn bản. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đòi hỏi các mô hình phải hiểu được ngữ nghĩa và ngữ cảnh của từng câu. Mô hình học sâu cần được cải tiến để xử lý các văn bản có cấu trúc phức tạp và đa dạng.

II. Phát triển mô hình mạng nơ ron cho phân tích quan điểm theo khía cạnh

Việc phát triển mô hình mạng nơ-ron cho phân tích quan điểm theo khía cạnh đòi hỏi sự kết hợp giữa học biểu diễn và phân loại. Các mô hình như Word2Vec và GloVe được sử dụng để học biểu diễn từ, trong khi mạng nơ-ron tích chập và mạng nơ-ron hồi quy được áp dụng để phân loại quan điểm. Phân tích dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu là hai yếu tố then chốt trong quá trình này.

2.1. Mô hình học biểu diễn đa tầng

Mô hình học biểu diễn đa tầng được đề xuất để giải quyết bài toán xác định hạng và trọng số khía cạnh. Mô hình này tích hợp thông tin từ mức từ, mức câu đến mức văn bản, giúp cải thiện độ chính xác trong phân tích quan điểm. Mạng nơ-ron nhân tạo và học sâu là hai công nghệ chính được sử dụng trong mô hình này.

2.2. Mô hình tích hợp đa kênh CNN

Mô hình tích hợp đa kênh CNN được phát triển để khai thác thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm Word2Vec và Character2Vec. Mô hình này sử dụng các tầng CNN để tích hợp thông tin và cải thiện hiệu quả trong phân tích quan điểm theo khía cạnh. Phân tích đa chiều và mô hình hóa dữ liệu là những yếu tố quan trọng trong quá trình này.

III. Đánh giá và ứng dụng thực tế

Các mô hình mạng nơ-ron được đề xuất đã được đánh giá trên các tập dữ liệu thực tế, cho thấy hiệu quả vượt trội trong phân tích quan điểm theo khía cạnh. Học máy và học sâu đã chứng minh được giá trị trong việc xử lý dữ liệu phức tạp và đa chiều. Phân tích dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu là những yếu tố then chốt trong quá trình đánh giá.

3.1. Kết quả thực nghiệm

Các kết quả thực nghiệm cho thấy các mô hình đề xuất đạt độ chính xác cao trong phân tích quan điểm theo khía cạnh. Mạng nơ-ron nhân tạo và học sâu đã chứng minh được hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu phức tạp. Phân tích đa chiều và mô hình hóa dữ liệu là những yếu tố quan trọng trong quá trình đánh giá.

3.2. Ứng dụng thực tế

Các mô hình mạng nơ-ron được đề xuất có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực thực tế, bao gồm phân tích cảm xúc và phân tích văn bản. Học máy và học sâu đã chứng minh được giá trị trong việc xử lý dữ liệu phức tạp và đa chiều. Phân tích dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu là những yếu tố then chốt trong quá trình ứng dụng.