Chương 1: Giới thiệu về lý do chọn đề tai, mục tiêu và phạm vi nghiên cứu. Chương 2: Tổng quan về hệ thống và bải toán. Chương 3: Trình bày cơ sở lý thuyết. Chương 4: Trình bày quá trình thu thập và tổ chức tri thức.
Chương 5: Thiết kế hệ thống. Chương 6: Cách cài đặt và thử nghiệm chương trình. Chương 7: Kết luận. Tổng quan về hệ thống chatbot 1.
Giới thiệu hệ thống chatbot Chatbot trên bản chất là một ứng dụng nhưng cũng có thé xem như là một người bạn đồng hành trong cuộc sống. Con người có thé tương tác với chatbot thông qua văn bản hoặc lời nói đê yêu câu thực hiện một công việc nao đó. Hiện tại, số lượng các loại chatbot rất đa dạng, dựa trên nhu cầu của người dùng mà có những dạng chatbot khác nhau. Ví dụ người dùng có thé tra cứu giá bat động sản bằng cách hỏi chatbot thay vì tìm kiếm trên các trang web khác nhau trên 1nternet.
Chatbot còn thê hỗ trợ con người trong các công việc hằng ngày như điều khiến các thiết bị gia dụng trong gia đình, tìm đường đi cho tài xế lúc lái xe,. dưới dạng trợ lý ảo hiện nay như: Google Assistant, Cortana, Siri, Bixby,. Ngoài ra, hiện nay còn rất nhiều công cụ cho phép người dùng tạo ra chatbot dé dang phù hợp với mục đích sử dụng. Các nghiên cứu và công trình liên quan Mục tiêu của một chatbot thông minh là việc tạo một người bạn đồng hành với người dung dé cung cấp thông tin cần thiết đáp ứng yêu cầu người dung.
Hiện nay, chatbots đã trở nên phô biến trong xã hội nhờ sự phát triển của các công nghệ AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), truy xuất thông tin, hệ thống đàm thoại đồng cảm. Hiện nay có khá nhiều hệ thong trả lời tự động nhưng vùng kiến thức của các mô hình này thường khá rộng, chưa tập trung vào kiến thực về học tập của môn học cụ thể. Tuy nhiên, những chatbot này không thực sự hiệu quả dé tìm kiếm kiến thức giáo dục hỗ trợ học tập với những câu hỏi mang tính ngữ nghĩa trong cuộc hội thoại. Do đó, kết quả trả lời của hệ thống thường dẫn đến sai lệch khá lớn.
Xiaolcle là trợ ly ảo hoạt động trên mạng xã hội của Microsoft, có khả năng xác định cảm xúc của con người và hồi đáp linh động. Nó là sự kết hợp giữa chỉ số thông minh (IQ) và chỉ số cảm xúc (EQ), nên rất mạnh trong các kỹ năng giao tiếp. Tuy nhiên, chatbot này được thiết kế cho môi trường xã hội, không có các tính năng hỗ trợ học sinh, sinh viên học tập, tìm kiếm thông tin.2 Xiaolcle do Microsoft phát triển WolfamAlpha là một trang web hỗ trợ tìm kiếm thông tin trong nhiều lĩnh vực. Người dùng có thể nhập các nội dung muốn tìm kiếm, tra cứu và chương trình sẽ đưa ra các kết quả tương ứng.
Tuy nhiên, kết quả của hệ thống không hướng đến đối tượng là người học và hệ thống không hỗ trợ xử lý những truy vấn bằng tiếng Việt. 3š WolframAlpha ::::::: algorit Mathematics Science & Technology Society & Culture Everyday Life ig Step-by-Step Solutions BL Units & Measures $ People 4+ Personal Health € Elementary Math 3 Physics @ Arts eMedia {E=) Personal Finance Hinh 1.3 Trang web Wolframalpha Helpjuice là một nền tang SaaS cho việc xây dựng các hệ thống tìm kiếm có sử dụng cơ sở tri thức. Nền tảng này giúp cho các hệ thống có thê thiết lập các luật suy diễn dé quá trình tìm kiếm hướng đến quan điểm của người dùng. Tuy nhiên, các luật của Helpjuice chủ yếu hướng đến việc quảng cáo sản phẩm và cơ sở tri thức của nên tang nay chủ yếu ở dạng luật.
Vì vậy, hệ thống này không phù hợp cho việc thiết kê cơ sở tri thức cho chatbot hướng đên việc tra cứu kiên thức của môn học. @) POPULAR CATEGORIES Co k⁄ fa About Verve Sports.4 Helpjuice — phần mém cơ sở tri thức Trong giáo dục, chatbot được sử dụng để hỗ trợ việc tuyển sinh, hướng dẫn giải bài tập, tìm kiếm kiến thức cần thiết cho sinh viên. Các ứng dụng giáo dục có các tiêu chí sư phạm dé cung cấp kiến thức hữu ích của các khoá hoc. Chúng cần được tổ chức tri thức như đề cương của môn học.
Đề phục vụ truy vấn kiến thức, chatbot cần khả năng giao tiếp với người học tự nhiên như một gia sư hướng dẫn, giải thích cho sinh viên. Nó cần truy xuất thông tin đúng với yêu cầu của người dùng qua ngôn ngữ tự nhiên. Dé quá trình giao tiếp diễn ra mượt mà, chatbot cần được tích hợp khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích ngữ nghĩa của truy vấn đầu vào. Hơn nữa, từ ngữ nghĩa của lời nói, chatbot có thể khuyến nghị một số kiến thức liên quan với kết quả dau ra, giúp người học hiéu rõ hon nội dung tìm kiêm.
Hiện nay có nhiều phương pháp đề biểu diễn các miền tri thức trong giáo dục. Tuy nhiên, chúng chưa thực sự phù hợp dé áp dung cho việc tổ chức cơ sở tri thức của một chatbot. Các mô hình hiện nay chưa được trang bị một thành phần đề xử lý cuộc trò chuyện giữa người dùng và chatbot. Trong nghiên cứu về biểu diễn tri thức, ontology là một phương pháp hiệu quả dé biéu diễn các dạng tri thức trong thực tế.
Bên cạnh đó, việc tích hợp ontology cũng đã được áp dụng trong các miễn tri thức về y khoa, giáo duc. Ontology cho các mang sensor cũng được sử dụng dé rút trích các kiến thức mới thông qua phân cụm K-means từ dữ liệu IoT thu thập được. Tuy nhiên, các phương pháp tích hợp ontology hiện nay không thé áp dụng dé tô chức tri thức cho một chatbot hỗ trợ việc truy van kiến thức trong giáo dục. Chương2: ˆ CƠ SỞ LÝ THUYET 2.
Ontology Giới thiệu về Ontology: Trong khoa học máy tính, một Ontology là một mô hình tri thức dùng dé biểu diễn nội dung của một lĩnh vực xác định và được sử dụng dé suy luan vé cac déi tượng trong lĩnh vực đó và mối quan hệ giữa chúng. Ontology cung cấp một bộ từ vựng chung bao gồm các khái niệm, các thuộc tính quan trọng và các định nghĩa vê các khái niệm và các thuộc tính nay. Hiện nay trong nhiều số lĩnh vực, ontology được sử dụng ví dụ như khoa học máy tính, hệ thống kỹ thuật, tin sinh học, khoa học thư viện, kiến trúc thông tin và đặc biệt là website ngữ nghĩa (semantic web). Cấu trúc của Ontology: Ontology được biéu diễn theo cấu trúc sao: O=[C, R, P, I] Trong do C là tập các cá thé, R là tập các mối quan hệ giữa các khái niệm, P là tập các thuộc tính của các khái niệm trong C, I là tập các cá thê.
Tập cá thé C (Khái niệm): Là thành phan cơ bản và nền tảng của một Ontology. Là tập hợp các đối tượng trừu tượng có thé là các khái niệm hoặc các thực thé. Tập quan hệ R: Thành phần dùng để miêu tả mối quan hệ giữa các đối tượng trong Ontology. Một đối tượng trong Ontology có thé có một hoặc nhiều quan hệ.
Tập các thuộc tính P (Thuộc tính): Là tập các thuộc tính của từng đối tượng cụ thé. Thông qua đó dé miêu tả đặc trưng cho đối tượng đó. Mỗi thuộc tính đều có tên va gia tri thuộc tính đó. Tập cá thé I(Cá thé): Bao gồm các đối tượng cụ thé trong một lĩnh vực cụ thé.
Lý do sử dụng Ontology e_ Một Ontology bao gồm khái niệm và mỗi quan hệ trong một lĩnh vực mà máy tinh có thé hiểu được từ đó có thé tạo ra sự trao đối thông tin giữa con người và máy tính. e Việc xậy dựng cau tric Ontology dành cho hai môn học “Nhập môn lập trình” và “Cấu trúc đữ liệu và giải thuật” sẽ giúp cho việc những người khác tái sử dụng trên các bộ dữ liệu có những đặc điểm tương tự. Hoặc cũng có thé tích hợp thêm các Ontology mới hoặc có săn để mô tả nhiều khái niệm đã có ở lĩnh vực khác phục vụ cho một Ontology trong một lĩnh vực lớn hơn. e Kiến thức về các môn học có các thuật ngữ, khái niệm và có thé đặc tả các mối quan hệ giữa các từ vựng đó thông qua cấu trúc cây phân cấp trong Ontology.
e Ontology dé sử dụng, đối với người không phải chuyên sâu về lĩnh vực lập trình cũng dễ chỉnh sửa và làm cho các khái niệm trở nên rõ ràng, dé hiểu. e_ Có thé sử dụng ngôn ngữ RDF dé mô tả một Ontology. Mô hình tri thức quan hệ Kiến thức lập trình trong môn học Nhập môn lập trình có thé được biểu diễn bởi mô hình tri thức quan hệ, Rela-model. Định nghĩa 1: Mô hình tri thức quan hệ, gọi là Rela-model, là một bộ gồm 3 thành phần như sau: K=(€, R, Rules) Trong đó, C là tập khái nệm về tri thức nhập môn lập trình.
R là tập quan hệ giữa các khái niệm trong C và Rules là tập luật suy diễn. C — tập khái niệm Mỗi khái niệm c € C là một lớp đối tượng, có cấu trúc: (Attr, Inner-relation, Properties, Key). Trong đó: Attr là tập thuộc tính của khái niệm, /nner-relation là tap quan hệ giữa các thuộc tính trong Attr, Properties là tập tính chất tương ứng khái niệm va Key là tập từ khoá quan hệ tương ứng với khái niệm. Ví dụ 1: Trong miền tri thức về nhập môn lập trình có một số khái niệm như Sau: e Thuật toán — khái niệm về thuật toán Attr = {Name, Chapter, Content} — Name: “Thuật toán” — Chapter: Chương 2 — Content: Thuật toán là một khái niệm cơ sở của Toán học và Tin học.
Thuật toán là một phương pháp thể hiện lời giải của vấn đề - bài toán. Inner-relation = {belong to} — Name belong to Chapter Properties = {Operators} Key = {Thuat toan, giai thuat, algorithm} e POINTER - khái niệm về con trỏ Attr = {Name, Chapter, Content, Expression, Usage} — Name: “Con tro” — Chapter: Chuong 7 — Content: “La một biến lưu trữ dia chi của một dia chi bộ nhớ. Dia chi này thường là địa chỉ của một biến khac.Kiéu con trỏ dung lưu địa chỉ của một đối tượng đữ liệu khác. Biến thuộc kiểu con trỏ T plà biến mà giá trị của nó là địa chỉ cuả một vùng nhớ ứng với một biến kiểu T, hoặc là gia tri NULL.” — Expression: các loại con trỏ có trong bai hoc — Usage: “<kiểu dữ liệu>*<tên biến con trỏ> = &<tén biến> int a; int *ptr = &a;” 10 Inner-relation = {belong to} — Name belong to Chapter Properties = {Cap phát động, cấp phát tĩnh, toán tử new, toán tử delete} Key = {Con trỏ, Pointer} 2.