Tìm Hiểu Mô Hình Ngôn Ngữ PhoBERT Cho Bài Toán Phân Loại Quan Điểm Bình Luận Tiếng Việt

• Tác giả: Nguyễn Thành Long
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Thị Xuân Hương
• Trường học: Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Tìm Hiểu Mô Hình Ngôn Ngữ PhoBERT Trong Phân Loại Quan Điểm Bình Luận Tiếng Việt
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hải Phòng

• LỜI CẢM ƠN
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: MÔ HÌNH BERT
• 1.1. Khái niệm BERT
• 1.2. Tại sao lại cần BERT
• 1.3. Một số khái niệm
• 1.3.1. Nhiệm vụ phía sau (Downstream task)
• 1.3.2. Điểm khái quát đánh giá mức độ hiểu ngôn ngữ (GLUE score benchmark)
• 1.3.3. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)
• 1.3.4. Hỏi đáp (Question and Answering)
• 1.3.5. Suy luận ngôn ngữ (Natural Language Inference)
• 1.3.6. Quan hệ văn bản (Textual Entailment)
• 1.3.7. Ngữ cảnh (Contextual)
• 1.3.8. Phương pháp Hiện đại nhất (SOTA)
• 1.3.9. Mô hình LTR
• 1.3.10. Mô hình ngôn ngữ được đánh dấu MLM (Masked Language Model)
• 1.3.11. Ngữ cảnh (Contextual) và vai trò trong NLP
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH PHOBERT
• 2.1. Sự ra đời của PhoBERT
• 2.2. Cấu trúc của PhoBERT
• 2.3. Dữ liệu trước khi huấn luyện
• 2.4. Thiết lập thử nghiệm
• 2.4.1. Kết quả thực nghiệm
• 2.5. Ứng dụng của PhoBert
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG PHOBERT VÀO BÀI TOÁN PHÂN TÍCH QUAN ĐIỂM BÌNH LUẬN TIẾNG VIỆT
• 3.1. Phát biểu bài toán
• 3.2. Dữ liệu và Công cụ, môi trường thực nghiệm
• 3.2.1. Công cụ và môi trường thực nghiệm
• 3.2.2. Ngôn ngữ lập trình Python
• 3.2.3. Thư viện mã nguồn mở Tensorflow
• 3.2.4. Thư viện Transformers
• 3.2.5. Thư viện fastBPE
• 3.2.6. Thư viện fairseq
• 3.2.7. Thư viện VnCoreNLP
• 3.2.8. PhoBERT đã được huấn luyện trước
• 3.2.9. Môi trường thực nghiệm
• 3.2.10. Các bước thực hiện
• 3.2.11. Cài đặt các thư viện cần thiết
• 3.2.12. Cài đặt thư viện vncorenlp
• 3.2.13. Tải về bộ dữ liệu huấn luyện từ trang chủ cuộc thi của AIVIVN và pre-trained của PhoBERT
• 3.2.14. Tải về dữ liệu của cuộc thi Phân tích sắc thái bình luận
• 3.2.15. Tách dữ liệu ra thành 2 tập train và validation theo tỉ lệ 90:10
• 3.2.16. Tạo một mask gồm các giá trị 0, 1 để làm đầu vào cho thư viện transformers
• 3.2.17. Huấn luyện mô hình
• 3.3. Kết luận
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Mô Hình PhoBERT Cho Phân Loại Quan Điểm

Mô hình PhoBERT do Viettel AI phát triển, đánh dấu bước tiến quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho tiếng Việt. Đây là một phiên bản mô hình ngôn ngữ dựa trên kiến trúc Transformer, được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu tiếng Việt. PhoBERT được thiết kế để hiểu và tạo ra văn bản tiếng Việt một cách hiệu quả, vượt trội so với các mô hình trước đây. Ứng dụng chính của PhoBERT bao gồm phân loại quan điểm, dịch máy, trả lời câu hỏi và tóm tắt văn bản. Sự ra đời của PhoBERT đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát triển các ứng dụng NLP tiên tiến, phục vụ nhu cầu thực tiễn của người dùng Việt Nam. Mục tiêu của đồ án này là tìm hiểu sâu về mô hình PhoBERT và ứng dụng nó vào bài toán phân loại bình luận tiếng Việt.

1.1. Giới thiệu chung về mô hình ngôn ngữ PhoBERT

PhoBERT là một mô hình ngôn ngữ pre-trained cho tiếng Việt, dựa trên kiến trúc RoBERTa. Mô hình này được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn gồm văn bản từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm báo chí, mạng xã hội và các trang web. PhoBERT có khả năng nắm bắt ngữ cảnh và ý nghĩa của từ trong câu, giúp cải thiện hiệu suất của các tác vụ NLP như phân loại quan điểm và phân tích cảm xúc. Việc sử dụng PhoBERT giúp giảm thiểu nhu cầu về dữ liệu huấn luyện cho các tác vụ cụ thể, đồng thời tăng độ chính xác của mô hình. Viettel AI đã đóng góp lớn vào cộng đồng NLP Việt Nam bằng việc phát triển và chia sẻ PhoBERT.

1.2. Ứng dụng PhoBERT trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP

PhoBERT có nhiều ứng dụng tiềm năng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Ngoài phân loại quan điểm, PhoBERT còn có thể được sử dụng cho dịch máy, trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản và nhận dạng thực thể. Khả năng hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của từ trong câu giúp PhoBERT hoạt động tốt trong nhiều tác vụ khác nhau. Việc sử dụng PhoBERT giúp các nhà nghiên cứu và phát triển tiết kiệm thời gian và công sức trong việc xây dựng các ứng dụng NLP cho tiếng Việt. PhoBERT là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các bài toán liên quan đến ngôn ngữ tiếng Việt.

II. Thách Thức Phân Loại Quan Điểm Bình Luận Tiếng Việt

Việc phân loại quan điểm bình luận tiếng Việt đối mặt với nhiều thách thức đặc thù. Sự phức tạp của tiếng Việt, với ngữ pháp linh hoạt và nhiều cách diễn đạt khác nhau, gây khó khăn cho các mô hình NLP. Phân tích cảm xúc trong tiếng Việt cũng bị ảnh hưởng bởi yếu tố văn hóa và vùng miền, khiến cho việc xác định độ chính xác trở nên khó khăn hơn. Ngoài ra, sự xuất hiện của ngôn ngữ mạng, teencode và các biểu tượng cảm xúc cũng làm tăng thêm độ phức tạp cho bài toán. Để giải quyết những thách thức này, cần có các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ như PhoBERT, có khả năng hiểu sâu sắc ngữ cảnh và ý nghĩa của văn bản tiếng Việt.

2.1. Khó khăn trong xử lý ngôn ngữ tiếng Việt

Tiếng Việt có nhiều đặc điểm riêng biệt gây khó khăn cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Ngữ pháp tiếng Việt linh hoạt, cho phép nhiều cách diễn đạt khác nhau cho cùng một ý nghĩa. Sự đa dạng về từ vựng và cách sử dụng từ ngữ giữa các vùng miền cũng là một thách thức. Ngoài ra, tiếng Việt còn có nhiều từ mượn từ các ngôn ngữ khác, làm tăng thêm độ phức tạp cho việc phân tích văn bản. Các mô hình ngôn ngữ cần được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu tiếng Việt để có thể xử lý hiệu quả những đặc điểm này.

2.2. Ảnh hưởng của yếu tố văn hóa và vùng miền

Yếu tố văn hóa và vùng miền có ảnh hưởng lớn đến phân tích cảm xúc trong tiếng Việt. Cùng một từ ngữ có thể mang ý nghĩa khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh văn hóa và vùng miền. Ví dụ, một số từ ngữ có thể được coi là tích cực ở miền Bắc nhưng lại mang ý nghĩa tiêu cực ở miền Nam. Để đánh giá hiệu năng của mô hình một cách chính xác, cần phải xem xét đến yếu tố văn hóa và vùng miền. Các nhà nghiên cứu cần thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đảm bảo tính đa dạng và đại diện.

2.3. Ngôn ngữ mạng và biểu tượng cảm xúc

Sự xuất hiện của ngôn ngữ mạng, teencode và các biểu tượng cảm xúc làm tăng thêm độ phức tạp cho bài toán phân loại quan điểm. Ngôn ngữ mạng thường sử dụng các từ viết tắt, từ lóng và các biến thể khác của từ ngữ thông thường. Teencode là một hình thức viết tắt và biến đổi từ ngữ phổ biến trong giới trẻ. Các biểu tượng cảm xúc được sử dụng để thể hiện cảm xúc và thái độ. Các mô hình ngôn ngữ cần được huấn luyện để hiểu và xử lý hiệu quả những yếu tố này.

III. Fine Tuning PhoBERT Phương Pháp Tối Ưu Hiệu Quả

Fine-tuning PhoBERT là một phương pháp hiệu quả để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình cho các tác vụ cụ thể. Quá trình này bao gồm việc huấn luyện lại PhoBERT trên một tập dữ liệu nhỏ hơn, phù hợp với tác vụ mục tiêu. Fine-tuning giúp PhoBERT điều chỉnh các tham số của mình để phù hợp hơn với đặc điểm của dữ liệu mới, từ đó cải thiện độ chính xác và F1-score. Việc lựa chọn hyperparameter tuning phù hợp và áp dụng các kỹ thuật regularization là rất quan trọng để tránh overfitting và đảm bảo hiệu suất tốt trên dữ liệu kiểm tra.

3.1. Quy trình fine tuning mô hình PhoBERT

Quy trình fine-tuning PhoBERT bao gồm một số bước chính. Đầu tiên, cần chuẩn bị một tập dữ liệu huấn luyện phù hợp với tác vụ mục tiêu. Tiếp theo, tải mô hình PhoBERT đã được huấn luyện trước đó. Sau đó, huấn luyện lại PhoBERT trên tập dữ liệu mới, sử dụng một thuật toán tối ưu hóa như Adam. Cuối cùng, đánh giá hiệu năng của mô hình trên một tập dữ liệu kiểm tra để đảm bảo rằng mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu mới.

3.2. Lựa chọn hyperparameter và kỹ thuật regularization

Việc lựa chọn hyperparameter tuning phù hợp và áp dụng các kỹ thuật regularization là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất tốt của mô hình. Các hyperparameter cần được điều chỉnh bao gồm learning rate, batch size và số lượng epochs. Các kỹ thuật regularization như dropout và weight decay có thể giúp ngăn chặn overfitting. Việc sử dụng cross-validation có thể giúp đánh giá hiệu quả của các hyperparameter và kỹ thuật regularization khác nhau.

3.3. Đánh giá hiệu năng sau fine tuning

Sau khi fine-tuning, cần đánh giá hiệu năng của mô hình trên một tập dữ liệu kiểm tra. Các chỉ số đánh giá thường được sử dụng bao gồm độ chính xác, precision, recall và F1-score. Việc so sánh hiệu suất của mô hình trước và sau fine-tuning có thể giúp đánh giá hiệu quả của quá trình fine-tuning. Nếu hiệu suất không được cải thiện đáng kể, cần xem xét lại quy trình fine-tuning và điều chỉnh các hyperparameter.

IV. Ứng Dụng Thực Tế PhoBERT Trong Phân Loại Bình Luận

PhoBERT có nhiều ứng dụng thực tế trong phân loại bình luận. Mô hình này có thể được sử dụng để phân tích cảm xúc của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu. Thông tin này có thể được sử dụng để cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ và tăng cường sự hài lòng của khách hàng. PhoBERT cũng có thể được sử dụng để phát hiện các bình luận tiêu cực hoặc spam trên mạng xã hội, giúp bảo vệ uy tín của thương hiệu và ngăn chặn các hành vi xấu.

4.1. Phân tích cảm xúc khách hàng về sản phẩm dịch vụ

PhoBERT có thể được sử dụng để phân tích cảm xúc của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu. Mô hình này có thể xác định xem một bình luận là tích cực, tiêu cực hay trung tính. Thông tin này có thể được sử dụng để hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ và tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Các công ty có thể sử dụng PhoBERT để theo dõi phản hồi của khách hàng trên mạng xã hội và các trang web đánh giá.

4.2. Phát hiện bình luận tiêu cực và spam trên mạng xã hội

PhoBERT cũng có thể được sử dụng để phát hiện các bình luận tiêu cực hoặc spam trên mạng xã hội. Mô hình này có thể xác định các bình luận chứa nội dung xúc phạm, đe dọa hoặc quảng cáo không mong muốn. Việc phát hiện và loại bỏ các bình luận này có thể giúp bảo vệ uy tín của thương hiệu và ngăn chặn các hành vi xấu. Các công ty có thể sử dụng PhoBERT để tự động kiểm duyệt các bình luận trên trang web và mạng xã hội của mình.

4.3. Ứng dụng trong các bài toán NLP khác

Ngoài phân loại quan điểm, PhoBERT còn có thể được sử dụng trong nhiều bài toán NLP khác. Ví dụ, PhoBERT có thể được sử dụng để dịch máy, trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản và nhận dạng thực thể. Khả năng hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của từ trong câu giúp PhoBERT hoạt động tốt trong nhiều tác vụ khác nhau. Các nhà nghiên cứu và phát triển có thể sử dụng PhoBERT để xây dựng các ứng dụng NLP tiên tiến cho tiếng Việt.

V. So Sánh PhoBERT Với Các Mô Hình Ngôn Ngữ Khác

PhoBERT có nhiều ưu điểm so với các mô hình ngôn ngữ khác cho tiếng Việt. PhoBERT được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn, giúp mô hình nắm bắt ngữ cảnh và ý nghĩa của từ trong câu tốt hơn. PhoBERT cũng sử dụng kiến trúc Transformer, cho phép mô hình xử lý các câu dài một cách hiệu quả hơn. So với các mô hình trước đây như Word2Vec và FastText, PhoBERT có khả năng biểu diễn ngôn ngữ tốt hơn, giúp cải thiện hiệu suất của các tác vụ NLP.

5.1. Ưu điểm vượt trội của PhoBERT so với các mô hình khác

PhoBERT có nhiều ưu điểm so với các mô hình ngôn ngữ khác cho tiếng Việt. Mô hình này được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn, giúp mô hình nắm bắt ngữ cảnh và ý nghĩa của từ trong câu tốt hơn. PhoBERT cũng sử dụng kiến trúc Transformer, cho phép mô hình xử lý các câu dài một cách hiệu quả hơn. So với các mô hình trước đây như Word2Vec và FastText, PhoBERT có khả năng biểu diễn ngôn ngữ tốt hơn, giúp cải thiện hiệu suất của các tác vụ NLP.

5.2. So sánh hiệu năng trên các tập dữ liệu tiếng Việt

Nhiều nghiên cứu đã so sánh hiệu năng của PhoBERT với các mô hình ngôn ngữ khác trên các tập dữ liệu tiếng Việt. Kết quả cho thấy PhoBERT thường đạt được độ chính xác và F1-score cao hơn so với các mô hình khác. Điều này chứng tỏ rằng PhoBERT là một lựa chọn tốt cho các tác vụ NLP liên quan đến tiếng Việt. Các nhà nghiên cứu có thể tham khảo các nghiên cứu này để lựa chọn mô hình ngôn ngữ phù hợp cho ứng dụng của mình.

5.3. Nhược điểm và hạn chế của PhoBERT

Mặc dù có nhiều ưu điểm, PhoBERT cũng có một số nhược điểm và hạn chế. PhoBERT là một mô hình lớn, đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán để huấn luyện và triển khai. PhoBERT cũng có thể gặp khó khăn trong việc xử lý các câu có cấu trúc phức tạp hoặc chứa nhiều từ ngữ hiếm gặp. Các nhà nghiên cứu cần xem xét những hạn chế này khi sử dụng PhoBERT cho các ứng dụng thực tế.

VI. Kết Luận Tương Lai Phát Triển Của Mô Hình PhoBERT

PhoBERT là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ cho tiếng Việt, có nhiều ứng dụng thực tế trong phân loại quan điểm và các bài toán NLP khác. Sự phát triển của PhoBERT đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc nghiên cứu và ứng dụng NLP trong tiếng Việt. Trong tương lai, PhoBERT có thể được cải tiến để xử lý tốt hơn các câu có cấu trúc phức tạp, chứa nhiều từ ngữ hiếm gặp và các yếu tố văn hóa đặc thù. Cộng đồng PhoBERT cần tiếp tục đóng góp vào việc phát triển và chia sẻ các tài nguyên, công cụ và kiến thức liên quan đến PhoBERT.

6.1. Tổng kết về mô hình PhoBERT và ứng dụng

PhoBERT là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ cho tiếng Việt, có nhiều ứng dụng thực tế trong phân loại quan điểm và các bài toán NLP khác. Mô hình này có khả năng nắm bắt ngữ cảnh và ý nghĩa của từ trong câu tốt hơn so với các mô hình trước đây. PhoBERT đã được sử dụng thành công trong nhiều ứng dụng, bao gồm phân tích cảm xúc khách hàng, phát hiện bình luận tiêu cực và spam trên mạng xã hội.

6.2. Hướng phát triển và cải tiến PhoBERT trong tương lai

Trong tương lai, PhoBERT có thể được cải tiến để xử lý tốt hơn các câu có cấu trúc phức tạp, chứa nhiều từ ngữ hiếm gặp và các yếu tố văn hóa đặc thù. Các nhà nghiên cứu có thể tập trung vào việc phát triển các kỹ thuật data augmentation để tăng cường dữ liệu huấn luyện, cải thiện kiến trúc mô hình và áp dụng các phương pháp transfer learning từ các ngôn ngữ khác. Việc xây dựng một cộng đồng PhoBERT mạnh mẽ cũng là rất quan trọng để thúc đẩy sự phát triển của mô hình.

6.3. Đóng góp của cộng đồng vào sự phát triển của PhoBERT

Cộng đồng PhoBERT đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển và chia sẻ các tài nguyên, công cụ và kiến thức liên quan đến PhoBERT. Các thành viên cộng đồng có thể đóng góp bằng cách chia sẻ dữ liệu huấn luyện, mã nguồn, các bài báo nghiên cứu và các ứng dụng thực tế. Việc xây dựng một cộng đồng PhoBERT mạnh mẽ sẽ giúp thúc đẩy sự phát triển của mô hình và mở ra nhiều cơ hội mới cho việc nghiên cứu và ứng dụng NLP trong tiếng Việt.