I. Giới thiệu và đặt vấn đề
Khóa luận tập trung vào việc tìm kiếm kiến trúc mạng neural bằng thuật toán tiến hóa để giải quyết bài toán phân tích cảm xúc. Bài toán này có ý nghĩa quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và khoa học máy tính, đặc biệt trong bối cảnh các đánh giá của khách hàng về dịch vụ nhà hàng và khách sạn ngày càng phổ biến. Phân tích cảm xúc giúp xác định cảm xúc tích cực, tiêu cực hoặc trung tính từ các đánh giá văn bản. Tuy nhiên, việc thiết kế thủ công các kiến trúc mạng neural đòi hỏi nhiều thời gian và chuyên môn. Do đó, khóa luận đề xuất sử dụng thuật toán tiến hóa để tự động hóa quá trình này, cụ thể là phương pháp GeneticCNN.
1.1. Bối cảnh và mục tiêu
Bài toán phân tích cảm xúc đã được nghiên cứu rộng rãi trong NLP, nhưng việc tối ưu hóa kiến trúc mạng neural vẫn còn nhiều thách thức. Khóa luận nhằm mục tiêu áp dụng thuật toán tiến hóa để tìm kiếm kiến trúc mạng neural hiệu quả nhất cho bài toán này. Phương pháp GeneticCNN được lựa chọn do khả năng tự động hóa và hiệu quả trong việc tối ưu hóa mô hình neural.
1.2. Phạm vi nghiên cứu
Khóa luận tập trung vào việc phân tích cảm xúc từ các đánh giá của khách hàng về nhà hàng và khách sạn. Dữ liệu được sử dụng bao gồm bộ dữ liệu YelpB Reviews và Datafinity Hotel Reviews. Phương pháp GeneticCNN được áp dụng để tìm kiếm kiến trúc mạng neural tối ưu, sau đó so sánh với các mô hình thủ công như KimYoon CNN, DeepCNN và ShallowCNN.
II. Cơ sở lý thuyết
Chương này trình bày các khái niệm cơ bản về phân tích cảm xúc, kiến trúc mạng neural tích chập (CNN), và thuật toán tiến hóa. Phân tích cảm xúc là quá trình xác định và phân loại cảm xúc từ văn bản, trong khi CNN là một kiến trúc mạng neural phổ biến trong NLP. Thuật toán tiến hóa, đặc biệt là Genetic Algorithm (GA), được sử dụng để tối ưu hóa kiến trúc mạng neural thông qua quá trình chọn lọc, lai ghép và đột biến.
2.1. Phân tích cảm xúc
Phân tích cảm xúc là một bài toán quan trọng trong NLP, giúp xác định cảm xúc từ văn bản. Các phương pháp truyền thống thường dựa trên từ khóa và ngữ cảnh, trong khi các phương pháp hiện đại sử dụng mạng neural để nắm bắt ngữ nghĩa sâu hơn. Bài toán này có ứng dụng rộng rãi trong quản trị thương hiệu và khảo sát ý kiến khách hàng.
2.2. Kiến trúc mạng neural tích chập CNN
CNN là một kiến trúc mạng neural phổ biến trong NLP, đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu văn bản. CNN bao gồm các tầng tích chập, tầng kích hoạt và tầng kết nối đầy đủ. Khóa luận sử dụng CNN làm cơ sở để tìm kiếm kiến trúc mạng neural tối ưu bằng thuật toán tiến hóa.
III. Phương pháp và thực nghiệm
Khóa luận áp dụng phương pháp GeneticCNN để tìm kiếm kiến trúc mạng neural tối ưu cho bài toán phân tích cảm xúc. Phương pháp này kết hợp thuật toán tiến hóa với CNN để tự động hóa quá trình tìm kiếm. Các thực nghiệm được thực hiện trên bộ dữ liệu YelpB Reviews và Datafinity Hotel Reviews, sau đó so sánh kết quả với các mô hình thủ công.
3.1. Phương pháp GeneticCNN
GeneticCNN là phương pháp kết hợp thuật toán tiến hóa với CNN để tìm kiếm kiến trúc mạng neural tối ưu. Quá trình bao gồm khởi tạo quần thể, đánh giá độ thích nghi, chọn lọc, lai ghép và đột biến. Phương pháp này giúp tự động hóa quá trình thiết kế kiến trúc mạng neural, giảm thiểu sự can thiệp thủ công.
3.2. Kết quả thực nghiệm
Các thực nghiệm cho thấy GeneticCNN đạt hiệu suất cao hơn so với các mô hình thủ công như KimYoon CNN, DeepCNN và ShallowCNN. Kết quả cũng cho thấy khả năng thích ứng của kiến trúc mạng neural tìm được trên các miền dữ liệu khác nhau, đặc biệt là từ nhà hàng sang khách sạn.
IV. Kết luận và hướng phát triển
Khóa luận đã thành công trong việc áp dụng thuật toán tiến hóa để tìm kiếm kiến trúc mạng neural tối ưu cho bài toán phân tích cảm xúc. Phương pháp GeneticCNN đã chứng minh hiệu quả vượt trội so với các mô hình thủ công. Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế về thời gian và tài nguyên tính toán. Hướng phát triển tương lai bao gồm tối ưu hóa thuật toán và mở rộng ứng dụng sang các lĩnh vực khác.
4.1. Kết luận
Khóa luận đã đạt được mục tiêu đề ra bằng cách áp dụng thuật toán tiến hóa để tìm kiếm kiến trúc mạng neural tối ưu. Kết quả thực nghiệm cho thấy GeneticCNN là phương pháp hiệu quả trong việc tự động hóa quá trình thiết kế mô hình neural.
4.2. Hướng phát triển
Trong tương lai, nghiên cứu có thể tập trung vào việc tối ưu hóa thuật toán tiến hóa để giảm thời gian tính toán. Ngoài ra, phương pháp này có thể được mở rộng sang các bài toán khác trong NLP và AI.
