I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Học Máy Trong Du Lịch Tại Sao
Ngành du lịch đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế. Việc áp dụng học máy giúp giải quyết các vấn đề cấp thiết, hướng tới phát triển bền vững. Liên Hợp Quốc đã đề ra 17 mục tiêu phát triển bền vững (SDGs) vào năm 2015, trong đó du lịch đóng vai trò quan trọng. Việt Nam cam kết thực hiện các mục tiêu này. Hiện tại, thông tin về du lịch bền vững còn rời rạc. Việc trích xuất và liên kết thông tin về các mục tiêu, tiêu chí cụ thể còn hạn chế. Luận văn thạc sĩ này tập trung vào xây dựng mô hình học máy để phân tích, nhận diện các văn bản liên quan đến tiêu chí phát triển du lịch. Đồng thời, xây dựng Ontology ứng dụng để trích xuất, truy vấn thông tin liên quan, góp phần vào việc quản lý và khai thác dữ liệu du lịch hiệu quả.
1.1. Vai trò then chốt của Du Lịch Bền Vững và SDGs
Du lịch đóng vai trò then chốt trong phát triển kinh tế và xã hội. Phát triển du lịch bền vững là mục tiêu quan trọng. SDG của Liên Hợp Quốc thúc đẩy sự phát triển toàn diện. Việt Nam cam kết thực hiện các SDG. Kế hoạch hành động quốc gia nhấn mạnh vai trò của các bên liên quan. Các bộ, ngành, địa phương, tổ chức chính trị - xã hội, các tổ chức, cá nhân tham gia thực hiện mục tiêu này.
1.2. Thực trạng Lưu Trữ Tra Cứu Thông Tin Du Lịch Hiện Nay
Nhiều website/ứng dụng cung cấp thông tin về phát triển du lịch bền vững, ví dụ như https://vietnam.org và https://thuvienphapluat. Các văn bản được lưu trữ, tra cứu cơ bản, chưa có tính khai thác, liên kết. Chưa thể trích xuất văn bản thể hiện rõ kết quả cho mục tiêu, tiêu chí cụ thể trong bộ tiêu chí về du lịch bền vững.
II. Bài Toán Thách Thức Ứng Dụng Học Máy Trong Du Lịch
Bài toán đặt ra là làm thế nào để phân tích, nhận diện các văn bản thuộc tiêu chí phát triển nào về du lịch. Làm sao để xây dựng Ontology ứng dụng trong miền du lịch, trích xuất tự động các văn bản, kế hoạch hành động và truy vấn, tra cứu các nội dung văn bản, chỉ tiêu đến các đơn vị chủ trì, thực hiện. Mục tiêu là áp dụng mô hình học máy phục vụ nhận dạng, dự đoán các văn bản đang thể hiện, làm rõ tiêu chí trong bộ tiêu chí phát triển bền vững về du lịch. Sau đó, lưu trữ các nội dung, xây dựng thành một lưới tri thức. Từ đó khai thác, truy vấn các mục tiêu phát triển bền vững về du lịch. Đối tượng nghiên cứu tập trung vào lựa chọn đặc trưng và thuật toán phân lớp đa nhãn văn bản tiếng Việt.
2.1. Vấn đề Nhận dạng Phân loại Văn bản Pháp Luật Du lịch
Vấn đề chính là làm sao nhận dạng và phân loại văn bản pháp luật trong lĩnh vực du lịch. Xác định văn bản nào liên quan đến mục tiêu phát triển bền vững nào. Cần có một hệ thống tự động để phân tích và gán nhãn cho các văn bản. Phân tích dữ liệu du lịch thủ công tốn thời gian và công sức.
2.2. Khó khăn trong Xây dựng Ontology Miền Du Lịch Thông Minh
Xây dựng Ontology miền du lịch thông minh là một thách thức lớn. Cần phải thu thập và xử lý một lượng lớn dữ liệu du lịch. Xác định các khái niệm và mối quan hệ quan trọng trong lĩnh vực du lịch. Đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của Ontology. Hệ thống đề xuất du lịch thông minh cần dựa trên Ontology này.
III. Giải Pháp Mô Hình PhoBERT Phân Lớp Văn Bản Du Lịch
Luận văn đề xuất xây dựng mô hình học máy cho phép phân tích, nhận diện các văn bản đang thuộc tiêu chí phát triển nào về du lịch, gắn với việc truy xuất hiệu quả liên quan đến các mục tiêu phát triển bền vững tại Việt Nam. Đề xuất xây dựng ontology trong lĩnh vực du lịch thông qua việc kế thừa và sử dụng các miền tri thức khai phá được từ các cơ sở dữ liệu lớn, trong và ngoài nước. Sử dụng mô hình PhoBERT để phân lớp đa nhãn văn bản pháp luật. PhoBERT là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ cho tiếng Việt, có khả năng hiểu ngữ nghĩa tốt. Ứng dụng AI du lịch vào phân lớp văn bản pháp luật.
3.1. Ứng dụng Mô Hình PhoBERT cho Phân Lớp Đa Nhãn
Mô hình PhoBERT được sử dụng để phân tích dữ liệu du lịch và gán nhiều nhãn cho mỗi văn bản. Mỗi nhãn đại diện cho một mục tiêu phát triển bền vững cụ thể. PhoBERT giúp cải thiện độ chính xác so với các phương pháp truyền thống. Phân tích cảm xúc trong du lịch cũng có thể được thực hiện với PhoBERT.
3.2. Xây Dựng Ontology Miền Du Lịch từ Dữ Liệu Lớn Big Data
Ontology miền du lịch được xây dựng từ các cơ sở dữ liệu lớn. Các khái niệm, thuộc tính và mối quan hệ được xác định. Ontology giúp tổ chức và quản lý thông tin một cách hiệu quả. Big Data trong du lịch được khai thác để xây dựng Ontology.
3.3. Quy trình Tiền xử lý Tinh chỉnh và Huấn luyện PhoBERT
Quy trình bao gồm chuẩn bị dữ liệu, tiền xử lý văn bản, tinh chỉnh mô hình PhoBERT và huấn luyện trên tập dữ liệu du lịch. Sử dụng các kỹ thuật như WordPiece Tokenization để xử lý văn bản. Tinh chỉnh PhoBERT để phù hợp với đặc thù của lĩnh vực du lịch. Huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu lớn để đạt độ chính xác cao.
IV. Kết Quả Thực Nghiệm Ứng Dụng Học Máy Trong Truy Vấn Du Lịch
Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình PhoBERT đạt hiệu quả cao trong việc phân lớp văn bản pháp luật du lịch. Ontology được xây dựng cho phép truy vấn thông tin một cách dễ dàng và nhanh chóng. Hệ thống giúp người dùng (học giả, nhà hoạch định chính sách, chuyên gia) dễ dàng tiếp cận và truy xuất nguồn dữ liệu hiệu quả. Đóng góp vào việc phát triển du lịch bền vững bằng học máy.
4.1. Đánh Giá Độ Chính Xác của Mô Hình PhoBERT Thực Nghiệm
Đánh giá độ chính xác bằng các độ đo như precision, recall, và F1-score. So sánh hiệu quả của mô hình PhoBERT với các mô hình khác. Phân tích các trường hợp phân lớp sai để cải thiện mô hình. Thống kê du lịch được sử dụng để đánh giá hiệu quả.
4.2. Khả Năng Truy Vấn Thông Tin Văn Bản Pháp Luật trong Ontology
Thực hiện các truy vấn SPARQL để tìm kiếm thông tin. Kiểm tra khả năng tìm kiếm theo từ khóa, theo mục tiêu phát triển bền vững. Đánh giá tốc độ và độ chính xác của truy vấn. Khai thác dữ liệu du lịch từ Ontology.
V. Hướng Phát Triển Học Máy Cá Nhân Hóa Trải Nghiệm Du Lịch
Hướng phát triển trong tương lai là mở rộng Ontology, tích hợp thêm nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Nghiên cứu các thuật toán học máy mới để cải thiện độ chính xác. Ứng dụng học máy để cá nhân hóa trải nghiệm du lịch, dự báo nhu cầu du lịch và quản lý rủi ro du lịch. Marketing du lịch bằng học máy là một lĩnh vực tiềm năng.
5.1. Tích hợp Thêm Dữ Liệu Đánh Giá Du Lịch Mạng Xã Hội
Tích hợp dữ liệu từ các trang đánh giá du lịch (ví dụ: TripAdvisor). Phân tích dữ liệu mạng xã hội để hiểu rõ hơn về sở thích của du khách. Sử dụng phân tích đánh giá du lịch để cải thiện chất lượng dịch vụ.
5.2. Ứng Dụng Chatbot trong Cung Cấp Thông Tin Tư Vấn Du Lịch
Xây dựng chatbot du lịch để trả lời các câu hỏi của du khách. Cung cấp thông tin về địa điểm, dịch vụ và các hoạt động du lịch. Tư vấn cho du khách về lịch trình và lựa chọn phù hợp. Đề xuất du lịch thông qua Chatbot.
5.3. Ứng dụng Học Máy vào Dự Báo Nhu Cầu và Tối Ưu Giá Du Lịch
Sử dụng thuật toán học máy để dự báo nhu cầu du lịch. Tối ưu hóa giá du lịch dựa trên nhu cầu và cạnh tranh. Quản lý rủi ro du lịch bằng cách dự đoán các sự kiện bất thường.
VI. Kết Luận Học Máy Chìa Khóa Cho Du Lịch Tương Lai
Luận văn đã trình bày về ứng dụng học máy trong lĩnh vực du lịch, đặc biệt là trong việc phân lớp văn bản pháp luật và xây dựng Ontology. Kết quả nghiên cứu cho thấy tiềm năng to lớn của học máy trong việc hỗ trợ phát triển du lịch bền vững. Các công cụ và phương pháp được đề xuất có thể giúp các nhà quản lý, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp du lịch đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu, nâng cao hiệu quả hoạt động và mang lại trải nghiệm tốt hơn cho du khách. Công nghệ trong du lịch sẽ ngày càng phát triển mạnh mẽ.
6.1. Tóm tắt các Đóng góp Chính của Luận Văn Thạc sĩ
Luận văn đã đề xuất mô hình học máy để phân tích văn bản du lịch, xây dựng Ontology lĩnh vực du lịch và ứng dụng chúng vào thực tiễn. Luận văn góp phần nâng cao hiệu quả tìm kiếm thông tin và hỗ trợ ra quyết định trong ngành du lịch.
6.2. Triển vọng và Lợi ích của Ứng dụng Học Máy vào Du Lịch
Ứng dụng học máy mang lại nhiều lợi ích cho ngành du lịch. Cá nhân hóa trải nghiệm du lịch, dự báo nhu cầu du lịch, quản lý rủi ro và tối ưu hóa giá. Digital transformation du lịch là xu hướng tất yếu.
