Xây Dựng Bộ Dữ Liệu và Phương Pháp Phân Tích Cảm Xúc Tiếng Việt

• Tác giả: Huỳnh Phan Minh Quang
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Lưu Thùy Ngân
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Xây Dựng Bộ Dữ Liệu và Phương Pháp Phân Tích Cảm Xúc Tiếng Việt
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ
• 1.1. Giới thiệu bài toán, Mục tiêu và đóng góp
• 1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Cấu trúc khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.1. Công trình nghiên cứu trên thế giới
• 2.2. Công trình nghiên cứu trong nước
• 2.3. Những vấn đề còn tồn tại
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU
• 3.1. Mô tả chung về bộ dữ liệu
• 3.2. Thống kê về dữ liệu
• 3.3. Đặc điểm của dữ liệu
• 3.4. Quy trình xây dựng bộ dữ liệu
• 3.4.1. Thu thập và xem xét dữ liệu
• 3.4.2. Xây dựng hướng dẫn gán nhãn
• 3.4.3. Phương pháp đánh giá độ đồng thuận
• 3.4.4. Quá trình gán nhãn
• 3.4.5. Phân tích bộ dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: CƠ SỞ LÍ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM
• 4.1. Bài toán phân lớp
• 4.2. Mô hình phân lớp truyền thống
• 4.2.1. Biểu diễn từ (Word Embedding)
• 4.2.2. RoBERTa và PhOBERT
• 4.2.3. Mô hình liên hợp
• 5. CHƯƠNG 5: CÀI ĐẶT, THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 5.1. Phương pháp đánh giá
• 5.2. Kết quả thực nghiệm và đánh giá
• 5.2.1. Ma trận nhầm lẫn
• 5.2.2. Lỗi theo từng khía cạnh
• 5.2.3. Đánh giá với bộ dữ liệu con của UIT-VOE
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về Xây Dựng Bộ Dữ Liệu Phân Tích Cảm Xúc Tiếng Việt

Phân tích cảm xúc là một lĩnh vực quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Việc xây dựng bộ dữ liệu cho bài toán này là cần thiết để cải thiện độ chính xác của các mô hình học máy. Bộ dữ liệu tiếng Việt sẽ giúp các nhà nghiên cứu và phát triển ứng dụng có thể hiểu rõ hơn về cảm xúc của người dùng thông qua các phản hồi và đánh giá. Nghiên cứu này tập trung vào việc xây dựng bộ dữ liệu DS@UIT-Tabsa, bao gồm 6000 điểm dữ liệu từ các miền khác nhau như nhà hàng, khách sạn và điện thoại.

1.1. Tổng quan về Phân Tích Cảm Xúc

Phân tích cảm xúc giúp xác định thái độ của người dùng đối với sản phẩm và dịch vụ. Các phương pháp hiện tại thường dựa vào các mô hình học máy và học sâu để phân tích văn bản. Việc xây dựng bộ dữ liệu chất lượng là yếu tố quyết định cho sự thành công của các mô hình này.

1.2. Tầm quan trọng của Bộ Dữ Liệu Tiếng Việt

Bộ dữ liệu tiếng Việt giúp cải thiện khả năng nhận diện cảm xúc trong ngữ cảnh văn hóa và ngôn ngữ đặc thù. Điều này không chỉ hỗ trợ nghiên cứu mà còn mang lại giá trị thực tiễn cho các doanh nghiệp trong việc quản lý thương hiệu và cải thiện dịch vụ.

II. Vấn Đề và Thách Thức Trong Phân Tích Cảm Xúc Tiếng Việt

Mặc dù có nhiều tiến bộ trong lĩnh vực phân tích cảm xúc, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức. Một trong những vấn đề lớn nhất là sự đa dạng trong cách diễn đạt cảm xúc của người dùng. Các ngôn ngữ tự nhiên thường chứa nhiều sắc thái và ngữ nghĩa phức tạp, điều này làm cho việc phân loại cảm xúc trở nên khó khăn hơn.

2.1. Đặc Điểm Ngôn Ngữ Tiếng Việt

Tiếng Việt có cấu trúc ngữ pháp và từ vựng phong phú, điều này tạo ra nhiều cách diễn đạt khác nhau cho cùng một cảm xúc. Việc nhận diện và phân loại cảm xúc trong văn bản tiếng Việt đòi hỏi các mô hình phải được đào tạo trên bộ dữ liệu phong phú và đa dạng.

2.2. Thiếu Hụt Bộ Dữ Liệu Chất Lượng

Hiện tại, bộ dữ liệu cho phân tích cảm xúc tiếng Việt còn hạn chế. Nhiều bộ dữ liệu không được gán nhãn chính xác hoặc không đủ lớn để đào tạo các mô hình học sâu. Điều này dẫn đến việc các mô hình không đạt được độ chính xác cao trong việc phân tích cảm xúc.

III. Phương Pháp Xây Dựng Bộ Dữ Liệu Phân Tích Cảm Xúc

Quá trình xây dựng bộ dữ liệu DS@UIT-Tabsa bao gồm nhiều bước quan trọng. Đầu tiên, dữ liệu được thu thập từ các nguồn khác nhau như đánh giá sản phẩm và dịch vụ trên mạng. Sau đó, dữ liệu sẽ được gán nhãn để xác định các khía cạnh cảm xúc cụ thể.

3.1. Quy Trình Thu Thập Dữ Liệu

Dữ liệu được thu thập từ các trang web đánh giá và phản hồi của người dùng. Các đánh giá này sẽ được lọc và chọn lọc để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của thông tin.

3.2. Gán Nhãn và Xử Lý Dữ Liệu

Sau khi thu thập, dữ liệu sẽ được gán nhãn theo các khía cạnh cảm xúc như chất lượng, dịch vụ, và giá cả. Việc gán nhãn này sẽ được thực hiện bởi nhiều người để đảm bảo tính đồng thuận và chính xác.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Phân Tích Cảm Xúc Tiếng Việt

Phân tích cảm xúc có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực khác nhau. Doanh nghiệp có thể sử dụng kết quả phân tích để cải thiện sản phẩm và dịch vụ, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng. Ngoài ra, các nghiên cứu cũng có thể giúp phát hiện xu hướng thị trường và nhu cầu của người tiêu dùng.

4.1. Cải Thiện Dịch Vụ Khách Hàng

Thông qua việc phân tích cảm xúc, doanh nghiệp có thể nhận diện được những vấn đề mà khách hàng gặp phải và từ đó đưa ra các giải pháp kịp thời. Điều này giúp nâng cao sự hài lòng của khách hàng và giữ chân họ lâu dài.

4.2. Phát Hiện Xu Hướng Thị Trường

Phân tích cảm xúc cũng giúp doanh nghiệp nhận diện được các xu hướng mới trong thị trường. Bằng cách theo dõi các phản hồi của khách hàng, doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược marketing và phát triển sản phẩm phù hợp.

V. Kết Luận và Tương Lai của Phân Tích Cảm Xúc Tiếng Việt

Phân tích cảm xúc tiếng Việt đang trên đà phát triển mạnh mẽ. Việc xây dựng bộ dữ liệu chất lượng và áp dụng các phương pháp hiện đại sẽ giúp nâng cao độ chính xác của các mô hình phân tích. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giá trị cho cả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn.

5.1. Hướng Phát Triển Nghiên Cứu

Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc cải thiện các mô hình học máy và học sâu để nâng cao độ chính xác trong phân tích cảm xúc. Việc phát triển các bộ dữ liệu mới và phong phú cũng là một yếu tố quan trọng.

5.2. Ứng Dụng Công Nghệ Mới

Sự phát triển của công nghệ AI và machine learning sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho phân tích cảm xúc. Các mô hình mới có thể giúp cải thiện khả năng nhận diện cảm xúc trong văn bản tiếng Việt, từ đó mang lại giá trị cao hơn cho người dùng.