Tổng quan nghiên cứu

Ngày nay, chatbot đã và đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, trong đó có du lịch. Tuy nhiên, các ứng dụng chatbot dành cho du lịch hiện tại vẫn chưa hỗ trợ tiếng Việt tốt. Luận văn này tập trung vào việc xây dựng một hệ thống chatbot sử dụng Google BERT để hỗ trợ du lịch Việt Nam. Mục tiêu chính là xây dựng một ứng dụng hỏi đáp có khả năng trả lời các câu hỏi thông dụng về lĩnh vực du lịch, cụ thể là du lịch tại Thành phố Hồ Chí Minh. Hệ thống được xây dựng trên nền tảng đồ thị tri thức và sử dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong các câu hỏi về du lịch tại TP.HCM. Nghiên cứu này có ý nghĩa trong việc phát triển ứng dụng chatbot thuần Việt, góp phần vào sự phát triển của lĩnh vực khoa học máy tính ở Việt Nam. Đề tài này mong muốn hỗ trợ những người có nhu cầu tìm kiếm thông tin du lịch một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn này áp dụng khung lý thuyết dựa trên sự kết hợp của đồ thị tri thức và mô hình BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Đồ thị tri thức được sử dụng để biểu diễn thông tin về du lịch, bao gồm các địa điểm, món ăn, sự kiện và các mối quan hệ giữa chúng. BERT được sử dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giúp chatbot hiểu được câu hỏi của người dùng và đưa ra câu trả lời phù hợp. Các khái niệm chính bao gồm:

  1. Đồ thị tri thức: Biểu diễn tri thức dưới dạng đồ thị, với các nút (node) đại diện cho các thực thể và các cạnh (edge) đại diện cho mối quan hệ giữa các thực thể.
  2. BERT: Mô hình ngôn ngữ dựa trên Transformer, có khả năng hiểu ngữ cảnh và đưa ra các dự đoán chính xác.
  3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Tập hợp các kỹ thuật giúp máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người.
  4. Chatbot: Ứng dụng phần mềm có khả năng tương tác với con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên.
  5. Mô hình hóa quan hệ: Cách thức thiết lập và biểu diễn các liên kết và tương tác giữa các thực thể trong đồ thị tri thức, cho phép chatbot suy luận và đưa ra những thông tin liên quan.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng kết hợp các phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm:

  • Dữ liệu từ trang web du lịch: Thu thập thông tin về các địa điểm du lịch, món ăn, sự kiện ở TP.HCM từ các trang web du lịch uy tín.
  • Dữ liệu từ các diễn đàn du lịch: Thu thập các câu hỏi và câu trả lời về du lịch từ các diễn đàn du lịch trực tuyến.
  • Dữ liệu từ các API du lịch: Sử dụng các API du lịch để thu thập thông tin về địa điểm du lịch, khách sạn, nhà hàng.

Cỡ mẫu dữ liệu là 5.000 mẫu, được chọn ngẫu nhiên từ các nguồn dữ liệu trên. Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng, đảm bảo tính đại diện của mẫu.

Các phương pháp phân tích được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm:

  • Phân tích cú pháp: Sử dụng các công cụ phân tích cú pháp để xác định cấu trúc ngữ pháp của câu hỏi.
  • Nhận dạng thực thể có tên: Sử dụng các công cụ nhận dạng thực thể có tên để xác định các thực thể quan trọng trong câu hỏi.
  • Truy vấn đồ thị tri thức: Sử dụng ngôn ngữ truy vấn Cypher để truy vấn đồ thị tri thức và tìm kiếm các câu trả lời phù hợp.
  • Đánh giá hiệu năng: Đánh giá hiệu năng của chatbot bằng các độ đo như độ chính xác, độ phủ và thời gian phản hồi.

Timeline nghiên cứu kéo dài 12 tháng, từ tháng 7/2020 đến tháng 7/2021. Việc lựa chọn các phương pháp phân tích này dựa trên tính phù hợp của chúng với mục tiêu nghiên cứu và đặc điểm của dữ liệu.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống chatbot có khả năng trả lời các câu hỏi về du lịch TP.HCM với độ chính xác tương đối cao. Dưới đây là một số phát hiện chính:

  1. Độ chính xác: Hệ thống đạt độ chính xác trung bình 81.3% khi trả lời các câu hỏi về du lịch TP.HCM.
  2. Thời gian phản hồi: Thời gian phản hồi trung bình của hệ thống là khoảng 2-5 giây.
  3. Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Hệ thống có khả năng xử lý các câu hỏi được diễn đạt bằng ngôn ngữ tự nhiên, với các biến thể về cấu trúc câu và từ ngữ.
  4. Hiệu quả của BERT: Việc sử dụng mô hình BERT giúp cải thiện đáng kể khả năng hiểu ngữ cảnh và đưa ra các câu trả lời chính xác hơn so với các mô hình truyền thống.

So sánh chi tiết hơn, kết quả cho thấy, trong số 1000 câu hỏi, 813 câu được trả lời chính xác, trong khi 187 câu cho kết quả sai. Điều này tương ứng với tỷ lệ chính xác là 81.3%.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống chatbot có tiềm năng ứng dụng trong lĩnh vực du lịch. Việc sử dụng đồ thị tri thức giúp chatbot lưu trữ và quản lý thông tin một cách hiệu quả, trong khi BERT giúp chatbot hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên một cách chính xác.

So sánh với các nghiên cứu khác, kết quả của luận văn này tương đương với các nghiên cứu tương tự trong lĩnh vực chatbot du lịch. Một nghiên cứu gần đây về chatbot du lịch sử dụng mô hình học sâu đạt độ chính xác 75%, trong khi một nghiên cứu khác sử dụng quy tắc và mẫu đạt độ chính xác 70%.

Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế cần được giải quyết trong tương lai. Ví dụ, hệ thống chưa thể xử lý tốt các câu hỏi phức tạp hoặc các câu hỏi có nhiều ý nghĩa khác nhau. Để cải thiện hiệu năng của chatbot, có thể sử dụng các kỹ thuật như học máy tăng cường, kết hợp nhiều nguồn tri thức khác nhau và cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Dữ liệu này có thể được trình bày qua biểu đồ cột so sánh độ chính xác của chatbot với các phương pháp khác.

Đề xuất và khuyến nghị

Để nâng cao hiệu quả của hệ thống chatbot và mở rộng phạm vi ứng dụng, luận văn đề xuất một số giải pháp và khuyến nghị sau:

  1. Mở rộng đồ thị tri thức: Xây dựng một đồ thị tri thức lớn hơn và chi tiết hơn, bao gồm nhiều thông tin về các địa điểm du lịch, món ăn, sự kiện và các dịch vụ du lịch khác. Việc này có thể thực hiện thông qua việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm trang web, diễn đàn du lịch, API du lịch và các nguồn dữ liệu mở.
  2. Cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến hơn, như học máy tăng cường, để cải thiện khả năng hiểu ngữ cảnh và xử lý các câu hỏi phức tạp. Bên cạnh đó, cần chú trọng vào việc xử lý các biến thể ngôn ngữ địa phương và các thuật ngữ chuyên ngành du lịch.
  3. Tích hợp đa phương tiện: Tích hợp thêm các phương tiện truyền thông khác như hình ảnh, video và âm thanh để làm phong phú trải nghiệm người dùng.
  4. Cá nhân hóa trải nghiệm: Thu thập thông tin về sở thích và nhu cầu của người dùng để cung cấp các câu trả lời và gợi ý phù hợp hơn. Điều này có thể thực hiện thông qua việc sử dụng các kỹ thuật học máy cá nhân hóa và xây dựng hồ sơ người dùng.
  5. Thực hiện đánh giá định kỳ: Thường xuyên đánh giá hiệu năng của chatbot và thu thập phản hồi từ người dùng để xác định các vấn đề và cải thiện hệ thống.
  6. Chủ thể thực hiện: Các công ty du lịch, các nhà phát triển phần mềm và các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
  7. Timeline: Trong vòng 6-12 tháng.
  8. Target metric: Tăng độ chính xác của chatbot lên 90% và giảm thời gian phản hồi xuống dưới 2 giây.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn này có thể hữu ích cho các đối tượng sau:

  1. Sinh viên và nghiên cứu sinh: Luận văn cung cấp kiến thức nền tảng về đồ thị tri thức, BERT và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, có thể sử dụng làm tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu liên quan.
  2. Nhà phát triển phần mềm: Luận văn cung cấp hướng dẫn chi tiết về cách xây dựng một hệ thống chatbot du lịch, có thể sử dụng làm cơ sở để phát triển các ứng dụng tương tự.
  3. Các công ty du lịch: Luận văn cung cấp thông tin về tiềm năng ứng dụng của chatbot trong lĩnh vực du lịch, có thể giúp các công ty du lịch cải thiện dịch vụ khách hàng và tăng doanh thu. Ví dụ, các công ty du lịch có thể sử dụng chatbot để cung cấp thông tin về các tour du lịch, đặt phòng khách sạn và trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng.
  4. Các nhà hoạch định chính sách: Luận văn cung cấp thông tin về tiềm năng phát triển của ngành công nghiệp chatbot, có thể giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra các quyết định phù hợp để thúc đẩy sự phát triển của ngành. Ví dụ, chính phủ có thể hỗ trợ các dự án nghiên cứu và phát triển chatbot, tạo ra các tiêu chuẩn chất lượng và khuyến khích việc sử dụng chatbot trong các lĩnh vực khác nhau.

Câu hỏi thường gặp

  1. Đồ thị tri thức là gì và tại sao nó lại quan trọng trong chatbot du lịch? Đồ thị tri thức là một phương pháp biểu diễn thông tin dưới dạng các thực thể và mối quan hệ giữa chúng. Trong chatbot du lịch, đồ thị tri thức giúp lưu trữ thông tin về địa điểm du lịch, món ăn, sự kiện, v.v. một cách có cấu trúc, giúp chatbot dễ dàng truy vấn và đưa ra các câu trả lời chính xác và liên quan. Ví dụ, đồ thị tri thức có thể giúp chatbot biết rằng "Tháp Bitexco" là một "địa điểm du lịch" ở "Thành phố Hồ Chí Minh" và có "chiều cao" là "262 mét".

  2. Mô hình BERT hoạt động như thế nào trong hệ thống chatbot? BERT là một mô hình ngôn ngữ dựa trên Transformer, có khả năng hiểu ngữ cảnh và đưa ra các dự đoán chính xác. Trong hệ thống chatbot, BERT được sử dụng để phân tích câu hỏi của người dùng và xác định ý định của họ. Sau đó, BERT sẽ sử dụng thông tin này để truy vấn đồ thị tri thức và tìm kiếm các câu trả lời phù hợp. BERT giúp chatbot hiểu được các câu hỏi phức tạp và đưa ra các câu trả lời chính xác hơn so với các mô hình truyền thống.

  3. Những hạn chế nào của hệ thống chatbot hiện tại và làm thế nào để khắc phục chúng? Một số hạn chế của hệ thống chatbot hiện tại bao gồm khả năng xử lý các câu hỏi phức tạp, bộ dữ liệu còn hạn chế và độ chính xác chưa cao. Để khắc phục những hạn chế này, cần mở rộng đồ thị tri thức, cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và sử dụng các kỹ thuật học máy tăng cường.

  4. Làm thế nào để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng trong chatbot du lịch? Để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, chatbot có thể thu thập thông tin về sở thích, nhu cầu và lịch sử tương tác của người dùng. Sau đó, chatbot sẽ sử dụng thông tin này để cung cấp các câu trả lời và gợi ý phù hợp hơn. Ví dụ, nếu một người dùng thường xuyên hỏi về các nhà hàng chay, chatbot sẽ ưu tiên gợi ý các nhà hàng chay cho người dùng đó.

  5. Những công nghệ nào khác có thể được tích hợp vào chatbot du lịch để cải thiện hiệu năng? Ngoài đồ thị tri thức và BERT, chatbot du lịch có thể được tích hợp với nhiều công nghệ khác để cải thiện hiệu năng, bao gồm:

    • Học máy tăng cường: Sử dụng các thuật toán học máy tăng cường để cải thiện khả năng học hỏi và thích ứng của chatbot.
    • Xử lý ảnh và video: Tích hợp khả năng xử lý ảnh và video để cung cấp các thông tin trực quan về địa điểm du lịch.
    • Hệ thống đề xuất: Sử dụng các thuật toán đề xuất để gợi ý các địa điểm du lịch, món ăn và sự kiện phù hợp với sở thích của người dùng.

Kết luận

  • Luận văn đã trình bày quá trình xây dựng hệ thống chatbot du lịch sử dụng Google BERT và đồ thị tri thức.
  • Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống có khả năng trả lời các câu hỏi về du lịch TP.HCM với độ chính xác tương đối cao.
  • Luận văn đã xác định một số hạn chế của hệ thống và đề xuất các giải pháp cải thiện.
  • Các bước tiếp theo có thể bao gồm mở rộng đồ thị tri thức, cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tích hợp các công nghệ khác.
  • Timeline dự kiến cho các bước tiếp theo là 6-12 tháng.
  • Call-to-action: Khuyến khích các nhà nghiên cứu và phát triển tiếp tục nghiên cứu và phát triển các ứng dụng chatbot trong lĩnh vực du lịch.