I. Giới thiệu tổng quan
Khóa luận tập trung vào xây dựng hệ thống chatbot end-to-end sử dụng mô hình học sâu, đặc biệt là Transformer, trong bối cảnh hệ thống thông tin. Mục tiêu chính là tạo ra một chatbot có khả năng tương tác tự nhiên với người dùng, đặc biệt trong các lĩnh vực cá nhân như công việc, gia đình, và sở thích. Khóa luận cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo và tự động hóa trong việc phát triển các ứng dụng chatbot hiện đại.
1.1. Mục tiêu và phạm vi
Mục tiêu chính của khóa luận là tìm hiểu và ứng dụng mô hình học sâu Transformer để xây dựng một chatbot có khả năng tương tác với người dùng qua các chủ đề phổ biến. Phạm vi nghiên cứu bao gồm các mô hình ngôn ngữ đã được huấn luyện sẵn như BERT và OpenAI GPT, cùng với kỹ thuật học chuyển tiếp và phương pháp TransferTransfo. Tập dữ liệu PERSONA-CHAT được sử dụng để huấn luyện mô hình.
1.2. Cấu trúc khóa luận
Khóa luận được chia thành sáu chương, bao gồm giới thiệu tổng quan, nghiên cứu liên quan, cơ sở lý thuyết, phương pháp TransferTransfo, cài đặt và triển khai ứng dụng, và cuối cùng là kết luận và hướng phát triển. Mỗi chương tập trung vào một khía cạnh cụ thể của việc xây dựng hệ thống chatbot.
II. Nghiên cứu liên quan
Chương này trình bày tổng quan về chatbot, các nghiên cứu liên quan, và thách thức trong việc xây dựng chatbot miền mở. Chatbot được phân loại thành hai kiến trúc chính: dựa trên kịch bản có sẵn và dựa trên kho dữ liệu. Chatbot miền mở có ưu điểm là có thể tham gia vào nhiều chủ đề khác nhau, nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức về ngữ nghĩa, tính nhất quán, và tính tương tác.
2.1. Phân loại kiến trúc chatbot
Chatbot được chia thành hai loại chính: dựa trên kịch bản có sẵn và dựa trên kho dữ liệu. Chatbot dựa trên kịch bản sử dụng các luật định sẵn, trong khi chatbot dựa trên kho dữ liệu sử dụng các mô hình học máy để tạo phản hồi. Chatbot miền mở thường sử dụng phương pháp rút trích thông tin hoặc tạo văn bản để tăng tính linh hoạt.
2.2. Thách thức trong xây dựng chatbot miền mở
Ba thách thức chính trong việc xây dựng chatbot miền mở là ngữ nghĩa, tính nhất quán, và tính tương tác. Ngữ nghĩa đòi hỏi hệ thống phải hiểu được nội dung cuộc trò chuyện và thông tin cá nhân của người dùng. Tính nhất quán yêu cầu phản hồi phải phù hợp với tính cách và ngữ cảnh. Tính tương tác liên quan đến khả năng dẫn dắt cuộc trò chuyện và tối ưu hóa chiến lược tương tác.
III. Cơ sở lý thuyết
Chương này trình bày các kiến thức cơ bản về mô hình học sâu, đặc biệt là Transformer và các kỹ thuật liên quan như cơ chế chú ý và học chuyển tiếp. Transformer là một mô hình tiên tiến trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, sử dụng cơ chế chú ý để xử lý các chuỗi dữ liệu dài. Học chuyển tiếp là kỹ thuật sử dụng mô hình đã được huấn luyện trước để áp dụng vào các tác vụ mới.
3.1. Mô hình Transformer
Transformer là một mô hình học sâu sử dụng cơ chế chú ý để xử lý các chuỗi dữ liệu. Mô hình này bao gồm hai phần chính: bộ mã hóa và bộ giải mã. Cơ chế chú ý giúp mô hình tập trung vào các phần quan trọng của dữ liệu, từ đó tăng hiệu quả xử lý. Transformer đã được ứng dụng rộng rãi trong các bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên như dịch máy và tạo văn bản.
3.2. Học chuyển tiếp
Học chuyển tiếp là kỹ thuật sử dụng mô hình đã được huấn luyện trước để áp dụng vào các tác vụ mới. Kỹ thuật này giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên huấn luyện. Trong khóa luận, học chuyển tiếp được sử dụng để tinh chỉnh mô hình Transformer đã được huấn luyện trước trên tập dữ liệu PERSONA-CHAT.
IV. Phương pháp TransferTransfo
Chương này giới thiệu phương pháp TransferTransfo, một kỹ thuật kết hợp giữa học chuyển tiếp và mô hình Transformer. Phương pháp này được sử dụng để xây dựng hệ thống chatbot có khả năng tạo câu trả lời tự động. TransferTransfo tận dụng mô hình Transformer đã được huấn luyện trước và áp dụng vào bài toán hội thoại, giúp tăng hiệu quả và tính linh hoạt của chatbot.
4.1. Ứng dụng TransferTransfo
Phương pháp TransferTransfo được áp dụng để xây dựng hệ thống chatbot có khả năng tạo câu trả lời tự động. Mô hình Transformer đã được huấn luyện trước trên tập dữ liệu PERSONA-CHAT được tinh chỉnh để phù hợp với bài toán hội thoại. Phương pháp này giúp tăng tính cá nhân hóa và tính nhất quán của chatbot.
4.2. Đánh giá và kết quả
Mô hình được đánh giá dựa trên các độ đo như PPL, Hits@1, và F1 score. Kết quả cho thấy mô hình TransferTransfo đạt hiệu suất cao trong việc tạo câu trả lời tự động và duy trì tính nhất quán trong cuộc trò chuyện. Các ví dụ tương tác với mô hình cũng được trình bày để minh họa hiệu quả của phương pháp.
V. Cài đặt và triển khai ứng dụng
Chương này trình bày quá trình cài đặt và triển khai ứng dụng chatbot sử dụng mô hình TransferTransfo. Ứng dụng được triển khai trên nền tảng Messenger, cho phép người dùng tương tác với chatbot qua các chủ đề phổ biến. Kiến trúc ứng dụng và giao diện người dùng cũng được mô tả chi tiết.
5.1. Yêu cầu ứng dụng
Ứng dụng chatbot được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu chức năng và tương thích với nền tảng Messenger. Các yêu cầu chức năng bao gồm khả năng tạo câu trả lời tự động, duy trì tính nhất quán trong cuộc trò chuyện, và hỗ trợ các chủ đề đa dạng. Ứng dụng cũng được thiết kế để dễ dàng mở rộng và tích hợp với các hệ thống khác.
5.2. Kiến trúc ứng dụng
Kiến trúc ứng dụng bao gồm các thành phần chính như mô hình Transformer, cơ chế chú ý, và các lớp xử lý dữ liệu. Ứng dụng được triển khai trên nền tảng Messenger, sử dụng các thư viện hỗ trợ như HuggingFace và Flask. Giao diện người dùng được thiết kế đơn giản và thân thiện, giúp người dùng dễ dàng tương tác với chatbot.
VI. Kết luận và hướng phát triển
Khóa luận đã trình bày quá trình xây dựng hệ thống chatbot end-to-end sử dụng mô hình học sâu Transformer và phương pháp TransferTransfo. Kết quả cho thấy mô hình đạt hiệu suất cao trong việc tạo câu trả lời tự động và duy trì tính nhất quán trong cuộc trò chuyện. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện tính cá nhân hóa và tích hợp thêm các tính năng mới.
6.1. Kết quả đạt được
Khóa luận đã thành công trong việc xây dựng hệ thống chatbot sử dụng mô hình học sâu Transformer và phương pháp TransferTransfo. Mô hình đạt hiệu suất cao trong việc tạo câu trả lời tự động và duy trì tính nhất quán trong cuộc trò chuyện. Các kết quả đánh giá cho thấy mô hình có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong thực tế.
6.2. Hướng phát triển
Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện tính cá nhân hóa của chatbot, tích hợp thêm các tính năng mới như nhận diện cảm xúc và đề xuất chủ đề. Ngoài ra, việc mở rộng tập dữ liệu và tối ưu hóa mô hình cũng là những hướng nghiên cứu tiềm năng.
