Xây Dựng Hệ Thống Hỏi Đáp Sử Dụng Mô Hình Sinh Sinh Sâu và Tăng Cường Truy Vấn

• Tác giả: Nguyen Khac Hao
• Người hướng dẫn: Assoc. Pham Tran Vu
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology
• Chuyên ngành: Computer Science
• Đề tài: Using Retrieval Augmentation and Deep Generative Models to Build Question Answering Systems
• Loại tài liệu: Thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• Declaration Of Authenticity
• Acknowledgement
• Abstract
• 1. Introduction
• 1.1. High computational complexity of deep language models
• 1.2. Cost of training deep language models
• 1.3. Limited amount of Vietnamese training data
• 1.4. Objective
• 1.4.1. Academic significance
• 1.4.2. Practical significance
• 1.5. Scope
• 1.6. Thesis Structure
• 2. Theoretical Background
• 2.1. The architecture of a Transformer model
• 2.1.1. The encoder
• 2.1.2. The decoder
• 2.2. Use
• 2.2.1. BARTpho
• 2.2.1.1. Architecture
• 2.2.1.2. Pre-training data
• 2.2.1.3. Pre-training objective
• 2.2.1.4. Use
• 2.2.2. mBERT
• 2.2.2.1. Architecture
• 3. Design, experiment and implementation process
• 4. Applying the results of this work into real-life applications
• 5. Evaluations and comparisons of the results of this work to other similar work
• 6. Conclusions, results of this thesis and future plans
• List of Tables
• List of Figures

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Hệ Thống Hỏi Đáp Bằng Mô Hình Sinh Sinh Sâu

Hệ thống hỏi đáp là một trong những ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Với sự phát triển của công nghệ AI, việc xây dựng hệ thống hỏi đáp bằng mô hình sinh sinh sâu đã trở thành một xu hướng nổi bật. Hệ thống này cho phép người dùng đặt câu hỏi và nhận được câu trả lời chính xác từ dữ liệu có sẵn. Việc áp dụng học sâu trong hệ thống này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn tăng cường khả năng hiểu ngữ nghĩa của ngôn ngữ tự nhiên.

1.1. Khái Niệm Về Hệ Thống Hỏi Đáp

Hệ thống hỏi đáp là một ứng dụng cho phép người dùng tương tác và tìm kiếm thông tin. Chúng sử dụng các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích và hiểu câu hỏi của người dùng.

1.2. Vai Trò Của Mô Hình Sinh Sinh Sâu

Mô hình sinh sinh sâu giúp cải thiện khả năng sinh ra câu trả lời tự nhiên và chính xác hơn. Nó cho phép hệ thống học từ dữ liệu lớn và cải thiện khả năng hiểu ngữ nghĩa.

II. Thách Thức Trong Việc Xây Dựng Hệ Thống Hỏi Đáp

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc xây dựng hệ thống hỏi đáp bằng mô hình sinh sinh sâu cũng gặp phải nhiều thách thức. Một trong những vấn đề lớn nhất là độ phức tạp tính toán của các mô hình này. Điều này có thể dẫn đến chi phí cao trong việc triển khai và bảo trì hệ thống.

2.1. Độ Phức Tạp Tính Toán Cao

Các mô hình sinh sinh sâu yêu cầu tài nguyên tính toán lớn, điều này có thể gây khó khăn cho các tổ chức nhỏ trong việc triển khai.

2.2. Thiếu Dữ Liệu Huấn Luyện Tiếng Việt

Sự thiếu hụt dữ liệu huấn luyện chất lượng cao cho tiếng Việt là một thách thức lớn. Điều này ảnh hưởng đến khả năng của hệ thống trong việc hiểu và trả lời câu hỏi chính xác.

III. Phương Pháp Xây Dựng Hệ Thống Hỏi Đáp Hiệu Quả

Để xây dựng một hệ thống hỏi đáp hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp tiên tiến trong học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Việc sử dụng tăng cường truy vấn có thể giúp cải thiện độ chính xác của câu trả lời.

3.1. Sử Dụng Mô Hình Tăng Cường Truy Vấn

Mô hình tăng cường truy vấn cho phép hệ thống tìm kiếm thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, giúp cải thiện độ chính xác của câu trả lời.

3.2. Tạo Dữ Liệu Huấn Luyện Mới

Việc tạo ra các bộ dữ liệu hỏi đáp mới cho tiếng Việt sẽ giúp cải thiện khả năng của hệ thống trong việc xử lý và trả lời câu hỏi.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Hỏi Đáp

Hệ thống hỏi đáp có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như giáo dục, y tế và dịch vụ khách hàng. Việc áp dụng công nghệ AI trong các hệ thống này giúp nâng cao trải nghiệm người dùng và tiết kiệm thời gian.

4.1. Hệ Thống Tư Vấn Học Tập

Hệ thống hỏi đáp có thể hỗ trợ sinh viên trong việc tìm kiếm thông tin học tập, giúp họ dễ dàng tiếp cận kiến thức.

4.2. Hệ Thống Hỗ Trợ Khách Hàng

Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, hệ thống hỏi đáp giúp giảm thiểu thời gian chờ đợi và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Hệ Thống Hỏi Đáp

Hệ thống hỏi đáp bằng mô hình sinh sinh sâu đang ngày càng trở nên phổ biến và có tiềm năng lớn trong tương lai. Việc cải thiện công nghệ và phát triển dữ liệu huấn luyện sẽ giúp nâng cao hiệu quả của các hệ thống này.

5.1. Tiềm Năng Phát Triển

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, hệ thống hỏi đáp có thể trở thành một phần quan trọng trong cuộc sống hàng ngày.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Nghiên cứu về cách cải thiện độ chính xác và khả năng hiểu ngữ nghĩa của hệ thống sẽ là một lĩnh vực quan trọng trong tương lai.