Luận Văn Thạc Sĩ Phân Tích Cảm Xúc Người Dùng Bằng Kỹ Thuật Học Sâu Cho Văn Bản Tiếng Việt

Phân Tích Cảm Xúc Người Dùng Bằng Kỹ Thuật Học Sâu Cho Văn Bản Tiếng Việt​

Với sự bùng nổ của các mạng xã hội và nền tảng trực tuyến đang ngày càng phát triển thịnh hành đã làm nổi bật tầm quan trọng của việc phân tích cảm xúc của người dùng từ các bình luận trực tuyến. Sự phong phú, đa dạng của tiếng Việt đòi hỏi cần phải có những phương pháp xử lý tự nhiên đặc biệt. Bên cạnh đó, các câu văn, bình luận trên mạng thường ngắn, chứa ít thông tin và đặc biệt khó rút trích đặc trưng nên việc áp dụng các mô hình học máy truyền thống mang lại hiệu quả không cao, do đó cần có một cách tiếp cận mới hợp lý hơn. Điều này thúc đẩy một phương pháp mới để hiểu và phân loại cảm xúc trên các bình luận tiếng Việt bằng các kỹ thuật học sâu tiên tiến. Đề tài “Phân tích cảm xúc người dùng bằng kỹ thuật học sâu cho văn bản tiếng Việt” tập trung vào nghiên cứu các mô hình học máy và học sâu để giải quyết bài toán phân loại cảm xúc trên các bình luận trực tuyến bằng tiếng Việt. Qua đó, giúp cải thiện khả năng hiểu và phân tích cảm xúc. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng mô hình PhoBERT-base chạy tốt trên bộ dữ liệu UIT-VSMEC và mang lại hiệu suất cao hơn các mô hình học máy truyền thống và các mô hình học sâu còn lại.

• Luận văn thạc sĩ tin học
• Chuyên ngành Công nghệ thông tin
• Người hướng dẫn khoa học: TS. Võ Thị Hồng Thắm
• Tác giả: Trần Lê Minh Trung
• Số trang: 78
• File PDF-TRUE
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Nguyễn Tất Thành 2024

Link download
https://elib.ntt.edu.vn/Opac/DmdInfo.aspx?dmd_id=50519
https://drive.google.com/file/d/16DboTG1gDMOI52e4S7TOuP_WweJYq0TD
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1