Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 79 trang
Dung lượng: 1 MB

Giới thiệu nội dung

Xây Dựng Phần Mềm Phân Tích Tự Động Ý Kiến Phản Hồi Của Sinh Viên Về Chất Lượng Đào Tạo Ở Phân Hiệu Trường Đại Học Nội Vụ Hà Nội Tại Thành Phố Hồ Chí Minh

Tác giả: Thạc sỹ Tôn Nữ Thị Sáu, Thạc sỹ Đỗ Phước Sang, Thạc sỹ Phạm Thị Thu Trang, Thạc sỹ Lê Xuân Hậu, Cử nhân Nguyễn Thị Kim Oanh

Lĩnh vực: Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Nội dung tài liệu:

Báo cáo tổng hợp này trình bày về đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường với mục tiêu xây dựng phần mềm phân tích tự động ý kiến phản hồi của sinh viên về chất lượng đào tạo tại Phân hiệu Trường Đại học Nội vụ Hà Nội tại Thành phố Hồ Chí Minh. Đề tài tập trung giải quyết vấn đề xử lý dữ liệu văn bản mở từ phiếu khảo sát, nhằm cung cấp công cụ hỗ trợ cho việc đánh giá và cải thiện chất lượng đào tạo. Báo cáo bao gồm cơ sở lý thuyết về xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình học máy và học sâu, quy trình xây dựng bộ dữ liệu, kết quả thử nghiệm các mô hình, và phát triển phần mềm demo.

Mục lục chi tiết:

  • MỤC LỤC
  • DANH MỤC BẢNG VIẾT TẮT
  • DANH MỤC BẢNG BIỂU
  • DANH MỤC HÌNH VẼ
  • MỞ ĐẦU
    • Tính cấp thiết
    • Mục tiêu của đề tài
    • Nhiệm vụ đề tài
    • Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
    • Phương pháp nghiên cứu
    • Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiển
    • Kết quả đề tài
    • Cấu trúc của đề tài
  • Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
    • Các khái niệm cơ bản
      • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
      • Bài toán Phân tích ý kiến
      • Bài toán phân tích ý kiến theo khía cạnh
      • Máy học
    • Một số mô hình máy học và học sâu
      • Mô hình máy học Support Vector Machine
      • Mô hình mạng học sâu tích chập – Convolutional Neural Network
      • Mô hình ngôn ngữ BERT
    • Phương pháp biểu diễn từ
    • Các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước
  • Chương 2: XÂY DỰNG DỮ LIỆU DỰA TRÊN Ý KIẾN PHẢN HỒI CỦA SINH VIÊN
    • Giới thiệu
    • Gán nhãn dữ liệu
      • Mục tiêu của việc gán nhãn
      • Quy trình gán nhãn
    • Tài liệu hướng dẫn các nguyên tắc gán nhãn dữ liệu
      • Quy tắc gán nhãn khía cạnh
      • Quy tắc gán nhãn bài toán trạng thái cảm xúc
    • Huấn luyện người gán nhãn
    • Thống kê dữ liệu và đánh giá dữ liệu
  • Chương 3: KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM TRÊN CÁC MÔ HÌNH MÁY HỌC VÀ PHẦN MỀM PHÂN TÍCH TỰ ĐỘNG Ý KIẾN PHẢN HỒI CỦA SINH VIÊN VỀ CHẤT LƯỢNG ĐÀO TẠO THEO KHÍA CẠNH
    • Mô hình máy học
    • Mô hình học sâu
    • Mô hình ngôn ngữ BERT
    • Các mô hình so sánh
    • Chi tiết cài đặt mô hình
    • Kết quả thử nghiệm
      • Độ đo đánh giá
      • Kết quả thử nghiệm
    • Phần mềm phân tích tự động ý kiến phản hồi của sinh viên về chất lượng đào tạo theo khía cạnh
      • Ngôn ngữ lập trình
      • Mô tả ứng dụng
      • Chi tiết từng chức năng
        • Chức năng Đăng ký tài khoản
        • Chức năng Đăng nhập tài khoản
        • Chức năng thoát
        • Chức năng phân tích ý kiến theo giảng viên
        • Tải tập tin dữ liệu để phân tích
        • Biểu đồ phần trăm khía cạnh đối với giảng viên
        • Bản đồ phần trăm cảm xúc theo khía cạnh đối với giảng viên
        • Bảng phân tích cụ thể mỗi ý kiến của sinh viên đối với giảng viên
        • Chức năng phân tích khía cạnh theo học phần
        • Tải tập tin dữ liệu ý kiến phản hồi của sinh viên đối với học phần
        • Biểu đồ phần trăm cảm xúc trên mỗi khía cạnh đối với học phần
        • Biểu đồ phần trăm cảm xúc theo mỗi khía cạnh đối với học phần
        • Bảng phân tích chi tiết ý kiến phản hồi của sinh viên đối với học phần
  • KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
    • Kết luận
    • Hướng phát triển
    • Kiến nghị
      • Triển khai phần mềm vào thực tế
      • Phát triển phần mềm trong tương lai
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO