Nhận diện cảm xúc trong văn bản tiếng Việt bằng mô hình máy học

Nhận Diện Cảm Xúc Trong Văn Bản Tiếng Việt Bằng Mô Hình Máy Học

Tác giả: Nguyễn Thanh Huy

Lĩnh vực: Hệ thống thông tin

Nội dung tài liệu:

Nghiên cứu này tập trung vào bài toán nhận diện cảm xúc trong văn bản tiếng Việt, với ứng dụng thực tiễn trong nhiều lĩnh vực như quản trị doanh nghiệp, quản trị thương hiệu sản phẩm, và quản trị quan hệ khách hàng. Khảo sát ý kiến khách hàng và phân tích đánh giá sản phẩm là những khía cạnh quan trọng được đề cập. Phương pháp nghiên cứu kết hợp lý thuyết với xây dựng mô hình ứng dụng thực nghiệm, bao gồm thu thập và xử lý dữ liệu thô từ các trang web thương mại điện tử, gán nhãn dữ liệu, và chia thành các nhóm huấn luyện, kiểm tra. Luận văn khám phá các lý thuyết nền tảng, các phương pháp nhận dạng cảm xúc, và giới thiệu các mô hình nhận diện cảm xúc. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng đi sâu vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt, các mô hình mạng neuron trong học sâu như LSTM, DNN, CNN, và các phương pháp nhúng từ như Word2Vec, GloVe. Các giai đoạn huấn luyện và kiểm tra mô hình máy học được trình bày chi tiết, cùng với các kỹ thuật tiền xử lý ngữ liệu như tách từ, chuẩn hóa từ, loại bỏ stopword, và chuẩn hóa đặc trưng văn bản để nâng cao hiệu quả xử lý và đánh giá mô hình.

Mục lục chi tiết:

Chương 1: Tổng quan tài liệu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương 3: Nhận diện cảm xúc trong văn bản tiếng Việt