Phân loại phản hồi mạng xã hội và tóm tắt văn bản báo điện tử bằng kỹ thuật học sâu

Abstract

Phản hồi của người dùng mạng xã hội là một nguồn quan trọng để thu thập ý kiến của người dùng nhằm nâng cao chất lượng của các mạng xã hội, sản phẩm. Thực hiện phân tích cảm xúc vào dữ liệu phản hồi của người dùng, tôi có thể xác định các cực về cảm xúc thể hiện về tất cả các vấn đề còn gặp phải của các mạng xã hội, và từ đó dưa ra những thay đổi cần thiết để cải thiện chất lượng của mạng xã hội, nâng cao hành vi khi sử dụng mạng xã hội, tạo ra những lợi ích khi sử dụng mạng xã hội và nâng cao trải nghiệm của người dùng. Tuy nhiên không chỉ dừng lại ở việc phân tích phản hồi mạng xã hội, việc xây dựng tính năng tóm tắt văn bản để cải thiện chất lượng các trang báo điện tử, tạo nên một trải nghiệm tốt cho độc giả, tránh khỏi việc phải đọc các bài báo dài lan man hay dư thừa thông tin cũng là một trong những mục tiêu của đề tài đặt ra Đổ tài này tập trung vào việc học máy và các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ứng dụng này sẽ giúp các trang mạng xã hội ghi nhận ý kiến của người dùng về một vấn đề và xác định những vấn đề ngắn hạn vẫn còn tồn tại. Với việc sử dụng ứng dụng này, các nhà phát triển mạng xã hội, phần mềm, các trang báo có thể để xuất một phương pháp phù hợp để nâng cao chất lượng hoạt động trong tương lai. Ngoài ra, chúng tôi đã phát triển một ứng dụng phân tích đánh giá phản hồi của người dùng cũng như xây dụng tính năng tóm tắt văn bản ở các trang báo. Đồng thời tác giả để xuất một số giải pháp nhằm cải tiến, phát huy tác động tích cực, nâng cao chất lượng, hiệu quả hoạt động lấy ý kiến phản hồi của người dùng mạng xã hội và cài thiện chất lượng các trang bảo điện tử. Cuối cùng so sánh và đánh giá để tìm ra chiến lược nhằm phát triển chất lượng cũng như phương pháp sử dụng một cách hiệu quả, nhanh chóng và dễ dàng nhất.