Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron hồi quy trong phân loại tin giả tiếng việt

Abstract

Trong lĩnh vực báo chí và truyền thông hiện nay, sự phát triển bùng nổ của các trang mạng xã hội đã giúp cho mọi người có thể dễ dàng trong việc chia sẻ thông tin. Tuy nhiên, bên cạnh những tiện ích mang lại, các tin giả rất dễ lan truyền đã gây ảnh hưởng không nhỏ đến sự phát triển của kinh tế xã hội. Trong những năm gần đây, các bài toán trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã đạt được nhiều thành tựu với việc sử dụng các mô hình học sâu (deep learning) đặc biệt là mạng nơ-ron hồi quy (RNN) hay mô hình biểu diễn tổng hợp ngôn ngữ theo ngữ cảnh (BERT). Từ những thực tiễn trên, tôi quyết định thực hiện luận văn nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron hồi quy trong phân loại tin giả tiếng Việt qua đó xây dựng thử nghiệm chương trình thực nghiệm phân loại tin giả tiếng Việt. Luận văn này được chia thành 3 chương. Trong đó, chương 1 dành để nghiên cứu tổng quan về tin giả. Chương 2 viết về các kỹ thuật chính dùng trong bài toán phân loại tin giả như Word Embedding, mạng nơ-ron hồi quy, Transformer và BERT. Chương 3 tập trung vào các bước thực hiện để xây dựng ứng dụng phân loại tin giả tiếng Việt và đánh giá các mô hình.