Ứng dụng Deep Learning để dự đoán quan điểm trong tài liệu

Abstract

Những năm gần đây, ngày càng nhiều người nói về cách mạng công nghệ lần thứ 4. Các chủ đề được nhắc tới nhiều nhất bao gồm Big Data, Deep Learning, IoT, Blockchain. Mặc dù những sự đầu tư nghiên cứu gần đây tập trung vào nhiều hướng tiếp cận khác nhau, nhưng tất cả các nghiên cứu đó đều dần dần hướng tới một mục đích chung. Mục đích chung đó là làm sao để máy tính thông minh hơn để có thể dần dần thay thế con người. Để máy tính thông minh hơn thì chúng ta tìm cách làm cho máy tính học được từ con người. Vì thế, lĩnh vực máy học (tiền thân của Deep Learning) chính là một trong những hướng tiếp cận quan trọng trong giai đoạn cách mạng công nghiệp này. Máy học là một lĩnh vực mà trong đó nhiều bài toán lớn được đưa ra để các nhà khoa học cùng nghiên cứu. Một trong những bài toán rất có giá trị kinh tế rất cao của máy học là bài toán tự động phân tích quan điểm. Lời giải của bài toán đánh giá quan điểm sẽ mang đến cho các doanh nghiệp cái nhìn tổng quan về thị trường và về những dịch vu liên quan. Vì bài toán phân tích quan điểm cũng là một trong những bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nên lời giải của nó cũng đóng góp đáng kể vào quá trình nghiên cứu xử lý ngôn ngữ tự nhiên này. Trong luận văn này, học viên đã trình bày việc so sánh các lời giải cho bài toán phân tích quan điểm đối với ngôn ngữ Tiếng Việt. Trong đó, học viên đã làm nổi bật lên sự khác nhau giữa phương pháp máy học deep learning và not deep learning. Với những phương pháp và hướng tiếp cận khác nhau, học viên đã thực hiện đánh giá định lượng để so sánh độ chính xác của các phương pháp. Đóng góp cơ bản của luận văn này là một bộ khung để so sánh đánh giá đối với bài toán phân tích quan điểm trong tiếng Việt. Những độc giả quan tâm có thể áp dụng các phương pháp này cho bài toán của mình để có những so sánh định lượng tương đối để có thể chọn ra giải pháp tốt nhất cho mình.