ỦY BAN NHÂN DÂN TỈNH BÌNH DƯƠNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT
NGUYỄN QUỐC BÌNH
PHÂN TÍCH Ý KIẾN NGƯỜI DÙNG THEO KHÍA
CẠNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU
CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN
MÃ SỐ: 8480104
LUN VĂN THẠC SĨ
BÌNH DƯƠNG – 2021
ii
UỶ BAN NHÂN DÂN TỈNH BÌNH DƯƠNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT
NGUYỄN QUỐC BÌNH
PHÂN TÍCH Ý KIẾN NGƯỜI DÙNG THEO KHÍA
CẠNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU
CHUYÊN NGÀNH: HỆ THÔNG THÔNG TIN
MÃ SỐ: 8480104
LUN VĂN THẠC SĨ
NGƯỜI HƯNG DN KHOA HỌC:
TS. BÙI THANH HÙNG
BÌNH DƯƠNG – 2021
i
LỜI CAM ĐOAN
Tên tôi là: Nguyễn Quốc Bình
Sinh ngày: 26/11/1974
Học viên lớp cao học CH18HT01 – Trường Đại học Thủ Dầu Một
Xin cam đoan: Đề tài: “Phân tích ý kiến người dùng theo khía cạnh bằng
phương pháp học sâu” là công trình nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng dẫn của
Thầy TS. Bùi Thanh Hùng. Tất cả tài liệu tham khảo đều có nguồn gốc, trích dẫn rõ
ràng.
Ngoại trừ kết quả tham khảo từ các công trình khác đã ghi rõ trong luận văn, các
nội dung trình bày trong luận văn này đúng như nội dung trong đề cương và yêu cầu
của thầy giáo hướng dẫn. Nếu sai tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm trước hội đồng khoa
học.
Bình Dương, tháng 12 năm 2021
Tác giả luận văn
Nguyễn Quốc Bình
ii
LỜI CẢM ƠN
Sau một thời gian nghiên cứu và làm việc nghiêm túc, được sự động viên, giúp
đỡ và hướng dẫn tận tình của Thầy hướng dẫn TS. Bùi Thanh Hùng, luận văn Cao
học “Phân tích ý kiến người dùng theo khía cạnh bằng phương pháp học sâu” đã
hoàn thành.
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến:
Thầy hướng dẫn TS.Bùi Thanh Hùng đã tận tình chỉ dẫn, giúp đỡ tôi hoàn
thành luận văn này. Đồng thời tôi gửi lời cảm ơn đến các thầy, cô đã giảng dạy truyền
đạt kiến thức quý báo cho tôi trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu.
Tôi chân thành cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp và gia đình đã động viên, khích lệ,
tạo điều kiện giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập, thực hiện và hoàn thành luận
văn này.
iii
TÓM TẮT LUN VĂN
Trong cuộc cách mạng 4.0 hiện nay, cùng với sự bùng nổ mạng xã hội và
thương mại điện tử, nghiên cứu phân tích ý kiến người dùng theo khía cạnh dần trở
thành công cụ quan trọng trong việc phân tích, đánh giá quan điểm người dùng thông
qua mạng xã hội, trang mạng bán hàng. Qua phân tích ý kiến người dùng theo khía
cạnh, chúng ta sẽ nắm bắt được quan điểm người dùng hoặc khách hàng, cũng như xu
hướng chính trị, xã hội xảy ra trong tương lai. Trước đây, nhiều công trình nghiên cứu
phân tích ý kiến người dùng theo khía cạnh được thực hiện dựa trên từ vựng, một số
dựa vào học máy. Trong những năm gần đây, các mô hình học sâu như mạng nơ ron
tích chập (CNNs), mạng nơ ron tái phát (RNNs), bộ nhớ ngắn dài (LSTM) đã được
áp dụng trong nhiều bài toán và đạt hiệu quả cao. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề
xuất phương pháp học sâu kết hợp MultiCNN-LSTM để giải quyết bài toán phát hiện
khía cạnh của phân tích ý kiến người dùng theo khía cạnh ở mức tài liệu. Mô hình này
kết hợp những tính năng nổi bật của mỗi phương pháp CNN và LSTM, trong đó CNN
hoạt động tốt trong trích xuất đặc trưng dữ liệu lớn, còn LSTM hoạt động hiệu quả
trong việc phân lớp dữ liệu. Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu tiếng Việt VLSP
2018 cho thấy, phương pháp được đề xuất tốt hơn các phương pháp nghiên cứu trước
đó nếu chỉ dựa vào một phương pháp đơn lẻ.
Một phần kết quả nghiên cứu của chúng tôi, tại: Hội nghị khoa học quốc gia
nghiên cứu cơ bản và ứng dụng CNTT lần thứ X – Năm 2020, ngày 8-9/10/2020, Đại
học Nha Trang, Khánh Hòa, Việt Nam, FAIR 2020 “FUNDAMENTAL AND
APPLIED IT RESEARCH”. Bai báo cáo của chúngg tôi về “Phân tích ý kiến người
dùng theo khía cạnh bằng phương pháp học sâu kết hợp CNN-LSTM” đã được Hội
nghị công bố chấp nhận.