Bài viết trình bày nghiên cứu, phân tích cảm xúc đa ngôn ngữ: cơ hội, thách thức; nghiên cứu mô hình ngôn ngữ lớn (BERT, mBERT) tăng cường NLP, mở rộng ứng dụng toàn cầu.

Bài viết trình bày nghiên cứu ứng dụng LLMs (GPT-4o) trong phân tích cảm xúc văn bản. Thảo luận triển vọng, thách thức kỹ thuật, đạo đức và kỹ thuật lời nhắc.

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Phân tích cảm xúc văn bản Tiếng Việt trình bày quá trình xây dựng mô hình phân tích cảm xúc dựa trên văn bản tiếng Việt. Nội dung tập trung vào tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn mô hình và phân tích kết quả. Đây là một ứng dụng quan trọng trong khai phá ý kiến người dùng. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

Nghiên cứu này đề xuất một mô hình kết hợp BERT và kiến trúc đa kênh gồm CNN và GRU. Bằng việc tận dụng ưu điểm từng mạng, hiệu suất bài toán phân tích cảm xúc trên phản hồi học viên tại Việt Nam được kỳ vọng nâng cao. Trong đó, mô hình tập trung cả hai nhiệm vụ phân loại (chủ đề và cực cảm xúc), hỗ trợ đo lường sự hài lòng cụ thể. Đồng thời, khả năng chống mất cân bằng của mô hình được chú trọng nhằm khai thác hiệu quả các bộ dữ liệu sẵn có, giúp tiết kiệm thời gian và tài chính.

Nghiên cứu này tập trung vào phân tích các phụ đề Tiếng Việt được thu thập từ YouTube. Bằng cách sử dụng các thuật toán học máy, thực hiện phân tích cảm xúc và phân loại phụ đề của các video. Nghiên cứu này mang lại cái nhìn sâu sắc về tâm trạng và quan điểm của cộng đồng mạng đối với nội dung trên YouTube, đặc biệt là những nội dung liên quan đến chính trị và xã hội.

Bài toán này được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau như giáo dục, thương mại điện tử, hay nhà hàng khách sạn. Nhưng hiện có ít nghiên cứu về phân tích cảm xúc theo chủ đề mà người dùng bình luận trên tập dữ liệu lớn.

Luận văn "Phân tích cảm xúc để đánh giá chất lượng sản phẩm dựa trên nhận xét của người dùng sử dụng mô hình học sâu" được hoàn thành với mục tiêu nhằm đề xuất một mô hình Deep Learning ứng dụng vào việc phân loại văn bản (classification), trích xuất khía cạnh (aspect extraction) và phân tích cảm xúc (sentiment analysis); Xây dựng một hệ thống sử dụng các mô hình được huấn luyện sẵn ở trên để phân loại và phân tích cảm xúc cho các dữ liệu mới được crawl từ crawler.

Bài giảng Khai phá web - Bài 6: Khai phá quan điểm (Phần 3). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: phát hiện và gán thực thể; giả thiết đồng nhất cảm xúc; khai phá mẫu tuần tự; đồng nhất cảm xúc; phân tích cảm xúc; phân tích câu so sánh;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Luận án nghiên cứu các đặc trưng ngôn ngữ của các hiện tượng dịch chuyển cảm xúc trong văn bản tiếng Việt, từ đó đề xuất các phương pháp nhằm cải thiện hiệu suất của bài toán phân lớp cảm xúc. Để hiểu rõ hơn mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết của luận án này.

Bài viết trình bày giải pháp cho vấn đề này, nghiên cứu đề xuất phương pháp khai thác ý kiến và phân tích cảm xúc khách hàng thông qua việc thu thập tập dữ liệu là ý kiến bình luận của khách hàng trên website Foody.vn - một trang Thương mại điện tử hàng đầu trong lĩnh vực dịch vụ đặt hàng trực tuyến. Sau đó, tiến hành thực nghiệm bằng phương pháp học máy để khai phá ý kiến từ bình luận dạng văn bản của khách hàng và trực quan hóa kết quả hỗ trợ ra quyết định.

Tác giả Đỗ Phủ (712 770) là nhà thơ lớn, không chỉ của đời Đường, mà cả của lịch sử thơ ca Trung Quốc. Đỗ Phủ làm thơ từ lúc 7 tuổi, lúc nhà Đường còn phồn vinh, nhưng tài năng của ông nở rộ vào giai đoạn sau sự biến An Lộc Sơn – Sử Tư Minh (755 763), lúc đất nước Trung Quốc chìm ngập liên miên trong cảnh loạn li. Và khi ấy Đỗ Phủ cùng gia đình cũng phải chạy loạn nhiều nơi. Phản ánh hiện thực và bày tỏ thái độ, tâm trạng trước...