Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Phân tích cảm xúc để đánh giá chất lượng sản phẩm dựa trên nhận xét của người dùng sử dụng mô hình học sâu

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.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Phân tích cảm xúc để đánh giá chất lượng sản phẩm dựa trên nhận xét của người dùng sử dụng mô hình học sâu UBND TỈNH BÌNH DƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT TÔ VĂN DUY PHÂN TÍCH CẢM XÚC ĐỂ ĐÁNH GIÁ CHẤTLƯỢNG SẢN PHẨM DỰA TRÊN NHẬN XÉT CỦA NGƯỜI DÙNG SỬ DỤNG MÔ HÌNH HỌC SÂU LUẬN VĂN THẠC SỸ CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 8480104 BÌNH DƯƠNG – 2019 UBND TỈNH BÌNH DƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT TÔ VĂN DUY PHÂN TÍCH CẢM XÚC ĐỂ ĐÁNH GIÁ CHẤTLƯỢNG SẢN PHẨM DỰA TRÊN NHẬN XÉT CỦA NGƯỜI DÙNG SỬ DỤNG MÔ HÌNH HỌC SÂU LUẬN VĂN THẠC SỸ CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 8480104 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TS. QUẢN THÀNH THƠ BÌNH DƯƠNG – 2019 Lời Cam Đoạn Tôi xin cam đoan rằng, luận văn Phân tích cảm xúc để đánh giá chất lượng sản phẩmdựa trên nhận xét của người dùng sử dụng mô hình học sâu là công trình nghiên cứu củatôi dưới sự hướng dẫn của thầy PGS.TS. Quản Thành Thơ, xuất phát từ nhu cầu thực tiễnvà nguyện vọng tìm hiểu của bản thân. Ngoại trừ kết quả tham khảo từ các công trình khác đã ghi rõ trong luận văn, các nộidung trình bày trong luận văn này là kết quả nghiên cứu do chính tôi thực hiện và kết quảcủa luận văn chưa từng công bố trước đây dưới bất kỳ hình thức nào. Bình Dương, tháng 02 năm 2019 Tác giả Tô Văn Duy Lời Cảm Ơn Qua thời gian học tập và rèn luyện tại trường Đại học Thủ Dầu Một, được sự chỉ bảovà giảng dạy nhiệt tình của quý thầy cô, đặc biệt là quý thầy cô khoa Khoa Kỹ thuật -Công nghệ đã truyền đạt cho tôi những kiến thức về lý thuyết và thực hành trong suốt thờigian học ở trường. Cùng với sự nỗ lực của bản thân, tôi đã hoàn thành luận văn của mình. Từ những kết quả đạt được này, tôi xin chân thành cám ơn quý thầy cô trường Đạihọc Thủ Dầu Một, đã truyền đạt cho tôi những kiến thức bổ ích trong thời gian qua. Đặcbiệt, là PGS.TS. Quản Thành Thơ đã tận tình hướng dẫn tôi hoàn thành tốt báo cáo luậnvăn thạc sỹ này. Do kiến thức còn hạn hẹp nên không tránh khỏi những thiếu sót trongcách diễn đạt và trình bày. Chúng rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của quý thầycô để báo cáo luận văn đạt được kết quả tốt nhất. Tôi xin kính chúc quý thầy cô và các bạn thật nhiều sức khỏe, niềm vui và luôn thànhcông trong công việc và cuộc sống. Tóm tắt luận văn Với tốc độ phát triển của công nghệ và Internet hiện nay, khi mà lượng dữ liệu bùngnổ trên khắp thế giới thì đó là một nguồn tài nguyên vô tận để chúng ta có thể khai thácvà tận dụng. Trong đó lượng dữ liệu về đánh giá, nhận xét trên các trang web thương mạiđiện là vô cùng lớn. Từ đó xuất hiện theo một nhu cầu cấp thiết là làm sao có thể khai phávà trích xuất thông tin được từ lượng dữ liệu trên một cách hiệu quả và hợp lý. Nhu cầutrên xuất phát từ mong muốn hiểu rõ thị trường của các doanh nghiệp hoặc các nhà sảnxuất. Trong những năm ngần đây, mô hình học sâu (Deep Learning) nổi lên như mộtphương pháp hiệu quả để giải quyết các bài toán thuộc các lĩnh vực nhận diện hình ảnh,nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên... Điểm đặc biệt của Deep Learning là tínhchính xác dựa vào lượng dữ liệu, lượng dữ liệu có thể có kích thước khổng lồ mà khôngbị hạn chế. Với sự ra đời của ngày càng nhiều các thiết bị có khả năng tính toán mạnh mẽ,cộng với lượng dữ liệu dồi dào, các mô hình Deep Learning hứa hẹn sẽ ngày càng pháttriển, trở thành nhân tố chính cho cuộc cách mạng 4.0 ngày nay. Trong báo cáo luận văn này, tôi sẽ đề xuất một mô hình giải quyết bài toán trích xuấtkhía cạnh và phân tích cảm xúc trong văn bản (mà ở đây là các đánh giá, nhận xét củakhách hàng đối với sản phẩm trên các trang thương mại điện tử). Tôi sẽ trình bày về kiếnthức nền tảng của Deep Learning, các áp dụng Deep Learning vào bài toán phân loại vănbản. Từ các kiến thức trên và tham khảo từ các công trình liên quan trên thế giới, mô hìnhmà tôi đề xuất cụ thể là sự kết hợp giữa mạng nơ-ron tích chập nhiều lớp (ConvolutionalNeural Network - CNN) và mạng nơ-ron hồi quy bộ nhớ ngắn-dài (LSTM), để giải quyếtbài toán được đặt ra. Sau đó tôi đã thực hiện một hệ thống nhằm thu thập các đánh giá,nhận xét của khách hàng trên trang thương mại điện tử thegioididong.com để đưa vào môhình đề xuất của tôi. Cuối cùng tôi sử dụng những thông tin đã được trích xuất để trựcquan hóa trên giao diện website. 1 Mục LụcTÓM TẮT LUẬN VĂN .................................. ...