Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Khai phá quan điểm với kỹ thuật học sâu

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính "Khai phá quan điểm với kỹ thuật học sâu" được nghiên cứu nhằm mục tiêu: Đề xuất mô hình trích rút khía cạnh trong khai phá quan điểm sử dụng hướng tiếp cận học sâu; Đề xuất mô hình khai phá quan điểm mức khía cạnh đa tác vụ sử dụng hướng tiếp cận học sâu; Xây dựng tập dữ liệu đa miền dùng cho thực nghiệm mô hình khai phá quan điểm đã đề xuất.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Khai phá quan điểm với kỹ thuật học sâu ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẦN UYÊN TRANGKHAI PHÁ QUAN ĐIỂM VỚI KỸ THUẬT HỌC SÂU Ngành : KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số : 9480101 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - 2023 Công trình được hoàn thành tại TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Người hướng dẫn khoa học: 1. TS. Hoàng Thị Thanh Hà 2. TS. Đặng Hoài Phương Phản biện 1: ………………………………………………. Phản biện 2: ………………………………………………. Phản biện 3: ………………………………………………. Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp Trường tại : Trường Đại học Bách khoa Vào hồi … giờ … ngày … tháng … năm 2023Có thể tìm hiểu luận án tại:- Thư viện quốc gia Việt Nam.- Trung tâm Học liệu & Truyền thông, Đại học Bách Khoa. 3 PHẦN MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của luận án Khai phá quan điểm là lĩnh vực nghiên cứu về trích rút và phânloại quan điểm từ các bình luận giúp theo dõi được tâm trạng của cộngđồng liên quan đến mọi lĩnh vực trong đời sống xã hội. Khai phá quanđiểm cung cấp những hiểu biết hữu ích thúc đẩy các quyết định, chiếnlược và mục tiêu kinh doanh hiệu quả nhằm hỗ trợ doanh nghiệp đề ranhững giải pháp kinh doanh chủ động. Chính vì vậy nhu cầu khai thácnăng lực thăm dò và hiểu các quan điểm một cách tự động ngày càngđược quan tâm nghiên cứu. Hiện có hai hướng tiếp cận để khai pháquan điểm: dựa trên từ vựng và dựa trên máy học. Đề tài “Khai pháquan điểm với kỹ thuật học sâu” được thực hiện trong khuôn khổ luậnán tiến sĩ chuyên ngành khoa học máy tính đã tận dụng khả năng cóthể học chính xác trên dữ liệu lớn sẵn có với tốc độ học nhanh của họcsâu_một nhánh của máy học với mong muốn được đóng góp một phầnvào lĩnh vực khai phá, phân tích quan điểm hiện nay. Đối với hướng tiếp cận máy học có thể thực hiện phương pháphọc giám sát và học không giám sát để tiến hành phân loại quan điểm.Trong học giám sát, các bài toán phân loại cây quyết định, phân loạituyến tính được sử dụng. Tuy nhiên các kỹ thuật này thường khônghiệu quả đối với một số vấn đề khó nhận biết trong cấu trúc của ngônngữ viết. Các hướng tiếp cận máy học truyền thống để khai phá quanđiểm đều dựa trên những đặc trưng được thiết kế, tuy nhiên rất khó xửlý, điều chỉnh các đặc trưng để trích rút thuộc tính được đề cập. 2. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án 2.1. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu chung là vận dụng các kỹ thuật học sâu để đề xuất vàtinh chỉnh các mô hình khai phá quan điểm mức khía cạnh nhằm cảitiến độ chính xác, nâng cao hiệu suất, tăng tính tiện ích của mô hình.Các mục tiêu cụ thể gồm: - Đề xuất mô hình trích rút khía cạnh trong khai phá quan điểmsử dụng hướng tiếp cận học sâu; 4 - Đề xuất mô hình khai phá quan điểm mức khía cạnh đa tácvụ sử dụng hướng tiếp cận học sâu; - Đề xuất mô hình khai phá quan điểm mức khía cạnh đa tácvụ, đa miền với hướng tiếp cận học sâu; - Xây dựng tập dữ liệu đa miền dùng cho thực nghiệm mô hìnhkhai phá quan điểm đã đề xuất. 2.2. Đối tượng nghiên cứu - Khía cạnh, quan điểm, khai phá và phân tích quan điểm mứckhía cạnh. - Các kỹ thuật học sâu áp dụng cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên. - Các mô hình trích rút khía cạnh và khai phá quan điểm mứckhía cạnh sử dụng kỹ thuật học sâu. 2.3. Phạm vi nghiên cứu - Tập trung vào khai phá quan điểm - Tìm hiểu các giải thuật học sâu áp dụng cho khai phá và phântích quan điểm 3. Các đóng góp của luận án - Xây dựng mô hình trích rút khía cạnh của thực thể trong khaiphá quan điểm dựa trên hướng tiếp cận học sâu với cải tiến về hiệusuất của mô hình. - Xây dựng hệ thống khai phá quan điểm mức khía cạnh đa tácvụ mới nhằm dự đoán quan điểm người dùng. Hệ thống thực hiện đồngthời các tác vụ: trích rút từ mục tiêu, khía cạnh, thực thể và xác địnhquan điểm thể hiện trên khía cạnh của thực thể trong các bình luận trênmột miền xác định. - Xây dựng một tập dữ liệu bình luận đa miền dùng cho thựcnghiệm. - Xây dựng hệ thống khai phá quan điểm mức khía cạnh đa tácvụ đa miền mới nhằm dự đoán quan điểm người dùng. Hệ thống thựchiện đồng thời các tác vụ: trích rút khía cạnh, phân loại miền và xác 5định quan điểm thể hiện trên khía cạnh trong các bình luận thuộc tậpdữ liệu đa miền. 4. Phương pháp nghiên cứu Phương pháp tài liệu và Phương pháp thực nghiệm. 5. Bố cục của luận án Luận án được tổ chức thành ba phần: Phần mở đầu; Phần nộidung và kết quả nghiên cứu, thực nghiệm; Phần kết luận và hướng pháttriển. Phần mở đầu giới thiệu về tính cấp thiết, mục tiêu, đối tượng,phạm vi và các đó ...