Phân Tích Quan Điểm Trong Lĩnh Vực Thức Ăn Trẻ Em Sử Dụng Kỹ Thuật Học Máy

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

NGUYỄN THỊ LIÊN

PHÂN TÍCH QUAN ĐIỂM TRONG LĨNH VỰC THỨC ĂN TRẺ EM

SỬ DỤNG KỸ THUẬT HỌC MÁY

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN VĂN VINH

Hà Nội 2021

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

NGUYỄN THỊ LIÊN

PHÂN TÍCH QUAN ĐIỂM TRONG LĨNH VỰC THỨC ĂN TRẺ

EM SỬ DỤNG KỸ THUẬT HỌC MÁY

NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN

MÃ SỐ: 60480104

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN VĂN VINH

Hà Nội 2021

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT.......................................... v

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU ........................................................................ vi

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ............................................................. vii

LỜI CAM ĐOAN…….......................................................................................viii

LỜI CẢM ƠN………. ......................................................................................... ix

MỞ ĐẦU……………........................................................................................... 1

1. Lý do chọn đề tài................................................................................. 1

2. Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn .................................................... 2

3. Bố cục luận văn................................................................................... 2

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN PHÂN TÍCH QUAN ĐIỂM ........ 3

1.1. Giới thiệu.......................................................................................... 3

1.2. Định nghĩa và khái niệm trong phân tích quan điểm....................... 4

1.2.1. Các thành phần của một quan điểm .......................................... 4

1.2.2. Các nhiệm vụ của phân tích quan điểm .................................... 7

1.3. Những thách thức trong lĩnh vực phân tích quan điểm.................. 10

1.4. Các ứng dụng của phân tích quan điểm......................................... 12

1.5. Phân lớp quan điểm........................................................................ 13

Kết luận chương.................................................................................... 14

CHƯƠNG 2: CÁC KỸ THUẬT HỌC MÁY TRONG BÀI TOÁN PHÂN TÍCH

QUAN ĐIỂM ......................................................................................... 15

2.1. Các phương pháp tiếp cận của phân tích quan điểm...................... 15

2.1.1. Phương pháp tiếp cận dựa trên luật......................................... 15

2.1.2. Phương pháp tiếp cận dựa vào học máy ................................. 16

2.2. Phương pháp Naïve Bayes............................................................ 16

2.3. Phương pháp Support Vector Machine (SVM) ............................. 18

2.4. Phương pháp Hồi quy Logistic (Logistic regression).................... 21

2.4.1. Giới thiệu................................................................................. 21

2.4.2. Mô hình Logistic ..................................................................... 21

2.4.3. Hàm Logistic và các tỉ lệ......................................................... 23

2.5. Phương pháp tiếp cận học sâu (Deep Learning)............................ 25

2.5.1. Mạng Neural hồi quy RNN..................................................... 26

2.5.2. Mạng Long Short-Term Memory ........................................... 28

Kết luận chương.................................................................................... 32

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH QUAN ĐIỂM VỚI DỮ LIỆU THỨC

ĂN TRẺ EM ......................................................................................... 33

3.1. Hệ thống phân tích quan điểm ....................................................... 33

3.2. Đặc điểm của dữ liệu thức ăn trẻ em.............................................. 34

3.3. Tiền xử lý dữ liệu và gán nhãn....................................................... 35

3.3.1. Tiền xử lý dữ liệu.................................................................... 35

3.3.2. Gán nhãn dữ liệu ..................................................................... 36

3.4. Trích chọn đặc trưng ...................................................................... 39

3.5. Xây dựng và lựa chọn mô hình...................................................... 41

3.6. Phương pháp đánh giá mô hình ..................................................... 42

CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ............................................... 45

4.1. Môi trường thực nghiệm: ............................................................... 45

4.2. Xây dựng và lựa chọn mô hình...................................................... 45

4.3. Huấn luyện mô hình....................................................................... 48

4.4. Kết quả thực nghiệm...................................................................... 48

4.5. Đánh giá thực nghiệm.................................................................... 51

Kết luận chương……………………………………………………….52

KẾT LUẬN………………................................................................................. 53

Tài liệu tham khảo…........................................................................................... 54

v

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

Viết tắt Đầy đủ tiếng anh Ý nghĩa tiếng việt

ACC Accuracy

Độ chính xác trung bình các

thuật toán

BOW Bag of word Túi từ

LSTM Long Short Term Memory Mạng bộ nhớ thuật ngữ ngắn

dài

NLP Natural Language Processing Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

OA Opinion analysis Phân tích quan điểm

SA Sentiment Analysis Phân tích cảm xúc

SVM Support Vector Machine Máy véc-tơ hỗ trợ

TF-IDF

Term Frequency – Inverse

Document Frequency

Tần suất tài liệu nghịch đảo

thuật ngữ

vi

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 3. 1: Một số từ dừng trong tiếng Việt................................................ 36

Bảng 4. 1: Kết quả huấn luyện mô hình với độ đo ACC............................ 48

Bảng 4. 2: Kết quả độ chính xác theo cỡ của dữ liệu huấn luyện ............. 49

Bảng 4. 3: Thời gian huấn luyện của các tập dữ liệu.................................. 50