Trường Đại học Công nghệ Thông tin xin được chúc mừng nhóm sinh viên với bài báo: "SA2SL: From Adpect-Based Sentiment Analysis to Social Listening System for Business Intelligence" được chấp nhận đăng tại Hội nghị The 14th International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management (KSEM 2021)
Hội nghị The 14th International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management (KSEM 2021) sẽ được tổ chức vào 14-16/8/2021 tại Tokyo, Nhật Bản. KSEM 2021 là lần thứ 14 của chuỗi hội nghị, và được xây dựng dựa trên sự thành công của 13 lần trước đó. Các bài báo nghiên cứu ứng dụng hay kĩ thuật đều có thể nộp vào KSEM. Mục đích của hội nghị liên ngành này là cung cấp một diễn đàn cho các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực rộng lớn của khoa học tri thức, khoa học kỹ thuật và quản lý tri thức để trao đổi ý kiến và báo cáo kết quả nghiên cứu hiện đại. KSEM nằm trong danh sách các Hội nghị được khuyến khích của CCF (China Computer Federation).
Bài báo được thực hiện bởi nhóm sinh viên:
- Phan Lực Lượng - 18521073 - KHDL2018
- Phạm Huỳnh Phúc - 18521260 - KHDL2018
- Nguyễn Thị Thanh Kim - 18520963 - KHDL 2018
- Nguyễn Thị Thắm - 18521384- KHDL2018
- Huỳnh Khải Siếu 18520348- KHDL2018
Bài báo do ThS Nguyễn Văn Kiệt, CN Huỳnh Văn Tin, Trợ giảng Nguyễn Thành Luân hướng dẫn.
Khi có ý định mua một chiếc điện thoại thông minh, người tiêu dùng thường có xu hướng tham khảo ý kiến của các khách hàng trước đó để tìm kiếm lời khuyên. Cùng với sự phát triển của thương mại điện tử và bùng nổ dữ liệu cách mạng 4.0, bài toán phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh trở thành một cơ hội cũng như thách thức. Nhận thấy được tiềm năng của bài toán này, nhóm sinh viên đã xây dựng một hệ thống phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh đánh giá điện thoại thông minh; từ việc tạo bộ dữ liệu đến xây dựng một ứng dụng thực tế. Đầu tiên, nhóm xây dựng UIT-ViSFD, bộ dữ liệu chuẩn bao gồm các phản hồi của khách hàng về điện thoại thông minh trên Tiếng Việt. UIT-ViSFD được xây dựng dựa trên các sơ đồ chú thích nghiêm ngặt bao gồm 11.122 phản hồi được chú thích thủ công và được cung cấp miễn phí cho mục đích nghiên cứu. Nhóm sinh viên cũng trình bày một cách giải quyết bài toán dựa trên kiến trúc Bi-LSTM với word embedding fastText cho nhiệm vụ phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh trên Tiếng Việt. Các thử nghiệm của nhóm cho thấy rằng cách tiếp cận của chúng em đạt được hiệu suất tốt nhất với điểm F1 là 84,48% cho tác vụ phát hiện khía cạnh và 63,06% cho tác vụ phát hiện cảm xúc. Vấn đề cuối cùng nhưng cũng không kém phần quan trọng đó chính là nhóm đã xây dựng SA2SL, một hệ thống lắng nghe xã hội dựa trên mô hình đạt hiệu suất tốt nhất trên UIT-ViSFD. Thực sự may mắn khi những kết quả nghiên cứu ban đầu đã được nhận đăng tại hội nghị KSEM. Đây chính là một động lực rất lớn thúc đẩy chúng em tiếp tục các nghiên cứu và thử nghiệm tiếp theo
Mọi thông tin chi tiết xem tại: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/
Hạ Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin
