XÂY DỰNG MÔ HÌNH PHÂN LỚP BÌNH LUẬN VỀ NHÀ HÀNG DỰA VÀO PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY

jos.hueuni.edu.vn Tập 132, Số 2A, 2023 67 các bình luận, tùy thuộc vào trình độ kiến thức, nghề nghiệp và tuổi tác mà khách hàng có cách hành văn khác nhau. Các thách thức trong khai phá quan điểm bao gồm: - Một từ quan điểm có thể có các ý nghĩa trái ngược nhau: tích cực trong tình huống này nhưng tiêu cực trong tình huống khác [9]. Ví dụ, nếu bình luận “Thời gian lên món ăn rất nhanh chóng” thì từ “nhanh chóng” có hàm ý tích cực, nhưng nếu bình luận “Chúng tôi rời nhà hàng rất nhanh chóng”, thì từ “nhanh chóng” có hàm ý tiêu cực. - Một từ quan điểm phụ thuộc vào lĩnh vực [10]. Các đặc tính của một từ quan điểm chỉ có thể phù hợp trong một lĩnh vực nhất định. Ví dụ, trong lĩnh vực nhà hàng nếu bình luận “Thiết kế nhà hàng với kiến trúc cổ xưa” thì từ “cổ xưa” có hàm ý tích cực, nhưng trong lĩnh vực thiết bị điện tử nếu bình luận “Máy tính thời cổ xưa”, thì từ “cổ xưa” có hàm ý tiêu cực. - Xử lý đặc tính ẩn của đối tượng. Ví dụ, trong câu “Món ăn này khá đắt” thì đặc tính “Mức giá” của món ăn bị ẩn. - Lỗi chính tả, sử dụng sai ngữ pháp, dấu câu bị thiếu, văn bản tiếng Việt không có dấu, chữ viết tắt và sử dụng tiếng lóng. Ví dụ, trong câu “Chai rượu này giá 5 củ thì đắt quá” thì từ “củ” là từ tiếng lóng trong tiếng Việt. - Các từ chỉ mức độ trong tiếng Việt ảnh hưởng rất lớn đến việc đánh trọng số như: rất, cực, siêu, hơi, chưa, chả, khá, quá, chẳng. Ngoài ra, khai phá quan điểm cũng gặp khó khăn khi văn bản chứa nhiều quan điểm và được đăng bởi nhiều người có quan điểm khác nhau. Mô hình phân lớp chúng tôi đề xuất dựa vào phương pháp học máy nên sẽ giải quyết

được thách thức về đặc tính ẩn của đối tượng. Ngoài ra, chúng tôi còn tiền xử lý dữ liệu bao gồm thêm dấu cho câu và chuẩn hóa láy âm tiết sẽ được trình bày cụ thể trong Mục 4.2. “Giai đoạn 2: Chuẩn hóa dữ liệu”. 4 Mô hình phân lớp đặc tính nhà hàng sử dụng phương pháp học máy Để vượt qua các thách thức trên, chúng tôi đề xuất một mô hình phân lớp đặc tính nhà hàng sử dụng phương pháp học máy được minh họa như trong Hình 1. Nguồn dữ liệu đưa vào phân tích là các bình luận thuộc lĩnh vực nhà hàng tại tỉnh Thừa Thiên Huế trên 2 website đánh giá trực tuyến Tripadvisor.com.vn và Foody.vn. Mô hình bao gồm 4 giai đoạn: (1) Thu thập dữ liệu (2) Chuẩn hóa dữ liệu (3) Xây dựng mô hình phân lớp đặc tính nhà hàng (4) Phân lớp đặc tính nhà hàng.