MỘT CẢI TIẾN CỦA PHOBERT NHẰM TĂNG KHẢ NĂNG HIỂU TIẾNG VIỆT CỦA CHATBOT THÔNG TIN KHÁCH SẠN

Ngô Văn Sơn và CS. Tập 131, Số 2A, 2022 10 thể phát triển dễ dàng với nhiều khả năng tùy chỉnh được cung cấp như thêm thành phần tùy chỉnh linh động theo trường hợp cụ thể hoặc thêm nhiệm vụ hoặc thêm nhiều webhook cho một dự án. Trên cơ sở nền tảng RASA, chúng tôi đã mô hình hóa chatbot dựa trên học máy (ML- Chatbot) áp dụng cho trường hợp hỗ trợ thông tin khách sạn. Hình 1. Mô hình ML-Chatbot tương tác bằng văn bản Mô hình ML-Chatbot, hiểu ngôn ngữ tự nhiên, có nhiệm vụ phân tích cú pháp của người dùng và đưa chúng thành một biểu diễn ngữ nghĩa có cấu trúc. Biểu diễn này thường có dạng là cặp ý định (intent) và cặp thuộc tính – giá trị (slot: value). Ý định chỉ chức năng của lời nói như truy vấn hoặc cung cấp thông tin. Cặp thuộc tính – giá trị là yếu tố ngữ nghĩa được đề cập trong câu nói. Ví dụ, trong câu nói “Bạn có thể giới thiệu một nhà hàng Hàn Quốc ở Huế không?”, các cặp thuộc tính – giá trị có thể là (“ẩm thực” – “Hàn Quốc”) và (“địa điểm” – “Huế”). Ý định ở đây là “cung cấp thông tin”. Phát hiện ý định (intent detection) và trích xuất thuộc tính – giá trị (slot- value extraction) có thể được giải quyết bằng cách sử dụng mạng nơ-ron hồi quy (RNN), mạng nơ-ron tích chập (CNN), mạng nơ-ron đệ quy, CRF hoặc mô hình BERT. Trong mô hình còn có các thành phần truy xuất và lưu trữ thông tin nhằm hỗ trợ du khách. Ví dụ, nếu du khách cần đặt phòng tại khách sạn thì hệ thống xác nhận chatbot đang trong ngữ cảnh muốn đặt phòng khách sạn nhưng chưa rõ cần đặt phòng loại nào nên chatbot sẽ đưa ra

quyết định hỏi lại người dùng. Trong trường hợp mà chatbot có đầy đủ thông tin hỏi về đặt phòng thì sẽ lấy dữ liệu từ Cơ sở dữ liệu khách sạn để trả về cho người dùng. Kho trạng thái giúp lưu ngữ cảnh và trạng thái hội thoại hiện tại. Việc lưu trạng thái các hội thoại giúp chatbot kiểm soát được nhiều hội thoại của nhiều khách hàng đồng thời. Mặc khác, cơ sở dữ liệu khách sạn chứa các thông tin cụ thể về khách sạn và các dịch vụ liên quan. Thông tin này được cập nhật thường xuyên, đúng với thực tế của khách sạn. Với cơ sở dữ liệu này, việc thay đổi các thông tin về khách sạn sẽ không cần cập nhật và huấn luyện lại ML-Chatbot.