XÂY DỰNG KHUNG ỨNG DỤNG AI CHATBOT TRONG LĨNH VỰC QUY CHẾ ĐÀO TẠO

Tạp chí Khoa học Đại học Huế: Kỹ thuật và Công nghệ; pISSN 2588-1175 | eISSN 2615-9732 Tập 131, Số 2A, 2022, Tr. 39–52; DOI: 10.26459/hueunijtt.v131i2A.6919 * Liên hệ: dthphuoc@husc.edu.vn Nhận bài: 02–09–2022; Ngày nhận đăng: 26–12–2022 XÂY DỰ NG KHUNG Ứ NG DỤ NG AI CHATBOT TRONG LĨ NH VỰ C QUY CHẾ ĐÀ O TẠ O Đoàn Thị Hồng Phước*, Lê Văn Tường Lân, Nguyễn Văn Trung Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế, 77 Nguyễn Huệ, Huế, Việt Nam Tóm tắt. Trong và i thậ p niên gầ n đây, trợ lý ả o thông minh (AI chatbot) đã và đang đượ c nghiên cứu và phát triển trong nhiề u lĩ nh vự c như thương mại điện tử, chăm sóc sức khỏe, du lịch và giáo dục do những thuậ n lợ i của chúng trong việc tương tác giữa người và máy bằng ngôn ngữ tự nhiên. Quy chế đào t ạo đại học giúp cho sinh viên đưa ra kế hoạch học tậ p phù hợ p. Tuy nhiên, hiện tại sinh viên chỉ tiếp cậ n các quy chế này thông qua sổ tay sinh viên, các cố vấn học tậ p hoặc chuyên viên phòng Đào t ạo. Việc này làm mất rất nhiề u thời gian của sinh viên, cán bộ giả ng dạy cũ ng như chuyên viên các phòng ban trong nhà trư ờng. Để giả i quyết vấn đề nà y, chúng tôi đề xuất một khung ứng dụng AI chatbot dự a trên nề n tả ng Rasa và áp dụng thử nghiệm vào lĩ nh vự c quy chế đà o tạo đại học. Kết quả chạy thử nghiệm chương trình cho thấy rằng độ chính xác của mô hình hiểu ngôn ngữ tự nhiên là 84,6% và đ ộ chính xác theo đánh giá của các chuyên gia là 89,3%. Từ khóa: trợ lý ả o, AI chatbot, quy ch ế đà o tạo đại học, Rasa

Developing AI chatbot framework in training regulation domain Doan Thi Hong Phuoc*, Le Van Tuong Lan, Nguyen Van Trung Faculty of Information Technology, University of Sciences, Hue University, 77 Nguyen Hue St., Hue, Vietnam Abstract. In recent decades, AI chatbots (aka artificial intelligence virtual assistants) have been investigated and developed in numerous domains, such as e-commerce, health care, tourism, and education, because of their benefits in the interaction between humans and machines via natural language text/speech. Universities’ training regulation is necessary for students to plan their studies. However, students can only access these rules via the training handbook, their training counsellors, or the staff of the Office for undergraduate education. This process is time-consuming for students, lecturers, and office staff. To deal with this problem, we proposed an AI chatbot framework based on the Rasa platform and applied it to the university’s training regulation domain. The results show that the F-measure of the natural language understanding model is 84.6%, and the experts’ accuracy evaluation is 89.3%.