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

Về tài nguyên này

Chatbot hỗ trợ thông tin du lịch bằng tiếng Việt đang thu hút nhiều sự quan tâm của giới nghiên cứu và cả kinh doanh. Các chatbot truyền thống thường được xây dựng dựa trên cơ sở các quy tắc, kiến thức hay trạng thái hữu hạn nên thường kém hiệu quả. Gần đây, nhờ những bước tiến lớn của học máy trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chatbot đã đạt được những bước tiến đáng kể trong phân loại ý định, trích xuất thực thể và phân tích tình cảm. Bài báo này đề xuất một cải tiến của mô hình tiền huấn luyện nhằm xây dựng một chatbot thông tin khách sạn bằng tiếng Việt. Với đề xuất điều chỉnh các mô hình tiền huấn luyện nhằm đánh giá xem mô hình nào hoạt động tốt nhất, kết quả mô phỏng cho thấy rằng đề xuất của chúng tôi đã mang lại hiệu quả đáng kể với Accuracy 96,4%, F1-score 96,9% và Precision 97,4%.