- NGHIÊN CỨU MỘT PHƯƠNG PHÁP PHI GIÁM SÁT PHÁT HIỆN CẢM XÚC TRONG VĂN BẢN. - 1 Tổng quan về bài toán phát hiện cảm xúc trong văn bản 3. - 1.1.Lý thuyết về cảm xúc. - 1.2.Mô hình cảm xúc. - Mô hình cảm xúc theo loại. - Mô hình cảm xúc theo chiều. - 1.3.Các phương pháp phát hiện cảm xúc. - Hướng tiếp cận dựa vào học máy. - 1.4.Đánh giá. - 2 Phương pháp phi giám sát cho bài toán phát hiện cảm xúc trong văn bản 17 2.1.Phương pháp sử dụng mô hình không gian véc-tơ. - Phương pháp giảm số chiều cho Term by Document Matrix. - Đánh giá sự tương đồng ngữ nghĩa trên văn bản. - 2.2.Phương pháp sử dụng quan hệ ngữ nghĩa và ngữ pháp. - Tổng quan về mô hình. - Biểu diễn cảm xúc theo véc-tơ. - Xác định véc-tơ cảm xúc cho từ NAVA. - Tính véc-tơ cảm xúc cho câu. - 3 Thực nghiệm 34 3.1.Ứng dụng phương pháp phi giám sát phát hiện cảm xúc trong văn bản tiếng Việt. - 3.2.Một số kết quả thử nghiệm. - 1.1 Tập các loại cảm xúc được đưa ra bởi các nhà nghiên cứu. - 1.2 Một số hướng tiếp cận. - 3.1 Tập từ đại diện cho các khái niệm cảm xúc. - 3.2 Kết quả thử nghiệm trên 938 câu trong VietTreeBank. - 3.3 Kết quả thử nghiệm trên 1141 câu trong trích từ truyện. - 3.4 kết quả thử nghiệm 1141 câu trích từ truyện, kho ngữ liệu 40.000 câu 40 3.5 Kết quả thử nghiệm trên dữ liệu ISEAR. - 3.6 Kết quả theo chỉ số F giữa các phương pháp phi giám sát. - 3.8 Kết quả đánh giá ý kiến học sinh. - 3.9 Kết quả phương pháp bán giám sát của Desmond C. - 3.10 Kết quả thử nghiệm sử dụng phương pháp lai (Hybird. - 1.2 Phân bố các thuật ngữ theo các chiều cảm xúc (Russell, 1980. - 2.1 Tổng quan về mô hình. - Điều này tạo ra một lượng lớn nội dung trực tuyến rất phong phú bao gồm các quan điểm, ý kiến của người dùng, chứa đựng thông tin về tình cảm, cảm xúc và các đánh giá về một sự kiện hay một đối tượng nào đó. - Từ đó, một vấn đề được đặt ra là việc tự động xác định cảm xúc trong các nội dung mà người dùng đăng tải.. - Vấn đề xác định cảm xúc trong văn bản được ứng dụng trong các hệ thống như: đánh giá thái độ của khách hàng (hài lòng/không hài lòng) trong hệ thống bán hàng trực tuyến, đánh giá thái độ của người dùng trên mạng xã hội về một cá nhân hay một vấn đề nào đó. - Nhiều phương pháp đã được đưa ra để áp dụng cho bài toán xác định cảm xúc trong văn bản như: phương pháp dựa trên từ điển, phương pháp dựa trên quy tắc ngôn ngữ, phương pháp học máy. - Phương pháp dựa trên từ điển và phương pháp dựa trên quy tắc ngôn ngữ sử dụng từ điển định nghĩa trước các từ mang cảm xúc hoặc các luật ngôn ngữ để xác định cảm xúc, các phương pháp này không cho kết quả tốt nếu dữ liệu có những từ hoặc những luật không có trong từ điển được định nghĩa trước. - Phương pháp học máy chia ra hai hướng. - chính đó là phương pháp học máy có giám sát và phương pháp học máy phi giám sát. - Phương pháp học máy có giám sát cho bài toán phát hiện cảm xúc trong văn bản thường cho kết quả tốt nhưng phương pháp này yêu cầu cần có tập dữ liệu (dữ liệu đã gán nhãn cảm xúc) đủ lớn. - Phương pháp học máy phi giám sát thường cho kết quả thấp hơn phương pháp học máy có giám sát nhưng phương pháp này không đòi hỏi cần có tập dữ liệu lớn đã được gán nhãn, kết quả của phương pháp này có thể là nguồn dữ liệu tốt cho phương pháp học máy có giám sát.. - Mục tiêu chính của luận văn này là tìm hiểu một số phương pháp phi giám sát và ứng dụng một phương pháp trong việc xác định cảm xúc trong văn bản và áp dụng nó cho văn bản tiếng Việt. - Cách tiếp cận phi giám sát được ứng dụng trong luận văn là phương pháp sử dụng quan hệ ngữ nghĩa và phụ thuộc cú pháp.. - Chương 1 trình bày tổng quan về bài toán phát hiện cảm xúc trong văn bản, các cách tiếp cận giải quyết vấn đề phát hiện cảm xúc trong văn bản.. - Chương 2 trình bày về kỹ thuật phi giám sát cho bài toán xác định cảm xúc trong văn bản.. - Chương 3 trình bày ứng dụng một phương pháp phi giám sát xác định cảm xúc trong văn bản tiếng Việt, bao gồm việc xây dựng dữ liệu, cài đặt mô hình và đánh giá kết quả.. - Tổng quan về bài toán phát hiện cảm xúc trong văn bản. - Chương này sẽ trình bày tổng quan về phát hiện cảm xúc trong văn bản, các khái niệm liên quan cùng các hướng tiếp cận đã có.. - Lý thuyết về cảm xúc. - Cảm xúc là vấn đề liên quan đến nhiều lĩnh vực nghiên cứu như tâm lý học, ngôn ngữ học, khoa học xã hội, và giao tiếp. - Cảm xúc của con người có thể được biểu lộ thông qua nét mặt, lời nói, cử chỉ hành động, ghi chép. - Gần đây các nhà nghiên cứu đã xem xét một số khía cạnh của cảm xúc con người và đưa ra tập các loại cảm xúc khác nhau như (Tomkins, 1962), (Izard, 1977), (Plutchick, 1980), (Ekman, 1992. - Bảng 1.1 dưới đây liệt kê các trạng thái cảm xúc đã được đề xuất.. - Một số nhà tâm lý học đã nghiên cứu các nét mặt biểu thị cảm xúc để phân biệt sự khác nhau giữa chúng, từ đó phân ra các cảm xúc cơ bản của con người. - Ekman đưa ra sáu cảm xúc cơ bản đó là vui (happiness), buồn (sadness), sợ hãi (fear), tức giận (anger), ghê tởm (disgust), và ngạc nhiên (surprise). - Các loại cảm xúc Ekman đưa ra được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu liên quan đến vấn đề phát hiện cảm xúc, ví dụ trong các công trình của Liu cùng cộng sự Alm cùng cộng sự (2005)[4].. - Ứng dụng một phương pháp phi giám sát xác định cảm xúc trong văn bản tiếng Việt. - O., Roth, D., &. - Paper presented at the Pro- ceedings of Human Language Technology Conference and Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Vancouver.. - Pro- ceedings of the 2008 ACM symposium on Applied computing Dave, K., Lawrence, S., &. - Paper presented at the Proceedings of the 12th international conference on World Wide Web.. - Chavdarova, T., A Hybrid Approach for Emotion Detection in Support of Affective Interaction, in Data Mining Workshop (ICDMW), 2014 IEEE International Conference on 14-14 Dec.. - International Conference on , vol., no., pp April 2009.. - Paper presented at the the 3rd International Conference on Educational Data Mining, Pittsburgh, USA.. - [14] Kim, S.-M., &. - Paper presented at the Proceedings of the 20th international conference on Computational Linguistics, Geneva, Switzerland.. - [15] Li, Y., Bontcheva, K., &. - Paper presented at the. - [16] Liu, H., Lieberman, H., &. - Paper presented at the the 8th inter- national conference on Intelligent user interfaces, Miami, Florida, USA [17] Mehrabian, A. - A., Lewicka, M., &. - In Proceedings of the Fifth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2006), pages 423–426, Genoa, Italy.. - In Pro- ceedings of the 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE 2013), number Iccsee, pages 210–213, Paris, France