Ứng dụng thuật toán học có giám sát multi-class svm trong xây dựng hệ thống chatbot hỏi đáp tiếng việt

Abstract

Việc xác định ý định của người dùng đóng vai trò quan trọng trong thiết kế hệ thống chatbot, nó sẽ quyết định đến câu trả lời hay hành vi kế tiếp của bot. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một giải pháp ứng dụng thuật toán học có giám sát Multi-Class SVM (Support Vector Machine) để xây dựng hệ thống chatbot hỏi – đáp tiếng Việt, mô hình học máy sẽ giúp bot hiểu và giao tiếp được với con người thông qua đàm thoại văn bản. Trong đó, chúng tôi sử dụng kỹ thuật túi từ BoW (Bag of Words) kết hợp với phương pháp túi từ TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency) để xây dựng vector đặc trưng ngữ nghĩa của các câu văn bản tiếng Việt, sử dụng thuật toán Multi-Class SVM để huấn luyện và tiến hành phân lớp, so sánh độ chính xác với các thuật toán khác. Bot hiểu được ý định người dùng thông qua độ tương đồng ngữ nghĩa giữa câu hỏi đầu vào với tập không gian câu hỏi – câu trả lời được sử dụng trong bước huấn luyện. Cuối cùng, chúng tôi đã ứng dụng giải pháp trên để cài đặt mô phỏng hệ thống chatbot, hỗ trợ trả lời tự động các câu hỏi thường gặp của khách hàng khi sử dụng dịch vụ của Vietnam Airlines.