Khai phá ý kiến và phân tích quan điểm người học dựa trên mô hình PhoBERT

Abstract

Trong những bước tiến vượt bậc của nền giáo dục ngày nay, các trường đại học đóng vai trò giống như là nhà cung cấp dịch vụ, còn sinh viên và phụ huynh là khách hàng tiềm năng của họ. Điều quan trọng là phải thấu hiểu được ý kiến quan điểm của những khách hàng này và các dịch vụ do trường cung cấp. Việc này mang lại cho nhà trường có cái nhìn sâu sắc hơn tổng thể về nhiều phương diện, gồm cả các yếu tố tích cực và tiêu cực, từ đó phát huy những yếu tố tích cực và hạn chế các yếu tố tiêu cực. Trong bài báo này, chúng tôi sẽ tập trung vào hai nội dung: (1) xây dựng bộ dữ liệu quan điểm người học đối với Đại học Giao thông Vận tải - Phân hiệu tại TP.HCM bao gồm 7 nhãn cảm xúc: tin tưởng, mong đợi, hạnh phúc, ngạc nhiên, buồn bã, sợ hãi và cảm xúc khác; (2) đề xuất áp dụng các mô hình máy học BERT-Base và đặc biệt PhoBERT trong bài toán khai phá ý kiến và phân tích góc độ quan điểm dư luận người học tại Đại học Giao thông Vận tải - Phân hiệu tại TP.HCM. Kết quả cho thấy mô hình PhoBERT hoạt động tốt nhất trên bộ dữ liệu UTC2-TLEC với độ chính xác là 78,6% và giá trị đo được cao nhất là 80,11%. Kết quả này chứng tỏ mô hình PhoBERT rất thiết thực và khả thi có thể được áp dụng để xây dựng một hệ thống hỗ trợ phân tích quan điểm người học.