Bài toán phân tích cảm xúc (sentiment analysis) là một bài toán NLP nhằm xác định thái độ hoặc cảm xúc được thể hiện trong văn bản. Ví dụ, từ một đánh giá như “Điện thoại đẹp, chạy nhanh nhưng pin hơi yếu”, hệ thống có thể nhận biết rằng người dùng có cả nhận xét tích cực và tiêu cực. Điểm thú vị của bài toán nằm ở khoảng cách giữa cách con người hiểu ngôn ngữ và cách máy tính xử lý dữ liệu. Một hệ thống phân tích cảm xúc cần biến văn bản tự nhiên thành dữ liệu có cấu trúc, học được các mẫu ngôn ngữ từ dữ liệu huấn luyện và đưa ra dự đoán hợp lý trên những câu chưa từng gặp. 1. Bài toán phân tích cảm xúc bắt đầu từ đâu? Hãy tưởng tượng một cửa hàng trực tuyến có hàng nghìn đánh giá mỗi ngày. Con người có thể đọc từng đánh giá để biết khách hàng hài lòng hay không, nhưng việc này nhanh chóng trở nên tốn thời gian khi dữ liệu tăng lên. NLP có thể biến bài toán đó thành một bài toán phân loại. Với mỗi văn bản, hệ thống nhận vào một chuỗi ký...

Tóm tắt Hiểu rõ bản chất xử lý tuần tự văn bản của mạng LSTM và cách nó khắc phục hiện tượng mất mát thông tin. Xây dựng thành công pipeline tiền xử lý dữ liệu, ánh xạ từ vựng và tạo tensor PyTorch từ dữ liệu giả lập. Lập trình hoàn chỉnh kiến trúc mạng neural bao gồm Embedding, LSTM và Linear layer. Thực hiện huấn luyện mô hình, theo dõi hàm mất mát và đánh giá kết quả trên tập kiểm thử. Hãy tưởng tượng bạn đang đọc một câu dài: "Mặc dù thời tiết hôm nay không thực sự ủng hộ, buổi dã ngoại vẫn diễn ra vô cùng tốt đẹp". Để hiểu được ý nghĩa tích cực hay tiêu cực của câu này, bộ não con người không chỉ nhìn vào từng từ đơn lẻ như "tốt đẹp" hay "không", mà chúng ta xâu chuỗi chúng theo một trình tự thời gian. Ngôn ngữ mang tính tuần tự và phụ thuộc ngữ cảnh lịch sử phía trước. Trong lĩnh vực Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), các mô hình truyền thống thường gặp khó khăn trong việc ghi nhớ các mối quan hệ dài hạn này. Đó là lúc mạng LSTM (Long Short-Term Memory) ...