Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/121975
Nhan đề: PHÂN TÍCH CẢM XÚC TRONG VĂN BẢN SỬ DỤNG MÔ HÌNH HỌC SÂU
Nhan đề khác: SENTIMENT ANALYSIS OF TEXT USING DEEP LEARNING MODELS
Tác giả: Lâm, Nhựt Khang
Lê, Thái Nguyễn
Từ khoá: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Năm xuất bản: 2025
Nhà xuất bản: Trường Đại Học Cần Thơ
Tóm tắt: Ngày nay, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập ý kiến của học sinh, sinh viên thông qua các công cụ và nền tảng kỹ thuật số như khảo sát trực tuyến, ứng dụng di động và hệ thống quản lý học tập. Việc phân tích thủ công các phản hồi này không chỉ tốn thời gian mà còn thiếu tính khách quan, khó xử lý khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp. Việc ứng dụng các mô hình học sâu trở thành một giải pháp hiệu quả, giúp phân tích cảm xúc một cách nhanh chóng và hiệu quả. Các mô hình học sâu có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp, từ đó nâng cao hiệu quả, chất lượng và đưa ra các đánh giá có giá trị về phản hồi của học sinh, sinh viên. Quá trình phát triển được tiến hành từ việc thu thập và xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình, đánh giá độ chính xác của mô hình. Mô hình sẽ được huấn luyện và đánh giá trên tập dữ liệu phản hồi, và đã được gán nhãn. Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một hệ thống thể đưa ra các đánh giá về các phản hồi của học sinh, sinh viên.
Mô tả: 66 Tr
Định danh: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/121975
Bộ sưu tập: Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập
1.72 MBAdobe PDF
Your IP: 216.73.216.181


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.