Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/121975
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorLâm, Nhựt Khang-
dc.contributor.authorLê, Thái Nguyễn-
dc.date.accessioned2025-10-01T08:58:02Z-
dc.date.available2025-10-01T08:58:02Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.otherB2100106-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/121975-
dc.description66 Trvi_VN
dc.description.abstractNgày 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.vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.publisherTrường Đại Học Cần Thơvi_VN
dc.subjectCÔNG NGHỆ THÔNG TINvi_VN
dc.titlePHÂN TÍCH CẢM XÚC TRONG VĂN BẢN SỬ DỤNG MÔ HÌNH HỌC SÂUvi_VN
dc.title.alternativeSENTIMENT ANALYSIS OF TEXT USING DEEP LEARNING MODELSvi_VN
dc.typeThesisvi_VN
Appears in Collections:Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
1.72 MBAdobe PDF
Your IP: 216.73.216.181


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.