XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRUY VẤN CÁC MÓN BÁNH TRUYỀN THỐNG VIỆT NAM DỰA TRÊN MẠNG NGỮ NGHĨA VÀ THỊ GIÁC MÁY TÍNH

Abstract

Trong luận văn này, tôi trình bày phương pháp xây dựng hệ thống truy vấn các món bánh truyền thống Việt Nam thông qua việc kết hợp giữa biểu diễn tri thức bằng mạng ngữ nghĩa và giải thuật máy học. Đầu tiên, xây dựng ontology cho các món bánh truyền thống Việt Nam dựa trên các đặc trưng bao gồm tên bánh, thành phần bánh, lễ hội và đặc sản vùng miền. Ontology xây dựng gồm 85 lớp và 8 thuộc tính được sử dụng để truy vấn đặc trưng bánh thông qua ngôn ngữ SPARQL. Tiếp theo, xây dựng hệ thống tìm kiếm các loại bánh bằng hình ảnh thông qua xây dựng mô hình nhận dạng ảnh dựa trên thuật toán CNN – Convolution Neural Network. Quá trình huấn luyện được thực hiện trên tập dữ liệu gồm 750 tấm ảnh với 200 epochs. Mô hình kết quả được thực hiện kiểm thử với 150 ảnh đầu vào gồm 25 lớp, cho độ chính xác trung bình là 76%. Mô hình kết quả được áp dụng để truy vấn các đặc trưng của bánh thông qua hình ảnh. Cuối cùng, xây dựng giao diện người dùng để thao tác truy vấn các đặc trưng của bánh truyền thống Việt Nam thông qua ontology và mô hình của thuật toán CNN.