XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRẢ LỜI TỰ ĐỘNG DỰA TRÊN MÔ HÌNH SEQENCE TO SEQENCE VỚI LSTM

Abstract

Luận văn này nghiên cứu và xây dựng mô hình đối thoại cho tiếng Việt dựa trên phương pháp seqence-to-sequence (seq2seq) để sinh ra câu trả lời từ một chuỗi đầu vào tương ứng. Ưu điểm của phương pháp này là có thể được huấn luyện end-to-end dựa trên một tập có sẵn và yêu cầu ít hơn các luật bằng tay. Kết quả mong muốn chính để tài là xây dựng được một mô hình đối thoại sử dụng các mạng học sâu để sinh ra câu trả lời bằng tiếng Việt tương ứng với một câu hỏi chuỗi đầu vào, hoàn toàn trên tập dữ liệu sẵn có. Qua thử nghiệm thực tế mô hình đã có thể nắm bắt được các thực thể đơn giản nhưng nhìn chung tỉ lệ trả lời chính xác chưa cao và cần cải thiện nhiều hơn.