NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH GANS VÀ TRANSFORMER ĐỂ XÂY DỰNG CHATBOT TIẾNG VIỆT

Abstract

Luận văn này sẽ đề xuất phương pháp xây dựng trợ lý ảo cho sinh viên Khoa Công nghệ Thông tin và Truyền thông của Trường đại học Cần Thơ dựa vào mô hình sinh GANs và Transformer. Trợ lý ảo sẽ giúp trả lời các câu hỏi bao gồm giới thiệu Khoa, chương trình đào tạo, giảng viên của Khoa, quy chế học vụ,…Chúng tôi thực nghiệm trên tập dữ liệu tiếng Việt CTUNLPBot với 35,461 câu hỏi & câu trả lời được xây dựng thủ công. Kết quả đánh giá BLEU trên cùng tập dữ liệu (100 câu ngẫu nhiên) với mô hình GANs cho kết quả BLEU-1: 0,577; BLEU-2: 0,542; BLEU-3: 0,467; BLEU-4: 0,391. Kết quả đánh giá cho mô hình Transformer BLEU-1: 0,732; BLEU-2: 0,690; BLEU-3: 0,642; BLEU-4: 0,568.