Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/84769
Title: | XÂY DỰNG CHATBOT TƯ VẤN TUYẾN SINH ĐẠI HỌC BUILDING A UNIVERSITY ADMISSION CONSULTING CHATBOT |
Authors: | Trần, Công Án Võ, Tính Thành |
Keywords: | CÔNG NGHỆ THÔNG TIN |
Issue Date: | 2022 |
Publisher: | Trường Đại Học Cần Thơ |
Abstract: | Một trong những ứng dụng có thể nói được quan tâm và phát triển mạnh mẽ ngày nay đó là chatbot. Chatbot phát triển dựa trên sự kết hợp của các kịch bản đã có trước và tự học trong quá trình tương tác. Trong những năm gần đây, hệ thống chatbot đang được ứng dụng khá rộng rãi và đạt được những kết quả rất ấn tượng trên lĩnh vực trong đời sống như Du lịch - Dịch vụ, Y tế, Giáo dục - Đào tạo,… Trong luận văn này, một giải pháp xây dựng chatbot với đề tài “Xây dựng chatbot tư vấn tuyển sinh đại học” sẽ được đề xuất. Đề tài nhằm hỗ trợ nhà trường cũng như giúp các bạn học sinh giải đáp thắc mắc một nhanh chóng trong giai đoạn tuyến sinh. Đề tài nghiên cứu và tích hợp các giải thuật máy học để để xây dựng hệ thống chatbot. Hệ thống chatbot sẽ nhận câu hỏi của người dùng và trả lời qua giao diện web. Với câu hỏi được người dùng gửi lên, hệ thống tiến hành vận dụng cái mô hình máy học để phân tích, đánh giá và phân loại ý định của câu hỏi. Sau đó, hệ thống dựa vào các kịch bản hội thoại được hỗ trợ từ Rasa để dự đoán và truy xuất thông tin phản hồi. Đề tài được thử nghiệm trên tập dữ liệu thu thập được những lĩnh vực được các phụ huynh và các bạn học sinh quan tâm trong livestream tư vấn tuyển sinh của Trường Đại học Cần Thơ năm 2022. Đề tài được xây dựng và so sánh các mô hình khác và BERT, trong đó BERT đạt hiệu suất cao nhất với 92% độ chính xác và 92% với F1-score. Mô hình sau khi huấn luyện được tích hợp với giao web giúp người dùng dễ dàng thao tác. |
Description: | 67 Tr |
URI: | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/84769 |
Appears in Collections: | Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 2.19 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 3.17.183.27 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.