Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương

66 27 1

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

1 / 66 trang

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang	66
Dung lượng	2,43 MB

Nội dung

Mục đích nghiên cứu của Luận văn nhằm xây dựng, cài đặt và vận hành một mô hình trả lời tự động với mục tiêu của đề tài là tiết kiệm được nhân lực và thời gian trong quá trình tiếp nhận, và giải quyết các yêu cầu của người dân, doanh nghiệp trên địa bàn tỉnh. Mời các bạn cùng tham khảo!

Ngày đăng: 06/07/2021, 11:22

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 2.1: Tổng quan các nghiên cứu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 2.1** Tổng quan các nghiên cứu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Trang 17)

Hình 2.4: Minh hoạ quản lý hội thoại theo mô hình máy trạng thái hữu hạn FSA - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 2.4** Minh hoạ quản lý hội thoại theo mô hình máy trạng thái hữu hạn FSA (Trang 21)

Hình 2.6: Biểu diễn one-hot-vector - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 2.6** Biểu diễn one-hot-vector (Trang 23)

Hình 2.7: Mô hình Word2vector - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 2.7** Mô hình Word2vector (Trang 24)

Hình 2.9: Mô hình CBOW chi tiết - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 2.9** Mô hình CBOW chi tiết (Trang 26)

Ngược lại với mô hình CBOW ở trên, trong mô hình Skip gram, đầu vào (input) là từ cần tìm mối quan hệ, đầu ra (output) là các từ có quan hệ gần nhất với từ được đưa ở đầu vào - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — g ược lại với mô hình CBOW ở trên, trong mô hình Skip gram, đầu vào (input) là từ cần tìm mối quan hệ, đầu ra (output) là các từ có quan hệ gần nhất với từ được đưa ở đầu vào (Trang 27)

Hình 2.12: Ma trận trọng số của lớp ẩn của mô hình Word2vec - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 2.12** Ma trận trọng số của lớp ẩn của mô hình Word2vec (Trang 28)

Hình 2.11: Mô hình mạng nơ ron 1 lớp ẩn của Word2vec - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 2.11** Mô hình mạng nơ ron 1 lớp ẩn của Word2vec (Trang 28)

Hình 2.13: Lớp ẩn của mô hình hoạt động như một bảng tra cứu - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 2.13** Lớp ẩn của mô hình hoạt động như một bảng tra cứu (Trang 29)

Hình 2.15: Mô hình DeepLearnin g1 - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 2.15** Mô hình DeepLearnin g1 (Trang 30)

RNN là một mô hình có trí nhớ (memory), có khả năng nhớ được thông tin đã tính toán trước đó - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — l à một mô hình có trí nhớ (memory), có khả năng nhớ được thông tin đã tính toán trước đó (Trang 31)

Hình 2.18: RNN phụ thuộc long-term - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 2.18** RNN phụ thuộc long-term (Trang 32)

Hình 2.20: Deep (Bidirectional) RNN - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 2.20** Deep (Bidirectional) RNN (Trang 33)

Hình 2.21: Các module lặp của mạng RNN chứa một layer - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 2.21** Các module lặp của mạng RNN chứa một layer (Trang 34)

Hình 2.30: Tổng quan Chatbot - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 2.30** Tổng quan Chatbot (Trang 39)

Hình 3.2: Quy trình huấn luyện dữ liệu - dự đoán kết quả - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 3.2** Quy trình huấn luyện dữ liệu - dự đoán kết quả (Trang 47)

3.2.2. Mô hình học sâu BiLSTM xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **3.2.2.** Mô hình học sâu BiLSTM xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động (Trang 48)

Hình 3.3: Quá trình embedding của một câu - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 3.3** Quá trình embedding của một câu (Trang 48)

Hình 3.5: Mô hình huấn luyện dữ liệu với BiLSTM - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 3.5** Mô hình huấn luyện dữ liệu với BiLSTM (Trang 49)

Hình 3.6: Mô hình dự đoán kết quả - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 3.6** Mô hình dự đoán kết quả (Trang 50)

Hình 3.7: Quy trình đánh giá quá trình huấn luyện và dự đoán kết quả - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 3.7** Quy trình đánh giá quá trình huấn luyện và dự đoán kết quả (Trang 51)

Bảng 4.5 Bảng Kết quả đánh giá ứng dụng ICTBot - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Bảng 4.5** Bảng Kết quả đánh giá ứng dụng ICTBot (Trang 57)

Bảng 4.4 Tổng hợp khảo sát ứng dụng ICTBot - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Bảng 4.4** Tổng hợp khảo sát ứng dụng ICTBot (Trang 57)

Hình 4.5: Giao diện Web- Chọn lựa mục để hỏi - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 4.5** Giao diện Web- Chọn lựa mục để hỏi (Trang 58)

Từ màn hình chính người dùng chọn ICTBot để vào ứng dụng trả lời tự động. Người dùng có thể chọn lựa một trong các danh mục để hỏi như Báo chí, Bưu chính, Phát thanh truyền hình, Xuất bản và thông tin chung của Sở Thông tin và Truyền thôn - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — m àn hình chính người dùng chọn ICTBot để vào ứng dụng trả lời tự động. Người dùng có thể chọn lựa một trong các danh mục để hỏi như Báo chí, Bưu chính, Phát thanh truyền hình, Xuất bản và thông tin chung của Sở Thông tin và Truyền thôn (Trang 58)

Hình 4.7: Giao diện phân tích dữ liệu - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 4.7** Giao diện phân tích dữ liệu (Trang 59)

Hình 4.8: Giao diện phân tích tỉ lệ huấn luyện dữ liệu - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 4.8** Giao diện phân tích tỉ lệ huấn luyện dữ liệu (Trang 59)

Hình 4.9: Giao diện kết quả đánh giá mô hình - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 4.9** Giao diện kết quả đánh giá mô hình (Trang 60)

Hình 4.10: Giao diện đánh giá ứng dụng - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 4.10** Giao diện đánh giá ứng dụng (Trang 60)

Hình 4.11: Kết quả phản hồi của người dùng - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động hỗ trợ công tác tư vấn dịch vụ hành chính công tại Sở Thông tin và Truyền thông tỉnh Bình Dương — **Hình 4.11** Kết quả phản hồi của người dùng (Trang 61)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN