Quá trình huấn luyện này là xác định dữ liệu đầu vào mang màu sắc quan điểm nào. Trong phạm vi bài luận này, có ba lớp quan điểm để xác định là: Tích cực, Trung lập và Tiêu cực.
Mô hình học máy cũng sẽ được áp dụng cho quá trình phân tích quan điểm này. Trong khóa luận này sử dụng Deep learning như một phương pháp để tìm khía cạnh bởi vì hiện nay nó là phương pháp phổ biến và phù hợp với những dữ liệu học đặc trưng.
- Để huấn luyện được mô hình, tập dữ liệu huấn luyện sẽ được chia thành các tập con gồm positive (Tích cực), neutral (Trung lập) và negative (Tiêu cực). Tập dữ liệu huấn luyện này sẽ được đưa vào mô hình để huấn luyện.
Từ kết quả học được ở trên, tập dữ liệu thử nghiệm sẽ được đưa vào mô hình để kiểm thử kết quả học của máy từ đó đánh giá được chính xác của mô hình.
3.8. Kết chương
Trên đây là những cách tiếp cận cụ thể để xử lý bài toán Phân tích quan điểm cho cho hệ thống Phân tích quan điểm cho các bài viết chính trị từ mạng xã hội sử dụng phương pháp học máy giám sát: tiếp cận theo từng giai đoạn xử lý bài toán và cách sử dụng các công cụ cũng như thư viện để hiện thực từng giai đoạn đó. Bên cạnh đó là những kiến thức tổng quát về các công cụ và thư viện được sử dụng cũng được trình bày trong chương này.
Vậy làm thế nào để áp dụng và hiện thực chúng thành một chương trình cụ thể - Phân tích quan điểm cho cho hệ thống Phân tích quan điểm cho các bài viết chính trị từ mạng xã hội, sẽ được trình bày chi tiết và cụ thể trong chương tiếp theo.
Chương 4. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 4.1. Mở đầu
Như tại chương trên ta đã đưa ra các phương pháp tiếp cận và thuật toán ứng dụng để thực hiện bài toán Phân tích quan điểm. Tại chương này ta sẽ tiến hành thực nghiệm để đánh giá được kết quả đạt được của chương trình. Những kết quả đạt được sẽ là bước tiến cho các nghiên cứu tiếp theo.