5.4 Đánh giá
Mơ hình khi kết hợp hoạt động tốt sau nhiều lần thực nghiệm, robot di chuyển ổn định ít rung lắc, đảm bảo cho tầm nhìn camera quan sát và phát hiện đối tượng hiệu quả, giao tiếp tốt với người dùng tương tác, các ngăn lấy tài liệu hoạt động tốt
Robot quản lý dữ liệu người sử dụng bao gồm người gửi tài liệu và người quản lý truy cập vào cửa lấy tài liệu được lưu thơng tin vào excel, hình ảnh người gửi được lưu vào thư mục quản lý như (hình 5.5).
SVTH: LÊ TRUNG KIÊN
Hình 5.5: Dữ liệu người gửi bao gồm thông tin và ảnh
SVTH: LÊ TRUNG KIÊN
CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 6.1 Kết quả
6.1.1 Tạo dữ liệu cho chatbot
Bảng 6.1: Dữ liệu huấn luyện.
STT Tags 1 Greeting 2 goodbye 3 thanks 4 my name 5 root source 6 function send faculty 7 Mechatronic 8 send doc send faculty 9 Automation
10 birthday number 11 phone Mr Kien 12 Introduction Faculty 13 University introduction 14 Head Faculty 15 laguane Vn 16 laguane En 17 open youtube
6.1.2 Kết quả đào tạo mơ hình huấn luyện
Với dữ liệu đào tạo hiện tại là 17 ý định và 42 câu hỏi thì sau 1000 quá trình huấn luyện thì cross entropy là 0.0005
Hình 6.1: Kết quả huấn luyện mơ hình
6.1.3 Kết quả phát hiện giọng nói tiếng việt
Bảng 6.2: Kết quả phát hiện giọng nói tiếng việt
Stt Số lần 1 30 2 30 3 30 4 30 5 30 6 30 7 30 8 30
9 30 10 30 11 30 12 30 13 30 14 30 15 30 16 30 17 30
Kết quả sau nhiều lần thử nghiệm thực tế thì câu trả lời cho xác suất đúng khá cao, máy tính nghe tốt với những câu dài có nhiều key word nhưng người dùng cần nói chuẩn thì robot sẽ nhận dạng tốt hơn và đưa ra câu trả lời tốt hơn.
6.1.4 Kết quả phát hiện giọng nói tiếng anh
Bảng 6.3: Kết quả phát hiện giọng nói tiếng anh
Stt Số lần 1 30 2 30 3 30 4 30
5 30 6 30 7 30 8 30 9 30 10 30 11 30 12 30 13 30 14 30 15 30 16 30 17 30
Kết quả sau nhiều lần thử nghiệm thực tế thì câu trả lời cho xác suất đúng khá cao nhưng người dùng cần nói chuẩn thì robot sẽ nhận dạng tốt hơn và đưa ra câu trả lời tốt hơn.
6.1.5 Kết quả lưu trữ dữ liệu người dùng
Hình 6.2: Phân tích dữ liệu trên excel
6.1.6 Điều khiển robot
Hình 6.3: Hoạt động khi giấy tờ vào
SVTH: LÊ TRUNG KIÊN
Hình 6.4: Hoạt động khi mở cửa sau
Cơ cấu đóng mở khá tốt khi nhận tín hiệu từ chương trình điều khiển hệ thống.
6.2 Đánh giá
Chương trình xử lý xác định giọng nói và giao tiếp với điều khiển đạt yêu cầu hoạt động được đề ra, đồng thời đảm bảo được giao tiếp với người nói liên tục.
Mơ hình chatbot xử lý đóng mở và chuyển đổi ngăn hoạt động tốt. Giao tiếp giữa máy tính và vi điều khiển nhanh chóng và ổn định. Giao diện hiển thị và điều khiển tốt không bị lỗi.
6.3 Kết luận
6.3.1 Kết quả đạt được
- Xây dựng thiết kế mơ hình chatbot quản lý tài liệu trên Autodesk Inventor.
- Chế tạo thành cơng mơ hình chatbot quản lý tài liệu thực tế.
- Xây dựng giao diện thành công tương tác với người dùng.
- Giao tiếp cổng COM thành cơng giữa máy tính và vi điều khiển
- Chương trình xử lý xác định giọng nói hoạt động giao tiếp tốt với người dùng bằng tiếng Anh và tiếng Việt.
SVTH: LÊ TRUNG KIÊN
- Mơ hình chatbot đưa giấy tờ vào các ngăn hoạt động đúng như yêu cầu đặt ra.
6.3.2 Các hạn chế của đề tài
- Mơ hình chatbot quản lý tài liệu cịn bị hạn chế số ngăn và phương thức đóng mở và lưu trữ khác.
- Hệ thống chương trình xử lý xác định giọng nói địi hỏi người dùng phải giao tiếp chuẩn ngôn ngữ tiếng Anh hoặc tiếng Việt.
- Khả năng nghe bị giới hạn bởi tiếng ồn.
- Vì câu trả lời tiếng việt được dịch từ dữ liệu tiếng anh nên có một số từ robot nói khơng chuẩn nghĩa.
6.4 Hướng phát triển
- Xây dựng cơ cấu đóng mở, chuyển đổi giữa các ngăn của mơ hình chatbot linh hoạt và hiệu quả hơn.
- Xây dựng mơ hình chatbot có nhiều ngăn và ngồi chứa giấy tờ hành chính cịn có thể chứa được các thủ tục khác.
- Tăng khả năng thông minh của chatbot hơn có thể tự đào tạo khơng cần con người can thiệp.
- Xử lý tiếng ồn cho chương trình có thể giao tiếp tốt hơn.
- Xây dựng thêm nhiều ngôn ngữ giao tiếp với người dùng.
- Dùng máy tính nhúng thay vì laptop cồng kềnh.
- Kết nối điều khiển với các thiết bị không dây iot.
SVTH: LÊ TRUNG KIÊN
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Nguyễn Văn Quyền (2016), Luận Văn Thạc Sĩ: "Xây Mơ Hình Bán Hàng Trên
Internet", Hà Nội.
[2] Nguyễn Hữu Cường (2017), Luận Văn Thạc Sĩ: "Nghiên Cứu Hệ Thống Trợ Lý
Thông Minh Ảo", Hà Nội.
[3] Demuth, H. and M. Beale, 2005. Neural Network Toolbox – User’s Guide®. MathWorks, Inc.
[4] Elizabeth D.Liddy. “Natural Language Processing”, Syracuse University 2001.
[5] Đỗ Viết Mạnh (2020), Luận Văn Thạc Sĩ: "Xây dựng Chatbot Bán Hàng Dựa
Trên Mơ Hình Sinh", Hà Nội.
[6] Nguyễn Đắc Nam (2017), Luận Văn Thạc Sĩ: "Hệ Thống Tự Động Phân Luồn
Câu Hỏi Và Giải Đáp Yêu Cầu Trực Tuyến", Hà Nội.
[7] Nguyễn Chí Ngơn, Trần Thanh Hùng, Trương Thị Thanh Tuyền, Nguyễn Thái Nghe (2005), "Ứng Dụng Mạng Nơ-Ron Nhân Tạo Ðể Ðiều Khiển Thiết Bị Bằng
Giọng Nói Tiếng Việt", Tạp Chí Khoa Học Trường Đại Học Cần Thơ, (Số chuyên
đề: Nghiên cứu khoa học,2005:3 96-103)
[8] Nguyen Tan Phu,Nghia Duong-Trung (2020) "Chatbot for University Admission
Services”: Design and Implementation based on Long-short-term Memory
Networks" Hội thảo quốc gia lần thứ XXIII ,Quảng Ninh.
[9] Steven "Steven Bird, Ewan Klein & Edward Loper (2009), Sách: "Natural
Language Processing with Python"", Printed in the United States of America”
[10] Nguyễn Tấn Tiến (2019), Luận Văn Thạc Sĩ: "Nghiên Cứu Và Xây Dựng
Chatbot Hỗ Trợ Người Dùng Trong Ngân Hàng", Hà Nội.
[11] Phan Thanh Toàn (2018), Đồ Án Tốt Nghiệp: "Điều Khiển Xe Robot Bằng
Giọng Nói Với Raspberry pi 3", Tp Hồ Chí Minh.
SVTH: LÊ TRUNG KIÊN
[12] Nguyễn Thanh Tuấn (2019), Sách: "Deep Learning Cơ Bản"
[13] Vũ Thị Tuyến (2016)., Luận Văn Thạc Sĩ: “Một số mơ hình học máy trong
phân loại câu hỏi”, Hà Nội.
[14] Thủy Nguyễn Thành: Mã nguồn dự án Chatbot. Truy xuất
https://github.com/thuynguyenthanh/VIETNAM-AIRLINES-Assistant-PROJECT/
Các website tham khảo:
[15] CODE LÝ CODE HÀNH,"Trợ Lý Ảo | Lập trình Trợ Lý Ảo tiếng
việt",https://www.youtube.com/watch?v=2BCvwaRX_BA.
[16] Mì AI, "Lập trình giao diện đồ hoạ đa luồng với Tkinter trên
Python",https://www.youtube.com/watch?v=MHva487-DH0.
[17] Patrick (2020), "Chat Bot With PyTorch - NLP And Deep Learning",
https://www.python-engineer.com/posts/chatbot-pytorch/
[18] ProtonX, "Giới thiệu về Machine Learning + Deep Learning" , https://www.youtube.com/watch?v=j5HxIJoOJms.
[19] Tech With Tim, "Python Chat Bot Tutorial - Chatbot with Deep
Learning",https://www.youtube.com/watch?v=PzzHOvpqDYs
SVTH: LÊ TRUNG KIÊN
PHỤ LỤC Nguồn code luận văn:
Link google drive:
https://drive.google.com/drive/folders/1SvicVinguXFDEhDMt2Ef1LmmvJPo3cBP ?usp=sharing
Mã QR:
SVTH: LÊ TRUNG KIÊN