|
Abstract:
|
Con người và máy móc luôn có các mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Chúng ta đang tham gia vào một sự thay đổi văn hóa rất lớn trong vài năm qua, vì con người vốn là sinh vật chịu trách nhiệm về hành động, trong khi máy móc là thiết bị an toàn trong một số tình huống không mong muốn. Tuy nhiên, hiện nay các vai trò đã được đảo ngược, các máy móc thường phụ trách công việc trong khi con người chỉ đơn giản là giám sát, theo dõi.
Mô hình hóa đối thoại là một nhiệm vụ quan trọng trong bài toán hiểu ngôn ngữ tự nhiên, và máy học thông minh. Các phương pháp tiếp cận trước đây thường giới hạn trong một lĩnh vực cụ thể, ví dụ như đặt vé trực tuyến, tư vấn ghi danh trực tuyến, tìm kiếm thông tin y tế, … và yêu cầu phải thiết kế được các bộ luật học bằng tay, mất nhiều công sức mà hiệu quả đạt được không cao, khó mở rộng mô hình và các ứng dụng có liên quan.
Trong đề tài này, chúng tôi sẽ nghiên cứu, xây dựng một mô hình đối thoại cho tiếng Việt, dựa trên phương pháp học chuỗi liên tiếp, sequence-to-sequence, để sinh ra câu trả lời từ một chuỗi đầu vào tương ứng. Lợi thế của phương pháp này là mô hình có thể được huấn luyện end-to-end trên tập dữ liệu có sẵn, và yêu cầu ít hơn các luật bằng tay. Kết quả chính của chúng tôi đạt được một mô hình đối thoại sử dụng các mạng học sâu để sinh ra câu trả lời bằng tiếng Việt, tương ứng với một câu hỏi chuỗi đầu vào. Mô hình ban đầu đã cho kết quả rất tính cực, có thể giải quyết được những vấn đề cơ bản về ngữ nghĩa, ngữ cảnh và tính cách riêng trong hệ thống đối thoại. |