Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Hệ thống trả lời tự động tư vấn tuyển sinh sau đại học

Bài viết trình bày một số kiến thức nền tảng có liên quan đến bài toán trả lời tự động, bao gồm: Phân loại ý định người dùng, trả lời tự động, máy đọc hiểu văn bản, học chuyển đổi, mô hình BERT và XLM. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Nha Trang ngày 8-9 10 2020 DOI 10.15625 vap.2020.00166 HỆ THỐNG TRẢ LỜI TỰ ĐỘNG TƯ VẤN TUYỂN SINH SAU ĐẠI HỌC Trần Thanh Trâm1 Trần Thanh Phước2 Nguyễn Thị Anh Thư3 Nguyễn Thế Hữu4 Văn Thế Thành5 1 3 5 Phòng Sau đại học Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP. HCM 4 Khoa Công nghệ thông tin Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP. HCM 2 Phòng Lab NLP amp KD Khoa Công nghệ thông tin Đại học Tôn Đức Thắng tramtt@hufi.edu.vn tranthanhphuoc@tdtu.edu.vn thunta@hufi.edu.vn huunt@hufi.edu.vn thanhvt@hufi.edu.vn TÓM TẮT Cùng với đào tạo đại học thì đào tạo Sau đại học là một trong hai nhiệm vụ đào tạo chính của một trường đại học định hướng nghiên cứu. Các trường đại học luôn mong muốn thông tin về Sau đại học của trường mình luôn đến được kịp thời và đúng đắn cho học viên tiềm năng. Về phía người học cũng luôn mong muốn tiếp cận được nhanh nhất hiệu quả nhất thông tin về chương trình học mà mình quan tâm. Vì vậy chúng tôi đã xây dựng hệ thống trả lời tự động về tuyển sinh Sau đại học giúp cho việc tương tác hiệu quả hơn giữa trường đại học và học viên tiềm năng. Chúng tôi sử dụng hướng tiếp cận học sâu bao gồm hai mô hình chính là mô hình phân loại ý định người dùng Intent Classification và mô hình máy đọc hiểu văn bản Machine Reading Comprehension để xây dựng hệ thống trả lời tự động. Chúng tôi sử dụng hai bộ dữ liệu cho thử nghiệm bao gồm bộ dữ liệu Stanford Question Answering Dataset SQuAD dành cho huấn luyện học chuyển đổi và bộ dữ liệu nghiệp vụ Sau đại học của phòng Đào tạo Sau đại học Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP. HCM cho huấn luyện và kiểm tra hệ thống trả lời tự động. Bước đầu cho thấy hệ thống trả lời tự động cho kết quả rất khả quan và có thể áp dụng mở rộng cho nhiều nghiệp vụ ở các phòng ban khác. Từ khóa Phân loại văn bản trả lời tự động phân loại ý định máy đọc hiểu văn bản. I. GIỚI THIỆU Trong thời đại thông tin hiện nay nhu cầu tra cứu thông tin là vô cùng .