Phân tích cảm xúc trong câu đang là một trong những bài toán quan trọng của lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Đã có rất nhiều các phương pháp học máy được đề xuất để giải quyết bài toán này. Tuy nhiên, các phương pháp đó chỉ thực hiện ở những bộ dữ liệu nhỏ và ít so sánh đánh giá với các phương pháp khác. | So sánh một số phương pháp học máy giải quyết bài toán phân tích cảm xúc trong câu SO SÁNH MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN PHÂN TÍCH CẢM XÚC TRONG CÂU Ma Thị Hồng Thu1 Phùng Thị Thu Trang2 Tóm tắt Phân tích cảm xúc trong câu đang là một trong những bài toán quan trọng của lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Đã có rất nhiều các phương pháp học máy được đề xuất để giải quyết bài toán này. Tuy nhiên các phương pháp đó chỉ thực hiện ở những bộ dữ liệu nhỏ và ít so sánh đánh giá với các phương pháp khác. Trong bài báo này chúng tôi đưa ra 5 phương pháp học máy khác nhau và so sánh chúng trên cùng bộ cơ sở dữ liệu . Các đặc trưng được đưa vào 5 phương pháp lần lượt là 1000 1500 và 2000 đặc trưng. Sau khi so sánh kết quả cho thấy sự khác biệt về độ chính xác giữa các phương pháp là không nhiều khoảng 2 và độ chênh lệnh kết quả giữa các đặc trưng khác nhau trong khoảng 4 . Có thể thấy rằng việc lựa chọn phương pháp học máy phức tạp hay đơn giản không ảnh hưởng nhiều đến kết quả của bài toán mà còn phụ thuộc vào lượng đặc trưng được sử dụng. Từ khóa Phân tích cảm xúc câu học máy trí tuệ nhân tạo học sâu xử lý ngôn ngữ tự nhiên 1. Giới thiệu Phân tích cảm xúc trong câu đang là một trong những nhiệm vụ cơ bản của lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và đã thu hút một lượng lớn các nhà nghiên cứu trong thời gian gần đây. Mỗi ngày trôi qua có hàng triệu các bình luận được đăng lên các mạng xã hội hay các trang web bán hàng trực tuyến của các siêu thị điện máy nhà hàng khách sạn Một yêu cầu thiết yếu được đặt ra là gán nhãn cho các bình luận ý kiến của người dùng đó về một lớp nhất định. Số lượng các lớp này có thể ít hoặc nhiều tùy thuộc vào nhu cầu của người sử dụng. Trong phạm vi bài báo này chúng tôi sử dụng hai lớp là tích cực và tiêu cực. Hay nói cách khác các bình luận ý kiến mang tính chất khen ngợi ca tụng hài lòng sẽ được đưa vào lớp tích cực và ngược lại những bình luận mang tính phê bình phàn nàn khiếu nại sẽ được phân loại vào lớp tiêu cực. Nhiệm
