Bài viết "Đánh giá ý kiến bạn đọc đối với thư viện thông qua quá trình phân loại quan điểm" trình bày kết quả thực hiện của quá trình phân loại quan điểm của bạn đọc đối với thư viện Trường Đại học Quảng Bình, qua đó nắm bắt được các ý kiến của bạn đọc đối với thư viện và rút ra được những kết luận hữu ích cho quá trình quản lý, phục vụ và phát triển thư viện trong thời gian tới. | NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI ĐÁNH GIÁ Ý KIẾN BẠN ĐỌC ĐỐI VỚI THƯ VIỆN THÔNG QUA QUÁ TRÌNH PHÂN LOẠI QUAN ĐIỂM TS Đậu Mạnh Hoàn Trường Đại học Quảng Bình Tóm tắt Phân loại quan điểm là nghiên cứu phân tích các ý kiến của con người thái độ cảm xúc và tình cảm của người đó đối với một nội dung hay thực thể. Các nội dung hay thực thể có thể đại diện cho các cá nhân tổ chức sự kiện hoặc chủ đề. Trên cơ sở các vấn đề đưa ra xem xét sẽ được bao phủ bởi các ý kiến nhiều nhất kết quả phân loại sẽ dự đoán được tình cảm hay ý kiến đó là tích cực hay tiêu cực. Với mục đích nắm bắt những ý kiến tình cảm cũng như đánh giá của bạn đọc sau khi sử dụng thư viện trong thời gian qua chúng tôi thực hiện nghiên cứu thông qua quá trình biên tập dữ liệu bình chọn của bạn đọc trong quá trình khảo sát sau đó sử dụng các kỹ thuật học máy để phân loại quan điểm nhằm nắm bắt được các thông tin qua dữ liệu đó. Quá trình đánh giá này không bị chi phối bởi các nhà quản lý hay người thực hiện khảo sát có độ chính xác cao và rất khách quan. Trong bài viết này tác giả trình bày kết quả thực hiện của quá trình phân loại quan điểm của bạn đọc đối với thư viện Trường Đại học Quảng Bình qua đó nắm bắt được các ý kiến của bạn đọc đối với thư viện và rút ra được những kết luận hữu ích cho quá trình quản lý phục vụ và phát triển thư viện trong thời gian tới. Từ khóa Phân loại quan điểm phân tích tâm lý khai phá ý kiến. EVALUATING READER OPINIONS THROUGH THE CLASSIFICATION ANALYSIS OF THEIR VIEWPOINTS Abstract Viewpoint classification is the study and analysis of people s opinions attitudes emotions and feelings towards a content or entity. The content or entity may represent individuals organizations events or topics. On the basis of the issues under consideration that will be covered by the most popular opinions the classification results will predict whether that sentiment or opinion is positive or negative. For the purpose of capturing the opinions sentiment as well as evaluations of readers after exploiting
