Phân tích và ứng dụng trích xuất thông tin ngữ nghĩa cho nâng cao hiệu quả tương tác người – robot phục vụ

Tóm tắt

Tương tác người – Robot là một trong những bài toán được quan tâm nhiều trong kỷ nguyên bùng nổ của trí tuệ nhân tạo. Mỗi loại robot với ứng dụng khác nhau yêu cầu mức độ linh hoạt và cách thức tương tác với người sử dụng khác nhau. Luận văn thực hiện phân tích và ứng dụng trích xuất thông tin ngữ nghĩa cho nâng cao hiệu quả tương tác giữa người và robot phục vụ. Cụ thể, trích xuất thông tin ngữ nghĩa được ứng dụng cho hệ thống xây dựng đồ thị tri thức miền bán lẻ với ngôn ngữ Tiếng Việt. Tiếp đó tích hợp đồ thị tri thức xây dựng được vào nền tảng Chatbot xây dựng trên nền tảng GPT3.5 của ChatGPT nhằm kiểm thử khả năng nâng cao hiệu quả tương tác giữa người – robot phục vụ trong lĩnh vực bán lẻ hàng hóa. Đồ thị tri thức (KG) lưu trữ thông tin dưới dạng các nút và cạnh mô tả quan hệ ngữ nghĩa giữa các nút. Cách lưu trữ này giúp đồ thị tri thức dễ dàng quản lý lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng trong lĩnh vực bán lẻ. Đồ thị tri thức được xây dựng trên cơ sở trích xuất thông tin ngữ nghĩa. Tác vụ nhận diện thực thể (NER) giúp trích xuất thông tin cần lưu trữ tại các nút của đồ thị. Trong khi đó, tác vụ trích xuất tương quan thực thể (RE) giúp trích xuất thông tin lưu trữ tại các cạnh của đồ thị. Luận văn đề xuất một hệ thống đầu cuối bán tự động quy trình xây dựng đồ thị tri thức trong lĩnh vực bán lẻ hàng hóa tiêu dùng với ngôn ngữ Tiếng Việt. Cụ thể, luận văn xây dựng bộ dữ liệu Tiếng Việt trong lĩnh vực bán lẻ hàng hóa tiêu dùng cho các tác vụ NER và RE. Tiếp đó ứng dụng biến thể của mô hình BERT trong việc xác định thông tin các nút và cạnh của đồ thị. Thông tin trích xuất được sau đó được biểu diễn trực quan hóa với Neo4j. Kết quả thực nghiệm đạt 0.70 với điểm F1-Score cho tác vụ nhận diện thực thể và 0.84 với điểm F1- Score cho tác vụ trích xuất tương quan thực thể. Kết quả kiểm thử việc tích hợp đồ thị vào nền tảng chatbot Jellyfish-Chatbot do học viên cùng nhóm nghiên cứu xây dựng trên cơ sở GPT-3.5 (tương ứng với ChatGPT) cho thấy việc kết hợp đồ thị tri thức giúp mô hình trò chuyện có khả năng giải đáp các câu hỏi liên quan tới lĩnh vực mua sắm hàng hóa tại các cửa hàng bán lẻ hàng tiêu dùng. Người dùng có thể sử dụng nền tảng chatbot để truy vấn các thông tin liên quan tới hàng hóa và thông tin khuyến mãi. Dữ liệu trong kho cơ sở dữ liệu đồ thị cũng có thể cập nhật thường xuyên với sự hỗ trợ của hệ thống đầu cuối xây dựng đồ thị tri thức được đề xuất.