Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,310,480
Deep learning model with hierarchical attention mechanism for sentiment classification of Vietnamese comments
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Luu Van Huy, Ngo Le Huy Hien, Nguyen Thi Hoang Phuong, Nguyen Van Hieu
Nơi đăng:
CYBERNETICS AND PHYSICS;
S
ố:
Vol. 12, Is.2,;
Từ->đến trang
: 111-120;
Năm:
2023
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
In the current digital era, text documents become valuable for businesses to reach potential customers and curtail advertising costs. However, extracting and classifying beneficial information from texts can prove challenging and time-consuming, particularly in complex languages like Vietnamese. This study aims to classifythe sentiment of Vietnamese comments on e-commerce websites into negative and positive classes. To enhance the performance of sentiment classification, the study fine-tuned traditional models of Convolutional Neural Networks and Recurrent Neural Networks (RNN). Then, this research proposed a combination of RNN and attention mechanisms at the word and word-and-sentence levels of the input document. The results showed an impressive accuracy of 93.72% and an F1 score of 93.7% on the RNN model with a word-and-sentence-level attention mechanism. This research outcome contributes to the field of text classification and could be applied inopinion mining, customer feedback analysis, and natural language processing. Future work aims to enhance sentiment analysis accuracy and expand the models’ scope to encompass more languages.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn