07. ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỌC MÁY VÀ XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN TRONG VIỆC XÂY DỰNG CHATBOT HỖ TRỢ XÁC ĐỊNH VÀ CHỮA LÀNH TÂM LÝ HẬU THƯƠNG TỔN
Giới thiệu
Theo kết quả khảo sát của nhóm tác giả, phần đông sinh viên đã và đang gặp phải các vấn đề chấn thương tâm lý có thể dẫn đến nhiều vấn đề sức khỏe tâm thần nghiêm trọng, ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng cuộc sống có thể dẫn đến trầm cảm, rối loạn lưỡng cực,…nếu kéo dài và không được chữa trị có thể khiến người bệnh có những quyết định thiếu sáng suốt như gây tổn thương chính bản thân hoặc người khác. Nghiên cứu này đề xuất ứng dụng mô hình học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xây dựng chatbot hỗ trợ xác định và chữa lành tâm lý hậu thương tổn. Chatbot sẽ sử dụng các kỹ thuật như: Phân loại văn bản, học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ứng dụng được cấu hình để phù hợp cho đối tượng mắc phải các hội chứng tâm lý.
Toàn văn bài báo
Trích dẫn
[2]. Nguyễn Tuấn Anh (2019). Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. https://viblo.asia/p/xu-ly-ngon-ngu-tu-nhien-phan-1-OeVKB8eQlkW.
[3]. Dương Phạm (2016). TF-IDF. https://viblo.asia/p/tf-idf-term-frequency-inverse-document-frequency-JQVkVZgKkyd.
[4]. Phạm Văn Toàn (2016). SVM trong học máy. https://viblo.asia/p/support-vector-machine-trong-hoc-may-mot-cai-nhin-don-gian-hon-XQZkxoQmewA.
[5]. Jo Hemmings (2020). How psychology works. Nxb. Thế giới.
[6]. Shannon Thomas (1988). Healing the shame that binds you. Health Communications, Inc.