Biểu cảm khuôn mặt là một hình thức giao tiếp phi ngôn ngữ, đây là phương tiện chính để truyền đạt thông tin giữa con người. Trong chương trình thực tại ảo hoặc trò chơi, một nhân vật 3D hấp dẫn cần có khả năng diễn xuất và thể hiện biểu cảm một cách rõ ràng, mạch lạc. Các nghiên cứu về diễn hoạt chỉ ra rằng nhân vật cần biểu diễn tối thiểu được sáu cảm xúc cơ bản: hạnh phúc, buồn, sợ hãi, chán ghét, tức giận, ngạc nhiên. Tuy nhiên, việc tạo diễn hoạt biểu cảm cho nhân vật ảo tốn nhiều thời gian và đòi hỏi sự sáng tạo cao. Với mục tiêu tạo diễn hoạt biểu cảm kết hợp với đồng bộ môi một cách tự động cho nhân vật 3D theo ngữ nghĩa câu tiếng Việt, bài báo dựa trên các trọng số blendshape của mô hình mặt 3D. Văn bản đầu vào sau khi dự đoán cảm xúc sẽ được chuyển đến bộ đồng bộ môi và tạo cảm xúc để thực hiện diễn hoạt mặt 3D. Kết quả thực nghiệm với 200 câu tiếng Việt được phân loại quan điểm tự động theo sáu cảm xúc khác nhau. Sau đó, tiến hành cuộc khảo sát để dự đoán biểu cảm mặt của nhân vật 3D. Người tham gia khảo sát được yêu cầu nhận biết cảm xúc khuôn mặt ảo 3D được tạo ra theo từng câu văn bản đầu vào. Kết quả khảo sát cho thấy, tức giận là cảm xúc dễ nhận biết nhất, hạnh phúc và vui mừng dễ bị nhầm lẫn.Facial expressions are the main means of communicating social information between people, being a form of nonverbal communication. In a virtual reality program or game, a compelling 3D character needs to be able to act and express emotions clearly and coherently. Animation studies show that character need to represent at least six basic emotions: happy, sad, fear, disgust, anger, surprise. However, generating expression animations for virtual characters is time-consuming and requires a lot of creativity. The main objective of the article is to generate expression animations combined with lip-synchronization of 3D characters according to the semantics of Vietnamese sentences. Our method is based on the blendshape weights of the 3D face model. The input text after emotion prediction will be passed to lip sync and emotion generator to perform 3D face animation. Experimental results with 200 Vietnamese sentences are automatically classified according to six different emotions. Then, conduct a survey that predicts the emotion shown in the video. Survey participants were asked to recognize the emotions of 3D virtual faces according to each sentence of input text. Survey results show that anger is the most recognizable emotion, happiness and excitement are easily confused.