Codebot - một hệ thống chatbot tiếng việt trả lời các câu hỏi liên quan đến lập trình C++ và python

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Công Tâm Lương, Trần Hy Hiến Lương, Trần Ngọc Khiết Lương, Đỗ Thái Nguyên Nguyễn, Viết Hưng Nguyễn, Thị Trinh Phan, Lê Minh Nguyên Vương

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 418 Standard usage (Prescriptive linguistics) Applied linguistics

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh , 2021

Mô tả vật lý: 1711-1723

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 446497

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Với cách mạng công nghiệp 4.0, lập trình trở thành một trong những kĩ năng thiết yếu giúp giới trẻ có ưu thế cạnh tranh trong nhiều lĩnh vực. Kĩ năng lập trình không chỉ cần thiết cho phát triển phần mềm mà còn hữu ích cho thống kê, phân tích, xây dựng mô hình toán học trong các lĩnh vực khác. Dù vậy, tài liệu lập trình trên Internet hầu hết sử dụng tiếng Anh khiến cho giới trẻ Việt gặp nhiều khó khăn khi tiếp cận. Nhận thức được điều đó, nghiên cứu này đã kết hợp xử lí ngôn ngữ tự nhiên với biểu diễn và suy luận tri thức nhằm xây dựng một chatbot trả lời các câu hỏi liên quan đến lập trình bằng tiếng Việt. Nghiên cứu đề xuất một phương pháp biểu diễn tri thức đơn giản để tích hợp tri thức bên ngoài cùng với một phương pháp suy diễn tri thức và truy xuất trả lời câu hỏi nhằm đưa ra phản hồi phù hợp từ truy vấn đầu vào. Chatbot được giới hạn tri thức với hai ngôn ngữ lập trình là C++ và Python vốn được giảng dạy phổ biến trong các trường cao đẳng và đại học tại Việt Nam. Hai mô hình máy học dự đoán ý định người dùng được huấn luyện và đánh giá trên tập ngữ liệu có gán nhãn do sinh viên Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh đóng góp. Kết quả thử nghiệm của hai mô hình khả quan, đạt F1-score lần lượt 0.96 và 0.99 trên dữ liệu kiểm thử.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR