(untitled) - Nguyễn, Văn Toàn (Cần Thơ, 2020)
Dư luận xã hội là vấn đề đang được quan tâm hiện nay, nhất là dư luận được thể hiện trên các trang mạng xã hội. Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá dư luận xã hội thông qua phân tích thông tin các bình luận trên các trang mạng xã hội (Facebook) có liên quan đến Trường Đại học Cần Thơ; từ đó giúp nhà trường đưa ra các chính sách điều chỉnh cho phù hợp. Trước tiên, dư luận (bình luận) được thu thập và phân loại dựa theo mô hình máy học để nhận diện được các ý kiến đồng thuận (cùng chiều) hoặc không đồng thuận (trái chiều) có liên quan đến các hoạt động của nhà trường. Sau đó hai mô hình máy học là SVM và Neural Network được cài đặt đề huấn luyện, chạy thực nghiệm và so sánh kết quả nhằm lựa chọn được mô hình phù hợp nhất cho việc xác định số bình luận của công chúng đối với một sự kiện cụ thể. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình máy học Neural Network với bộ giải pháp (slover=’adam’)và chỉ số lớp ẩn (hidden_layer_size=512) có kết quả đánh giá khá cao trên 85% để xây dựng ứng dụng phân tích tỷ lệ đồng thuận, không đồng thuận hay ý kiến khác về nội dung một bài viết cụ thể được đăng trên các trang Facebook của Trường. Nghiên cứu tiếp theo cần cải tiến thêm bằng việc phân loại các bài viết theo chủ đề và xây dựng giao diện website đẹp để giúp người quản trị có thể lựa chọn chủ đề và bài viết phù hợp để phân tích dư luận.
Keywords: Data structures (Computer science),Cấu trúc dữ liệu (Khoa học mày tính)