Ứng dụng kỹ thuật SVM (Support Vector Machine) vào việc phân loại ý kiến đánh giá địa điểm du lịch từ mạng xã hội

Tóm tắt

SVM (Support Vector Machine) là một phương pháp học có giám sát dựa trên lý thuyết học thống kê. Mục đích của SVM là sử dụng thuật toán học nhằm xây dựng một siêu phẳng làm cực tiểu hóa độ phân lớp sai của một đối tượng dữ liệu mới. SVM cũng là một trong những kỹ thuật được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm để sử dụng trong việc phân loại ý kiến về sản phẩm hay dịch vụ dựa trên khai phá dữ liệu. Bài báo này nhằm mục đích tìm hiểu và ứng dụng triển khai thực nghiệm kỹ thuật SVM trong bài toán phân loại ý kiến đánh giá Vịnh Hạ Long với 1213 ý kiến bằng tiếng Việt thu thập từ mạng xã hội Facebook. Qua 7 lần thực nghiệm kết quả tốt nhất thu được với độ chính xác gần 77%. Bài báo cũng là một gợi ý tốt cho những cá nhân muốn thử nghiệm các phương pháp học có giám sát vào bài toán phân loại y kiến đánh giá về một địa điểm du lịch bất kỳ.