"Độc lạ FPTU": Sinh viên ngành Công nghệ thông tin làm đồ án phân tích cảm xúc của "meme"

Trong buổi bảo vệ đồ án vừa qua, nhóm các bạn sinh viên bao gồm Phạm Thái Hoàng Tùng, Ngô Tiến Anh - K14 ngành Khoa học máy tính và Nguyễn Tấn Việt - K15 ngành Trí Tuệ Nhân Tạo với sự hướng dẫn của Phó giáo sư Tiến sĩ Phan Duy Hùng đã mang đến dự án độc đáo với tên gọi "Học Máy Bán Giám Sát Đa Phương Thức Cho Phân Tích Quan Điểm Của Macro Hình Ảnh". 

Về lý do lựa chọn đề tài, bạn Phạm Thái Hoàng Tùng, sinh viên K14 chuyên ngành Khoa học máy tính chia sẻ: “Thế kỷ 21 chứng kiến sự bùng nổ của dữ liệu nhờ sự xuất hiện của internet, đặc biệt là mạng xã hội. Nhận thấy đây là mảnh đất rất giàu dữ liệu cần con người khai phá nên nhóm mình lựa chọn nghiên cứu về multimodal - đa phương thức, tức là nghiên cứu có sử dụng nhiều dạng dữ liệu khác nhau. Dữ liệu từ mạng xã hội cũng là dữ liệu chứa đựng nhiều thách thức mà con người cần phải giải quyết. Hơn nữa, hiện nay học bán giám sát cũng là 1 chủ đề luôn được quan tâm trong học máy nhờ ý nghĩa lớn lao của nó. Việc kết hợp cả 2 từ khóa multimodal + semi-supervised (học bán giám sát) giúp chúng mình có được 1 nghiên cứu độc đáo mà không kém phần ý nghĩa.

Ngoài ra các thành viên có bộ kỹ năng rất đa dạng, có thể xử lý nhiều dạng dữ liệu khác nhau như hình ảnh, văn bản, nên 1 nghiên cứu về multimodal- đa phương thức có thể khai thác được thế mạnh của nhóm mình".

Với mục đích tận dụng nguồn dữ liệu của mạng xã hội để tạo ra giải pháp trí tuệ nhân tạo, có thể phân tích được sắc thái cảm xúc tích cực của meme dựa trên thông tin hình ảnh có sẵn trong meme, đây được xem là một giải pháp hữu ích nhằm hỗ trợ hệ thống kiểm duyệt mạng xã hội với chi phí phát triển thấp nhờ giảm thiểu mức độ giám sát của con người trong quá trình huấn luyện học máy.

Để có thể thực hiện một nghiên cứu về Học máy- machine learning quả thực không đơn giản, nhóm đồ án đã lên kế hoạch từ tháng 8 và phải mất 4 tháng để dự án được hoàn thiện.

“Khó khăn lớn nhất của nhóm mình là dữ liệu mạng xã hội tuy nhiều nhưng không được chọn lọc, yêu cầu phải xử lý, phân tích nhiều. Hơn nữa dữ liệu mình sử dụng là meme. Đây là những hình ảnh sử dụng nhiều các cách nói ẩn dụ, hoán dụ, hay thông tin ngoài lề khiến cho việc phân tích được chính xác sắc thái rất khó khăn. Chúng mình còn gặp phải áp lực khi cần nghiên cứu được 1 giải pháp tốt hơn, chính xác hơn những gì các nhà nghiên cứu trên thế giới đã từng làm trước đó. Làm được điều này thì nghiên cứu của chúng mình mới có nhiều giá trị”.

Tuy nhiều khó khăn là thế nhưng nhóm đã vượt qua bằng cách lựa chọn dữ liệu sao cho phù hợp nhất, đọc thêm nhiều nghiên cứu chuyên sâu từ đó nảy ra được nhiều ý tưởng thú vị. Có những ý tưởng thất bại nhưng cũng có những ý tưởng đã thành công tốt đẹp.

Nhóm được các thầy cô trong hội đồng khóa luận đánh giá tốt về kỹ năng và sản phẩm demo, tuy nhiên vẫn cần cải thiện hơn về cách thuyết trình sao cho hấp dẫn và trọng tâm hơn.

“Mình muốn được gửi lời cảm ơn tới các thầy cô giáo đã giúp đỡ mình trong suốt 4 năm đại học. Cảm ơn các bạn trong CLB Khoa học dữ liệu và CLB AI đã dành thời gian đến chung vui với mình. Mong rằng các bạn sẽ luôn giữ được ngọn lửa đam mê với khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Đặc biệt, em xin được gửi lời cảm ơn đến thầy Phan Duy Hùng đã tận tình giúp đỡ, hướng dẫn chúng em hoàn thành tốt đồ án”.

Bảo vệ đồ án là cột mốc quan trọng kết thúc hành trình 4 năm thanh xuân ở đại học FPT nhưng đồng thời mở ra một tương lai cho các bạn ở phía trước. Chúc các bạn sinh viên luôn thành công trên chặng đường sắp tới!

Hà Anh

>> Sinh viên ĐH FPT đưa nhân vật “huyền thoại tuổi thơ” vào phim ngắn tốt nghiệp
>> Nhóm đồ án gây ấn tượng khi thiết kế ứng dụng dành riêng cho “phái đẹp”