Tóm tắt
Với tốc độ phát triển nhanh chóng của các dịch vụ trực tuyến trong thập kỷ qua, chatbot hoặc tác nhân trò chuyện đang trở nên phổ biến và được điều chỉnh cao để tạo ra một trợ lý ảo thực tế có thể trả lời các câu hỏi và cung cấp thông tin. Các chatbot được thiết kế để tối ưu hóa sự tương tác của cộng đồng, trong đó hiểu được thông tin đầu vào của người dùng, tìm nạp thông tin liên quan dựa trên các đầu vào và phản hồi dựa trên nền tảng tiêu chuẩn. Trong nghiên cứu này, chúng tôi thiết kế và triển khai một chatbot cho ứng dụng nhắn tin tức thời Facebook Messenger để hỗ trợ dịch vụ tuyển sinh của một trường đại học địa phương. Đầu tiên, chúng tôi thu thập tập dữ liệu gồm 386 ý định từ các cuộc trò chuyện thực tế. Thứ hai, chúng tôi xây dựng một mô hình học máy dựa trên mạng LSTM để phân loại ý định người dùng. Mô hình được đề xuất đã đạt được F1 là 0,907. Cuối cùng, chúng tôi triển khai chatbots đã phát triển của mình cho Facebook Messenger để tự động hóa hoàn toàn luồng hội thoại. Hệ thống giúp nâng cao chất lượng dịch vụ tuyển sinh.
Keywords: Chatbot; Long-short-term Memory Networks; Human Computer Interaction; Facebook Mes- senger.