Vừa qua, nhóm sinh viên ngành Khoa học Dữ liệu, khoa Khoa học và Kỹ thuật Thông tin đã có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại tạp chí quốc tế uy tín ISI (theo Web of Science), Q1 (theo Scimago) Neural Computing & Applications với chỉ số ảnh hưởng cao Impact Factor (IF) = 5.102.
Đó là bài báo “Vietnamese Hate and Offensive Detection using PhoBERT-CNN and Social Media Streaming Data” do các sinh viên Trần Quốc Khánh, Nguyễn Trọng Ân, Hoàng Gia Phú, Lưu Đức Cảnh thực hiện với sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Văn Kiệt, TS. Đỗ Trọng Hợp.
Hiện nay, lượng lớn bình luận có nội dung xúc phạm, phản cảm hiện diện và sinh ra liên tục trên mạng xã hội làm ảnh hưởng sâu sắc tới người dùng. Nhận thức được điều đó, nhóm nghiên cứu đã đề ra những phương pháp giúp nâng cao an toàn không gian mạng.
Từ việc nghiên cứu mô hình, kết quả nghiên cứu của nhóm có thể ứng dụng vào việc phân loại liên tục và hàng loạt bình luận trực tiếp từ các trang mạng xã hội tại Việt Nam. Bên cạnh đó, giải pháp từ mô hình còn có thể ứng dụng vào các cơ quan, tổ chức có nhu cầu tương tự tại các trang thông tin truyền thông của mình. Từ đó, giải pháp giúp nâng cao sự kiểm duyệt toàn diện bình luận xúc phạm, thù địch trên không gian mạng tại Việt Nam.
Cụ thể, giải pháp của nhóm đề xuất gồm hai đóng góp chính: đề xuất phương pháp mới và hiệu quả để giải quyết bài toán phát hiện ngôn ngữ xúc phạm tiếng Việt dựa trên mô hình PhoBERT-CNN; xây dựng các ứng dụng phân loại trực tiếp, liên tục nội dung từ kho dữ liệu lớn của mạng xã hội video Youtube để chứng minh tính ứng dụng của đề tài. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng có những đóng góp bổ sung liên quan đến bài toán, chẳng hạn như việc triển khai các kỹ thuật tiền xử lý cho dữ liệu truyền thông xã hội và các kỹ thuật tăng cường dữ liệu phù hợp, giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của các mô hình.
Neural Computing & Applications là một tạp chí quốc tế xuất bản các công trình nghiên cứu trong lĩnh vực ứng dụng thực tế của Neural Computing và các kỹ thuật liên quan như thuật toán di truyền, fuzzy logic và hệ thống neuro-fuzzy. Đây là tạp chí khoa học quốc tế uy tín được xếp hạng Q1 (theo Scimago) trong danh mục ISI (theo Web of science) với hệ số ảnh hưởng cao Impact Factor (IF) = 5.102 (2021).
An Khánh
