Dự đoán sự hạnh phúc dựa trên lời nói bằng trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã thay đổi cách chúng ta tiếp cận với nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm việc dự đoán cảm xúc và hạnh phúc từ lời nói. Sử dụng AI trong việc phân tích giọng điệu, ngôn từ, và cách diễn đạt có thể giúp chúng ta hiểu sâu hơn về cảm xúc thật sự của con người.

Dự Đoán Sự Hạnh Phúc Từ Lời Nói

Lời nói của con người chứa đựng nhiều thông tin không chỉ về nội dung mà còn về cảm xúc đằng sau. AI có khả năng phân tích các yếu tố như giọng nói, tốc độ, âm điệu, và cấu trúc ngữ pháp để đánh giá mức độ hạnh phúc hoặc các cảm xúc khác. Các mô hình học máy, đặc biệt là các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), giúp phân tích dữ liệu từ giọng nói và văn bản để dự đoán cảm xúc.

Quy Trình Phân Tích

1. Thu thập dữ liệu: Lời nói của người dùng được thu thập dưới dạng văn bản hoặc âm thanh.
2. Xử lý dữ liệu: AI sử dụng các thuật toán NLP để phân tích và gán nhãn cảm xúc.
3. Phân tích và dự đoán: Dựa trên các yếu tố như từ ngữ tích cực, tiêu cực, AI có thể dự đoán mức độ hạnh phúc của người nói.

Ứng Dụng Thực Tiễn

• Tư vấn tâm lý: AI có thể hỗ trợ các chuyên gia tư vấn trong việc đánh giá cảm xúc của bệnh nhân.
• Phân tích phản hồi khách hàng: Doanh nghiệp có thể sử dụng AI để đo lường mức độ hài lòng và hạnh phúc của khách hàng dựa trên phản hồi lời nói.

Trí tuệ nhân tạo đang mở ra những cách tiếp cận mới trong việc hiểu và dự đoán cảm xúc từ lời nói. Việc ứng dụng AI trong dự đoán hạnh phúc có tiềm năng lớn trong các lĩnh vực từ chăm sóc sức khỏe đến dịch vụ khách hàng.

Dưới đây là một ví dụ sử dụng mô hình học máy để phân tích trạng thái hạnh phúc hoặc không hạnh phúc của con người.

TripAdvisor là trang web du lịch lớn nhất thế giới, nơi bạn có thể so sánh và đặt khách sạn, chuyến bay, nhà hàng, v.v. Bộ dữ liệu được cung cấp trong thử thách này bao gồm một mẫu các đánh giá về khách sạn được cung cấp bởi khách hàng. Phân tích các đánh giá của khách hàng sẽ giúp họ hiểu rõ về các khách sạn được liệt kê trên trang web của họ, tức là liệu họ có đối xử tốt với khách hàng hay có cung cấp dịch vụ như mong đợi hay không.

Trong bài toán này bạn sẽ xây dựng model dự đoán xem một khách hàng có hài lòng hay không.

Mô tả bộ dữ liệu

Chúng ta có dữ liệu : train.csv, test.csv.

Dữ liệu huấn luyện có 38.932 hàng, trong khi dữ liệu kiểm tra có 29.404 hàng.

 

Biến số | Mô tả
User_ID | ID duy nhất của khách hàng
Description | Mô tả về đánh giá được đăng
Browser_Used | Trình duyệt được sử dụng để đăng đánh giá
Device_Used | Thiết bị được sử dụng để đăng đánh giá
Is_Response | Biến mục tiêu

Chúng ta chỉ quan tâm đến 2 cột.

‘Description’ chứa các đánh giá về khách sạn của người dùng và ‘Is_Response’ ghi lại tình trạng ‘happy’ (hài lòng) hoặc ‘not_happy’ (không hài lòng). Vì vậy, về bản chất, đây chỉ là một vấn đề phân tích cảm xúc gồm có 2 lớp là hài và không hài lòng.

Các bước chúng ta sẽ thực hiện trong bài viết này như sau:

1. Chuẩn bị dữ liệu
2. Trích xuất đặc trưng
3. Xây dựng mô hình
4. Huấn luyện mô hình
5. Kiểm tra hiệu suất