Natural Language Processing Cho Tiếng Việt

Công cụ cần thiết:

• Vietnamese Social Media Dataset
• PhoBERT Model
• Transformers Library
• Vietnamese Tokenizer

Các bước thực hiện:

1. 1Collect Vietnamese social media data cho sentiment analysis
2. 2Preprocess Vietnamese text handling diacritics và slang
3. 3Fine-tune PhoBERT model cho sentiment classification
4. 4Handle class imbalance trong Vietnamese sentiment data
5. 5Evaluate model performance on Vietnamese text
6. 6Build API endpoint cho real-time sentiment analysis
7. 7Create web interface để test sentiment predictions
8. 8Deploy model cho production use

Kết quả mong đợi:

Vietnamese sentiment analysis system với 88%+ accuracy