Dòng Nội dung
1
Đánh giá vai trò trung gian của trạng thái chánh niệm (Mindfulness) trong mối quan hệ giữa hành vi gây áp lực nơi làm việc đối với sự mệt mỏi về mặt cảm xúc (Emotional Exhausion)- Nghiên cứu đối với các doanh nghiệp tại TP.HCM : Báo cáo tổng kết đề tài NCKH dành cho Cán bộ - Giảng viên 2022- 2023 / Trần Hoàng Cẩm Tú
Tp. Hồ Chí Minh : Trường Đh Nguyễn Tất Thành, 2024
77 tr. ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 658
Kiểm định tác động của hành vi gây áp lực nơi làm việc đối với trạng thái chánh niệm và sự mệt mỏi về mặt tinh thần; Kiểm định tác động của trạng thái chánh niệm đối với sự mệt mỏi về mặt tinh thần; Dựa trên kết quả của nghiên cứu, đưa ra những hàm ý quản trị cho các nhà quản lý và doanh nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh Nghiên cứu sẽ này đóng góp cho cơ sở lý thuyết hiện tại về ảnh hưởng của gây áp lực nơi làm việc tới sự mệt mỏi về mặt cảm xúc, vai trò của trạng thái chánh niệm trong mối quan hệ này. Đồng thời, nghiên cứu cũng kiểm định lại các thang đo về trạng thái chánh niệm, gây áp lực nơi làm việc và sự mệt mỏi về mặt cảm xúc trong các doanh nghiệp tại Việt Nam từ đó giúp tăng thêm tính tổng quát của các khái niệm nghiên cứu này.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (1)
2
Nhận diện cảm xúc với Yolo : Khoá luận tốt nghiệp / Lê Chí Bảo; Sử Nhật Hạ hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
83 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.3
Tập trung vào việc phát triển một hệ thống ứng dụng mô hình Yolov10 để nhận diện và phân tích cảm xúc thông qua hình ảnh hoặc video; hệ thống có khả năng phát hiện nhanh chóng các biểu cảm khuôn mặt như vui, buồn, giận dữ, ngạc nhiên...nhằm hỗ trợ các ứng dụng như đánh giá tâm trạng học sinh trong lớp học, giám sát sức khoẻ tinh thần, hoặc cải thiện trải nghiệm người dùng trong các hệ thống dịch vụ.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)
3
Phân tích cảm xúc người dùng bằng kỹ thuật học sâu cho văn bản tiếng Việt : Đề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành: 8480201 / Trần Lê Minh Trung; Võ Thị Hồng Thắm (hướng dẫn)
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
67 tr. : hình; biểu đồ; sơ đồ ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.3
Tập trung vào nghiên cứu các mô hình học máy và học sâu để giải quyết bài toán phân loại cảm xúc trên các bình luận trực tuyến bằng tiếng Việt. Qua đó, giúp cải thiện khả năng hiểu và phân tích cảm xúc. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng mô hình PhoBERT-base chạy tốt trên bộ dữ liệu UIT-VSMEC và mang lại hiệu suất cao hơn các mô hình học máy truyền thống và các mô hình học sâu còn lại
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (1)
4
Phân tích cảm xúc trong bình luận mạng xã hội sử dụng mo hình Transformer : Khoá luận tốt nghiệp / Lê Thị Thanh Ngân; Phạm Đình Tài hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
62 tr. : bảng, hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 152.4
Tập trung xây dựng hệ thống phân tích cảm xúc trong bình luận mạng xã hội bằng các mô hình Transformer như BERT, mục tiêu là phân loại cảm xúc tích cực, tiêu cực với độ chính xác cao giúp cải thiện hiệu quả phân tích trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)
5
Phân tích cảm xúc từng khía cạnh trên ngôn ngữ tiếng Việt sử dụng phương pháp học sâu. : Đề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành: 8480201 / Trần Thị Bé Quyên, Hà Minh Tân
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
vii,65 tr. : hình ảnh, sơ đồ ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.35
Phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh là một lĩnh vực đang được phát triển nhanh chóng và thu hút sự quan tâm của cộng đồng nghiên cứu cũng như các doanh nghiêp bởi tính ứng dụng cao. Báo cáo này trình bày một kiến trúc mô hình học sâu ứng dụng cho lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các dạng bài toán như ABSA. Tổng quan về phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh (Aspect-based Sentiment Analysis). Tình hình phát triển trong cộng đồng nghiên cứu hiện hay trong lĩnh vực ABSA. Phân tích các kiến trúc mô hình học sâu cho ứng dụng phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh sử dụng cho ngôn ngữ tiếng Việt. Thực nghiệm và đánh giá mô hình trên bộ dữ liệu chuẩn.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)