TĂNG HUỲNH TÚ XÂY DỰNG CHATBOT

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÀ RỊA-VŨNG TÀU

TĂNG HUỲNH TÚ

XÂY DỰNG CHATBOT

CHO CỔNG THÔNG TIN ĐIỆN TỬ

THÀNH PHỐ BÀ RỊA

LUẬN VĂN THẠC SỸ

Bà Rịa-Vũng Tàu, tháng 4 năm 2021

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÀ RỊA-VŨNG TÀU

TĂNG HUỲNH TÚ

XÂY DỰNG CHATBOT

CHO CỔNG THÔNG TIN ĐIỆN TỬ


LUẬN VĂN THẠC SỸ

Chuyên ngành: Công nghệ thông tin

Mã số ngành: 8480201

CÁN BỘ HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:

Tiến sĩ BÙI THỊ THU TRANG

Bà Rịa-Vũng Tàu, tháng 4 năm 2021

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi là Tăng Huỳnh Tú, học viên lớp MIT1801, ngành Công nghệ thông tin.

Tôi xin cam đoan luận văn “Xây dựng Chatbot cho Cổng thông tin điện tử Thành

phố Bà Rịa” là do tôi nghiên cứu, tìm hiểu và phát triển dưới sự dẫn dắt của TS. Bùi

Thị Thu Trang. Luận văn không phải sự sao chép từ các tài liệu, công trình nghiên

cứu của người khác mà không ghi rõ trong tài liệu tham khảo. Tôi xin chịu trách

nhiệm về lời cam đoan này.

Học viên thực hiện Luận văn

Tăng Huỳnh Tú

ii

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành được bài luận văn thạc sĩ này, tôi xin bày tỏ sự cảm kích đặc

biệt tới Tiến sĩ Bùi Thị Thu Trang- Người đã định hướng, trực tiếp dẫn dắt và

hướng dẫn cho tôi trong suốt thời gian thực hiện đề tài nghiên cứu khoa học. Xin

chân thành cảm ơn những bài giảng của cô đã giúp cho tôi mở mang thêm nhiều

kiến thức hữu ích về trí tuệ nhân tạo. Đồng thời, cô cũng là người luôn cho tôi

những lời khuyên vô cùng quý giá về cả kiến thức chuyên môn cũng như định

hướng phát triển. Một lần nữa, tôi xin gửi lời cảm ơn đến cô bằng tất cả tấm lòng và

sự biết ơn của mình.

Xin chân thành cảm ơn!

Tăng Huỳnh Tú

iii

MỤC LỤC

TÓM TẮT ............................................................................................................... 1

Chƣơng 1. GIỚI THIỆU ....................................................................................... 3

Chƣơng 2. TỔNG QUAN THỦ TỤC HÀNH CHÍNH VÀ CHATBOT ........... 5

2.1. Giới thiệu tổng quan về thủ tục hành chính ................................................. 5

2.1.1. Khái niệm thủ tục hành chính ......................................................................5

2.1.2. Đặc điểm thủ tục hành chính .......................................................................6

2.1.2.1. Nguyên tắc của thủ tục hành chính .......................................................6

2.1.2.2. Yêu cầu về bộ phận tạo thành cơ bản của thủ tục hành chính .............7

2.1.2.3. Thẩm quyền ban hành thủ tục hành chính ............................................9

2.1.3. Phân loại thủ tục hành chính ......................................................................10

2.2. Tổng quan về Chatbot .................................................................................. 11

2.2.1. Khái niệm về Chatbot ................................................................................11

2.2.2. Lợi ích của Chatbot ...................................................................................15

Chƣơng 3. TỔNG QUAN VỀ MÁY HỌC VÀ CÂY QUYẾT ĐỊNH .............. 20

3.1. Tổng quan về máy học .................................................................................. 20

3.1.1. Giới thiệu về máy học ................................................................................20

3.1.2. Phân nhóm các thuật toán máy học ...........................................................22

3.2. Mô hình cây quyết định ................................................................................ 26

3.2.1. Giới thiệu về mô hình Cây quyết định ......................................................26

3.2.2. Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ Natural Language Processing và Natural

Language Understanding ................................................................................................29

Chƣơng 4. XÂY DỰNG CHATBOT HỖ TRỢ NGƢỜI DÙNG TÌM

HIỂU VỀ THỦ TỤC HÀNH CHÍNH TRÊN CỔNG THÔNG TIN ĐIỆN TỬ

THÀNH PHỐ BÀ RỊA .................................................................................................... 32

4.1. Nền tảng xây dựng Chatbot FPT.AI Conversation ................................... 32

4.1.1. Các tính năng của FPT.AI Conversation ...................................................33

4.1.2. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - NLP trên FPT.AI Conversation ......................34

4.1.3. Kịch bản tạo câu trả lời trong FPT.AI Conversation .................................40

iv

4.1.4. Biến điều kiện trong FPT.AI Conversation ...............................................41

4.1.5. Quy trình xây dựng Chatbot với FPT.AI Conversation ............................43

4.1.5.1. Phân tích và thiết kế ............................................................................43

4.1.5.2. Triển khai xây dựng Bot ......................................................................44

4.2. Xây dựng Chatbot hỗ trợ ngƣời dùng tìm hiểu về thủ tục hành

chính trên cổng thông tin điện tử thành phố Bà Rịa ................................................... 45

4.2.1. Phân tích và thiết kế dữ liệu cho Chatbot ..................................................45

4.2.1.1. Phân tích cấu trúc của Thủ tục hành chính .........................................49

4.2.1.2. Xây dựng bộ câu hỏi dựa trên các thành phần cơ bản của thủ tục

hành chính ...................................................................................................................51

4.2.1.3. Xây dựng Cây quyết định cho Bot hoạt động .....................................53

4.2.2. Triển khai xây dựng Chatbot trên nền tảng FPT.AI ..................................55

4.2.2.1. Xây dựng mẫu câu cho Chatbot ..........................................................55

4.2.2.2. Phân loại ý định và xác định thực thể trong mẫu câu .........................56

4.2.2.3. Xây dựng các kịch bản cho Chatbot hoạt động ...................................57

Chƣơng 5. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ NHẬN XÉT .............................. 61

5.1. Kết quả thực nghiệm .....................................................................................61

5.2. Kết luận và hướng phát triển ........................................................................80

5.2.1. Kết luận ..................................................................................................80

5.2.2. Hướng phát triển ....................................................................................81

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................ 82

v

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

STT Ký hiệu viết tắt Chữ viết đầy đủ

Tiếng Việt

1 CCHC Cải cách hành chính

2 CNTT Công nghệ thông tin

3 ĐTTM Đô thị thông minh

4 TTHC Thủ tục hành chính

Tiếng Anh

1 AI Artificial Intelligence

2 DL Deep Learning

3 DT Decision Tree

4 ML Machine Learning

5 NLP Natural Language Processing

6 NLU Natural Language Understanding

vi

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 2.1. Tổng quan Chatbot ............................................................................... 13

Hình 2.2. Biểu đồ thời gian sử dụng các công cụ tin nhắn ................................... 14

Hình 2.3. Một số công cụ và nền tảng nổi tiếng trong lĩnh vực Chatbot .............. 15

Hình 2.4. Giao tiếp với Chatbot ............................................................................ 16

Hình 3.1. Lịch sử 4 cuộc cách mạng công nghiệp ................................................ 21

Hình 3.2. Mối quan hệ giữa AI, ML và Deep Learning ....................................... 22

Hình 3.3. Mô hình học có giám sát (Supervised Learning) .................................. 23

Hình 3.4. MNIST- bộ cơ sở dữ liệu của chữ số viết tay. ...................................... 24

Hình 3.5. Mô hình học không giám sát (Unsupervised Learning) ....................... 25

Hình 3.6. Mô hình học tập củng cố (Reinforcement Learning) ........................... 26

Hình 3.7. Cấu trúc Cây quyết định ....................................................................... 27

Hình 3.8. Mô hình cây quyết định chơi hay không chơi Tennis .......................... 28

Hình 3.9. Ví dụ về cây phân loại .......................................................................... 29

Hình 3.10. Ví dụ về cây hồi quy ........................................................................... 29

Hình 4.1. Mẫu câu trong FPT.AI Conversation.................................................... 35

Hình 4.2. Kiểm tra NLP trong FPT.AI Conversation ........................................... 36

Hình 4.3. Từ khóa và Thực thể trong FPT.AI Conversation ................................ 37

Hình 4.4. Ý định trong FPT.AI Conversation ...................................................... 39

Hình 4.5. Từ điển trong FPT.AI Conversation ..................................................... 40

Hình 4.6. Kịch bản trong FPT.AI Conversation ................................................... 41

Hình 4.7. Sử dụng biến ......................................................................................... 42

Hình 4.8. Áp dụng Cây quyết định xây dựng kịch bản cho Chatbot .................... 44

Hình 4.9. Thủ tục hành chính trên trang Dịch vụ công tỉnh BR-VT .................... 46

Hình 4.10. Kiểm tra thử các biến thực thể ............................................................ 51

Hình 4.11. Bộ câu hỏi ........................................................................................... 53

Hình 4.12. Nút gốc và các nút trung gian ............................................................. 53

vii

Hình 4.13. Các nút trung gian của nút lĩnh vực thủ tục hành chính ..................... 53

Hình 4.14. Mô hình cây quyết định cho Bot hoạt động ........................................ 54

Hình 4.15. Kịch bản trình tự thủ tục hành chính .................................................. 55

Hình 4.16. Mẫu câu Trình tự thực hiện ................................................................ 56

Hình 4.17. Xác định ý định và các loại thực thể trong câu ................................... 57

Hình 4.18. Kịch bản – Cách thức thực hiện.......................................................... 58

Hình 4.19. Kịch bản – Trình tự thực hiện ............................................................. 59

Hình 4.20. Kịch bản – Thành phần hồ sơ ............................................................. 60

Hình 5.1. Chatbot trên Fanpage Thành phố Bà Rịa .............................................. 61

Hình 5.2. Chatbot trên Cổng thông tin điện tử thành phố Bà Rịa ........................ 61

Hình 5.3. Bot chào người dùng ............................................................................. 62

Hình 5.4. Bot đưa thêm lựa chọn để hiểu được ý muốn của người dùng ............. 63

Hình 5.5. Bot hỏi lại người dùng muốn xem ........................................................ 64

Hình 5.6. Bot trả lời câu hỏi thực hiện cấp mới giấy phép xây dựng ................... 65

Hình 5.7. Bot trả lời câu hỏi thực hiện gia hạn giấy phép xây dựng .................... 66

Hình 5.8. Bot hỏi người dùng loại thủ tục ............................................................ 67

Hình 5.9. Bot trả lời trình tự đăng ký khai sinh và gợi ý thêm ............................. 68

Hình 5.10. Bot trả lời theo từng thủ tục và gợi ý .................................................. 69

Hình 5.11. Demo bot với bộ câu hỏi lệ phí hồ sơ ................................................. 70

Hình 5.12. Bot nhận dạng được tên thủ tục hành chính trong câu hỏi ................. 71

Hình 5.13. Bot trả lời thành phần hồ sơ đăng ký kinh doanh ............................... 72

Hình 5.14. Bot trả lời thành phần hồ sơ giấy phép xây dựng ............................... 73

Hình 5.15. Bot trả lời thành phần hồ sơ giấy phép xây dựng ............................... 74

Hình 5.16. Bot trả lời và hướng dẫn cho người dùng tải mẫu tờ khai .................. 75

Hình 5.17. Thống kê quá trình chạy thử nghiệm bot ............................................ 76

Hình 5.18. Câu hỏi bot không xác định được và chuyển cho nhân viên tư vấn ... 76

Hình 5.19. Bot nhận dạng sai câu hỏi ................................................................... 77

https://cdythadongeduvn-my.sharepoint.com/personal/tanghuynhtu_drivevip_net/Documents/Cao%20Hoc%20MIT/Luan%20Van%20Tot%20Nghiep/Luan%20Van%20Tuth%20V12.3%20-%20Hoan%20Thien.docx#_Toc69979455

viii

Hình 5.20. Lịch sử bot hoạt động ......................................................................... 77

Hình 5.21. Huấn luyện lại bot ............................................................................... 78

Hình 5.22. Bot trả lời câu hỏi nhận dạng sai sau khi được huấn luyện ................ 79

1

TÓM TẮT

Trong các cơ quan hành chính ở nước ta, việc giải đáp thắc mắc của người

dân thường sử dụng qua điện thoại hoặc trực tiếp tại các Bộ phận tiếp công dân của

cơ quan đó. Với một khối lượng lớn câu hỏi mà chúng ta phải giải quyết mỗi ngày

như: người dân hỏi về thông tin quy hoạch, thủ tục hành chính, tiến độ xử lý hồ sơ

hành chính …Tuy nhiên, việc này còn thực hiện một cách thủ công và gặp nhiều

khó khăn như: tốn rất nhiều thời gian và chi phí chi trả cho cán bộ công chức chỉ để

trả lời những câu hỏi đơn giản và giống nhau. Chính vì vậy, nhu cầu cấp thiết là cần

một hệ thống thông minh, tự động để mang lại hiệu quả cao hơn và Chatbot là một

sự lựa chọn hoàn hảo. Chatbot có khả năng đưa ra những phản hồi mang tính cá

nhân hóa, phụ thuộc theo từng ngữ cảnh, qua các ứng dụng nhắn tin như Facebook

Messenger, Skype, Zalo… mà không cần phải có người vận hành giúp giảm thiểu

chi phí và nhân sự cho việc theo dõi và trả lời các câu hỏi.

Chatbot là một chương trình máy tính tiến hành cuộc trò chuyện thông qua

nhắn tin nhanh, nó có thể tự động trả lời những câu hỏi hoặc xử lý tình huống.

Phạm vi và sự phức tạp của Chatbot được xác định bởi thuật toán do người tạo nên

chúng.

Mục tiêu của đề tài: Nghiên cứu mô hình cây quyết định (Decision Trees)

để xây dựng hệ thống Chatbot trên cổng thông tin điện tử thành phố Bà Rịa.

Nội dung nghiên cứu: Nghiên cứu tổng quan về Bộ thủ tục hành chính trên

Cổng thông tin điện tử thành phố Bà Rịa. Nghiên cứu các thành phần cấu tạo

Chatbot. Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ trong Natural Language

Understanding (NLU), Natural Language Processing (NLP) như biểu diễn ngôn

ngữ, phân loại ý định (Intent Classification hay Intent Detection), trích xuất thông

tin (Information Extraction). Nghiên cứu mô hình cây quyết định (Decision Trees)

để xây dựng hệ thống Chatbot.

Phƣơng pháp nghiên cứu: Tìm hiểu cơ sở lý thuyết về máy học (Machine

Learning). Tìm hiểu Bộ thủ tục hành chính chung áp dụng trên địa bàn thành phố

Bà Rịa. Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ trong NLU, NLP. Tìm hiểu mô hình

2

cây quyết định để xây dựng cây quyết định điều hướng người dùng. Xây dựng

chương trình thực nghiệm. Xây dựng kho dữ liệu huấn luyện Chatbot.

3

Chƣơng 1. GIỚI THIỆU

Đô thị thông minh (ĐTTM) là mô hình thành phố ứng dụng công nghệ thông

tin (CNTT), trí tuệ nhân tạo để quản lý, nâng cao tiêu chuẩn cuộc sống đô thị, cải

thiện chất lượng phục vụ của chính quyền thành phố với người dân và sử dụng hiệu

quả các nguồn lực xã hội.

Xây dựng đô thị thông minh phải gắn kết, không được tách rời việc phát triển

chính quyền điện tử. Lấy chính quyền điện tử làm nòng cốt để xây dựng ĐTTM tạo

điều kiện thuận lợi nhất cho người dân và doanh nghiệp khi giao tiếp với cơ quan

chính quyền.

Đảng, Nhà nước ta luôn quan tâm, coi trọng phát triển ứng dụng công nghệ

thông tin trong hoạt động của cơ quan Nhà nước, xác định đây là động lực góp phần

thúc đẩy công cuộc đổi mới tạo khả năng đi tắt, đón đầu để thực hiện thắng lợi công

nghiệp hóa, hiện đại hóa. Đến nay, một số cơ sở dữ liệu mang tính chất nền tảng

thông tin như: Cơ sở dữ liệu quốc gia về đăng ký doanh nghiệp, Cơ sở dữ liệu quốc

gia về bảo hiểm, Cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư, Cơ sở dữ liệu đất đai quốc gia

đang được xây dựng và đã có những cấu phần đi vào vận hành. Các cơ quan Nhà

nước đã cung cấp một số dịch vụ công trực tuyến thiết yếu cho doanh nghiệp và

người dân như: Đăng ký doanh nghiệp, kê khai thuế, nộp thuế, hải quan điện tử, bảo

hiểm xã hội… Tại một số địa phương, hệ thống thông tin một cửa điện tử được đưa

vào vận hành, dần nâng cao tính minh bạch và trách nhiệm của đội ngũ công chức.

Chất lượng nhân lực về công nghệ thông tin của Việt Nam cũng đã được quan tâm

và từng bước xây dựng chính quyền điện tử và ĐTTM.

Xây dựng ĐTTM người dân phải được cung cấp các ứng dụng để giao tiếp

với chính quyền và mọi ý kiến phản ánh của người dân phải được giải đáp nhanh và

thỏa đáng.

Ngày nay, trí tuệ nhân tạo đang ngày càng phát triển mạnh mẽ. Các hãng lớn

như Apple, Microsoft, Google đều đưa ra các công nghệ tương tác trực tiếp với

người dùng. Trí tuệ nhân tạo đang được nâng cấp hoàn thiện giúp người dùng dễ

dàng tương tác, dễ sử dụng và giảm quá trình thực hiện. Trí tuệ nhân tạo đang là

một lĩnh vực mới mẻ và được sự quan tâm rất lớn từ các hãng công nghệ hàng đầu.

4

Với công nghệ được áp dụng trong đời sống giúp con người làm việc hiệu quả hơn

tiết kiệm thời gian và sức lực, trí tuệ nhân tạo như một hệ thống được xây dựng để

phục vụ cho điều đó.

Chatbot là một phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) có thể mô phỏng một cuộc trò

chuyện với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên thông qua các ứng dụng nhắn tin,

trang web, ứng dụng di động hoặc qua điện thoại [6].

Chatbot là một cụm từ không còn xa lạ đối với nền công nghệ phát triển hiện

nay trên thế giới. Phạm vi và sự phức tạp của Chatbot được xác định bởi thuật toán

do người tạo nên chúng. Chatbot thường được sử dụng, truy cập thông qua các ứng

dụng, trang web và trên các nền tảng nhắn tin tức thời của nhiều tổ chức, chẳng hạn

như: Google Assistant, Facebook Messenger, Line, Viber, WeChat, Skype…cho

các mục đích thực tế khác nhau bao gồm: giải trí, nghiên cứu, dịch vụ khách hàng,

quảng bá sản phẩm hoặc thu thập thông tin và nhiều lĩnh vực khác.

Trong các cơ quan hành chính ở nước ta, việc giải đáp thắc mắc của người

dân thường sử dụng qua điện thoại hoặc trực tiếp tại các Bộ phận tiếp công dân của

cơ quan đó. Với một khối lượng lớn câu hỏi mà chúng ta phải giải quyết mỗi ngày

như: người dân hỏi về thông tin quy hoạch, thủ tục hành chính, tiến độ xử lý hồ sơ

hành chính …Tuy nhiên, việc này còn thực hiện một cách thủ công và gặp nhiều

khó khăn như: tốn rất nhiều thời gian và chi phí chi trả cho cán bộ công chức chỉ để

trả lời những câu hỏi đơn giản và giống nhau. Chính vì vậy, nhu cầu cấp thiết là cần

một hệ thống thông minh, tự động để mang lại hiệu quả cao hơn và Chatbot là một

sự lựa chọn hoàn hảo. Chatbot có khả năng đưa ra những phản hồi mang tính cá

nhân hóa, phụ thuộc theo từng ngữ cảnh, qua các ứng dụng nhắn tin như Facebook

Messenger, Skype, Zalo… mà không cần phải có người vận hành giúp giảm thiểu

chi phí và nhân sự cho việc theo dõi và trả lời các câu hỏi.

Hiện nay, các ứng dụng trò chuyện trực tuyến được mọi người sử dụng đang

bắt đầu trở thành một phương tiện ưa thích để giao tiếp với người dân và doanh

nghiệp giải quyết các thắc mắc của người dân và doanh nghiệp. Ứng dụng nhắn tin

nhanh đã trở thành ưu tiên hàng đầu cho mọi thương hiệu nhằm tiếp cận người tiêu

dùng, bởi vậy không có gì đáng ngạc nhiên khi Chatbot ngày càng trở nên phổ biến.

https://en.wikipedia.org/wiki/Instant_messaging

https://en.wikipedia.org/wiki/Instant_messaging

5

Chương 2. TỔNG QUAN THỦ TỤC HÀNH CHÍNH VÀ CHATBOT

2.1. Giới thiệu tổng quan về thủ tục hành chính

Có nhiều cách hiểu khác nhau về thủ tục hành chính. Dưới góc độ quản lý

nhà nước nói chung, thủ tục hành chính được hiểu là công cụ, phương tiện quan

trọng để các cơ quan hành chính thực hiện việc quản lý đối với từng ngành, lĩnh vực

cụ thể. Còn dưới góc độ xã hội, thủ tục hành chính được xác định là cầu nối để

chuyển tải các quy định cụ thể về chính sách của Nhà nước vào cuộc sống, đảm bảo

cho người dân, tổ chức tiếp cận và thực hiện tốt các chính sách, trong đó, cơ bản và

chủ yếu là thực hiện các quyền, lợi ích chính đáng, hợp pháp của công dân, tổ chức.

2.1.1. Khái niệm thủ tục hành chính

Thủ tục hành chính được hiểu là trình tự giải quyết bất kỳ một nhiệm vụ cá

biệt, cụ thể nào trong lĩnh vực quản lý hành chính Nhà nước.“Trình tự thực hiện” là

thứ tự các bước tiến hành của đối tượng và cơ quan thực hiện thủ tục hành chính

trong giải quyết một công việc cụ thể cho cá nhân, tổ chức. Hiện nay có nhiều quan

điểm về thế nào là thủ tục hành chính.

Quan điểm thứ nhất được đưa ra như sau: thủ tục hành chính là trình tự giải

quyết bất kỳ một nhiệm vụ cá biệt, cụ thể nào trong lĩnh vực quản lý hành chính

Nhà nước.

Quan điểm thứ hai lại cho rằng thủ tục hành chính là trình tự, cách thức để

cơ quan nhà nước có thẩm quyền thực hiện nhiệm vụ và để cá nhân và tổ chức thực

hiện khi giao dịch với cơ quan hành chính nhà nước.

Quan điểm thứ ba, thủ tục hành chính là một loạt các quy định về trình tự

thời gian, về không gian về cách thức giải quyết công việc của các cơ quan hành

chính nhà nước trong mối liên hệ với các cơ quan, tổ chức và cá nhân công dân.

Khoản 1 điều 3 Nghị định 63/2010/NĐ-CP về kiểm soát thủ tục hành chính

đưa ra khái niệm như sau:

“Thủ tục hành chính là trình tự, cách thức thực hiện, hồ sơ và yêu cầu, điều

kiện do cơ quan nhà nước, người có thẩm quyền quy định để giải quyết một công

việc cụ thể liên quan đến cá nhân, tổ chức” [4].

6

2.1.2. Đặc điểm thủ tục hành chính

2.1.2.1. Nguyên tắc của thủ tục hành chính

Về đặc điểm của thủ tục hành chính, nhìn chung các thủ tục hành chính

mang những đặc điểm chung như: được điều chỉnh chủ yếu bằng các quy phạm thủ

tục hành chính, trình tự thực hiện thẩm quyền trong quản lý hành chính nhà nước,

thủ tục hành chính thường mang tính đa dạng, phức tạp;thủ tục hành chính mang

tính năng động.

Điều 7 Nghị định 63/2010/NĐ-CP ghi nhận việc thực hiện các thủ tục hành

chính được quy định phải bảo đảm các nguyên tắc sau:

+ Đơn giản, dễ hiểu và dễ thực hiện.

+ Phù hợp với mục tiêu quản lý hành chính nhà nước.

+ Bảo đảm quyền bình đẳng của các đối tượng thực hiện thủ tục hành chính.

+ Tiết kiệm thời gian và chi phí của cá nhân, tổ chức và cơ quan hành chính

nhà nước.

+ Đảm bảo tính hợp hiến, hợp pháp, thống nhất, đồng bộ, hiệu quả của các

quy định về thủ tục hành chính; thủ tục hành chính phải được cơ quan nhà nước có

thẩm quyền quy định trên cơ sở bảo đảm tính liên thông giữa các thủ tục hành chính

liên quan, thực hiện phân công, phân cấp rõ ràng, minh bạch, hợp lý; dự án, dự thảo

văn bản quy phạm pháp luật có quy định về thủ tục hành chính thuộc thẩm quyền

của cơ quan nào, cơ quan đó phải có trách nhiệm hoàn chỉnh [4].

Thủ tục hành chính đã và đang có ý nghĩa nhất định trong quá trình quản lý

hành chính nhà nước đó là: bảo đảm cho các quy định nội dung của luật hành chính

được thực hiện; đảm bảo cho các quy phạm nội dung của các ngành luật khác đi vào

cuộc sống, bảo đảm cho việc thi hành các quyết định hành chính được thống nhất;

Làm giảm sự phiền hà, củng cố được quan hệ giữa Nhà nước và công dân; Đáp ứng

yêu cầu quản lý nhà nước đối với ngành, lĩnh vực nhất định; Bảo đảm quyền, nghĩa

vụ và lợi ích hợp pháp của cá nhân, tổ chức; Là biện pháp tối ưu trong các biện

pháp có thể được thực hiện để bảo đảm yêu cầu quản lý nhà nước và bảo đảm

quyền, nghĩa vụ và lợi ích hợp pháp của cá nhân, tổ chức.

7

2.1.2.2. Yêu cầu về bộ phận tạo thành cơ bản của thủ tục hành chính

Khoản 2 điều 1 Nghị định 92/2017/NĐ-CP về sửa đổi Nghị định liên quan

đến kiểm soát thủ tục hành chính quy định việc thực hiện thủ tục hành chính phải

bảo đảm các yêu cầu nhất định. Thủ tục hành chính phải được quy định trong văn

bản quy phạm pháp luật theo đúng thẩm quyền được quy định tại Luật ban hành văn

bản quy phạm pháp luật. Việc quy định một thủ tục hành chính chỉ hoàn thành khi

đáp ứng đầy đủ các bộ phận tạo thành cơ bản sau đây:

- Tên thủ tục hành chính: Tên của thủ tục hành chính được quy định rõ

ràng, cụ thể, ngắn gọn; chính xác và thống nhất trong tất cả các văn bản quy phạm

pháp luật có quy định về thủ tục hành chính đó. Tên của thủ tục hành chính gồm:

Từ hoặc cụm từ chỉ hành động của cơ quan nhà nước hoặc cá nhân, tổ chức kết hợp

với tên kết quả của thủ tục hành chính và kết hợp đối với từng đối tượng, lĩnh vực

cụ thể (nếu có) hoặc kết hợp với cụm từ chỉ sự vật, sự việc mà cơ quan nhà nước

muốn quản lý hoặc cá nhân, tổ chức mong muốn đạt được.

- Trình tự thực hiện: Trình tự thực hiện thủ tục hành chính được quy định

rõ ràng, cụ thể các bước thực hiện; phân định rõ trách nhiệm và nội dung công việc

của cơ quan nhà nước và cá nhân, tổ chức khi tham gia thực hiện. Đồng thời, các

bước thực hiện phải được sắp xếp theo thứ tự phù hợp về thời gian, quy trình và cấp

có thẩm quyền xử lý; áp dụng tối đa cơ chế liên thông.

- Cách thức thực hiện: Cách thức thực hiện thủ tục hành chính được quy

định rõ ràng, cụ thể; phù hợp điều kiện của cơ quan giải quyết thủ tục hành chính và

tạo điều kiện thuận lợi tối đa cho cá nhân, tổ chức với chi phí thấp nhất.

- Thành phần, số lƣợng hồ sơ: Thành phần, số lượng hồ sơ để giải quyết

thủ tục hành chính được quy định rõ ràng, cụ thể về tên, quy cách, số lượng của

từng thành phần hồ sơ, số lượng bộ hồ sơ. Thành phần hồ sơ, số lượng từng thành

phần hồ sơ phải thực sự cần thiết cho việc giải quyết thủ tục hành chính, đáp ứng

được tiêu chuẩn, điều kiện được pháp luật quy định, bảo đảm mục tiêu quản lý nhà

nước; thành phần hồ sơ không trùng với thành phần hồ sơ của một thủ tục hành

chính khác có kết quả là thành phần hồ sơ của thủ tục hành chính dự kiến quy định

8

hoặc thành phần hồ sơ là kết quả do chính cơ quan giải quyết thủ tục hành chính

đang quản lý; quy cách của thành phần hồ sơ đa dạng, dễ thực hiện để tạo thuận lợi

cho cá nhân, tổ chức.

- Thời hạn giải quyết: Thời hạn giải quyết thủ tục hành chính được quy

định rõ ràng, cụ thể; bảo đảm tiết kiệm thời gian cho cá nhân, tổ chức, phù hợp với

khả năng của cơ quan thực hiện thủ tục hành chính. Trong trường hợp một thủ tục

hành chính do nhiều cơ quan có thẩm quyền giải quyết thì quy định rõ ràng, đầy đủ

thời hạn giải quyết của từng cơ quan và thời hạn chuyển giao hồ sơ giữa các cơ

quan.

- Đối tƣợng thực hiện thủ tục hành chính: Đối tượng thực hiện thủ tục

hành chính được quy định rõ ràng, cụ thể; bảo đảm sự công bằng giữa các cá nhân,

giữa các tổ chức, giữa cá nhân với tổ chức, giữa các ngành, lĩnh vực, giữa các vùng

miền, giữa trong nước với ngoài nước và có số lượng đối tượng tuân thủ được

hưởng lợi nhiều nhất.

- Cơ quan giải quyết thủ tục hành chính: Cơ quan thực hiện thủ tục hành

chính được quy định phù hợp với thẩm quyền quản lý nhà nước đối với cấp hành

chính hoặc địa giới hành chính theo quy định của pháp luật; thuận tiện cho cá nhân,

tổ chức tuân thủ thủ tục hành chính trong việc liên hệ với cơ quan có thẩm quyền

giải quyết; bảo đảm áp dụng tối đa các giải pháp phân cấp hoặc ủy quyền cho cơ

quan hành chính cấp dưới hoặc địa phương giải quyết thủ tục hành chính. Trong

trường hợp một thủ tục hành chính do nhiều cơ quan, nhiều cấp tham gia giải quyết

thì quy định rõ ràng, cụ thể trách nhiệm của từng cơ quan, từng cấp, cơ quan chủ trì,

cơ quan phối hợp; áp dụng tối đa cơ chế liên thông trong giải quyết thủ tục hành

chính.

- Kết quả thực hiện thủ tục hành chính: Hình thức, thời hạn có hiệu lực và

điều kiện có hiệu lực (nếu có) của kết quả của thủ tục hành chính được quy định rõ

ràng, thuận tiện, phù hợp với yêu cầu quản lý nhà nước, với quyền, nghĩa vụ, lợi ích

hợp pháp của cá nhân, tổ chức và tình hình thực tiễn.

9

Ngoài các bộ phận tạo thành cơ bản bắt buộc nêu trên một số thủ tục hành

chính còn có một số bộ phận tạo thành không bắt buộc khác gồm:

- Phí, lệ phí: Phí, lệ phí và các khoản chi trả khác (nếu có) được quy định rõ

ràng, cụ thể; phù hợp với chi phí mà cơ quan nhà nước bỏ ra để thực hiện thủ tục

hành chính, bảo đảm chi phí thấp nhất đối với cá nhân, tổ chức; có tính đến đặc

điểm từng vùng miền, từng đối tượng thực hiện, từng lĩnh vực và thông lệ quốc tế.

- Mẫu đơn, tờ khai: Thủ tục hành chính có quy định đơn, tờ khai thì đơn, tờ

khai phải được mẫu hóa. Mẫu đơn, tờ khai là hợp lý khi từng nội dung thông tin tại

mẫu đơn, tờ khai rõ ràng, ngắn gọn, thực sự cần thiết cho việc giải quyết thủ tục

hành chính, tăng tính chịu trách nhiệm của cá nhân, tổ chức đối với những nội dung

tại đơn, tờ khai. Trong trường hợp đơn, tờ khai cần phải có xác nhận của cơ quan,

người có thẩm quyền thì quy định rõ cơ quan, người có thẩm quyền xác nhận và nội

dung xác nhận.

- Yêu cầu, điều kiện: Yêu cầu, điều kiện của thủ tục hành chính được quy

định rõ ràng, cụ thể, cần thiết đối với yêu cầu quản lý nhà nước, phù hợp với khả

năng đáp ứng của cá nhân, tổ chức; bảo đảm sự công bằng giữa các cá nhân, giữa

các tổ chức, giữa cá nhân với tổ chức, giữa các ngành, lĩnh vực, giữa các vùng

miền, giữa trong nước với ngoài nước; phân định rõ trách nhiệm chứng minh yêu

cầu, điều kiện; không quy định yêu cầu, điều kiện trùng với yêu cầu, điều kiện của

một thủ tục hành chính khác có kết quả là thành phần hồ sơ của thủ tục hành chính

dự kiến quy định.

Khi được luật giao quy định về thủ tục hành chính, cơ quan, người có thẩm

quyền ban hành văn bản quy phạm pháp luật có trách nhiệm quy định đầy đủ, rõ

ràng, chi tiết, cụ thể về các bộ phận tạo thành của thủ tục hành chính theo quy định

nêu trên.

2.1.2.3. Thẩm quyền ban hành thủ tục hành chính

Theo điều 8 Nghị định 63/2010/NĐ-CP quy định: Trường hợp thủ tục hành

chính có yêu cầu, điều kiện quy định (Trường hợp thủ tục hành chính phải có mẫu

đơn, mẫu tờ khai hành chính; mẫu kết quả thực hiện thủ tục hành chính; yêu cầu,

10

điều kiện; phí, lệ phí thì mẫu đơn, mẫu tờ khai hành chính; mẫu kết quả thực hiện

thủ tục hành chính; yêu cầu, điều kiện; phí, lệ phí là bộ phận tạo thành của thủ tục

hành chính) thì yêu cầu, điều kiện phải được quy định trong các văn bản quy phạm

pháp luật thuộc thẩm quyền ban hành của Chính phủ, Thủ tướng Chính phủ. Đối với

yêu cầu, điều kiện thể hiện dưới dạng quy chuẩn kỹ thuật phải được quy định trong

văn bản quy phạm pháp luật thuộc thẩm quyền ban hành của Bộ trưởng, Thủ trưởng

cơ quan ngang bộ.

Một thủ tục hành chính cụ thể được quy định tại các văn bản quy phạm pháp

luật thuộc thẩm quyền ban hành của Bộ trưởng, Thủ trưởng cơ quan ngang Bộ, Ủy

ban nhân dân tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương phải quy định rõ ràng, cụ thể

các bộ phận còn lại của thủ tục hành chính. Trường hợp thủ tục hành chính có đơn,

tờ khai hành chính thì mẫu đơn, mẫu tờ khai hành chính phải được quy định trong

các văn bản quy phạm pháp luật thuộc thẩm quyền ban hành của Bộ trưởng, Thủ

trưởng cơ quan ngang bộ.

Khi được Quốc hội, Ủy ban Thường vụ Quốc hội, Chính phủ, Thủ tướng

Chính phủ phân cấp hoặc ủy quyền về việc quy định hoặc hướng dẫn quy định về

thủ tục hành chính, Bộ, cơ quan ngang Bộ và Ủy ban nhân dân tỉnh, thành phố trực

thuộc Trung ương phải bảo đảm quy định đầy đủ, hướng dẫn rõ ràng, chi tiết, cụ thể

về các bộ phận tạo thành của thủ tục hành chính theo quy định.

2.1.3. Phân loại thủ tục hành chính

Về phân loại thủ tục hành chính hiện nay theo nhiều tiêu chí khác nhau có

thể phân thành các loại thủ tục hành chính như sau:

- Thủ tục hành chính nội bộ là trình tự thực hiện các công việc nội bộ cơ

quan nhà nước.Thủ tục hành chính trong nội bộ của từng cơ quan hành chính nhà

nước, giữa cơ quan hành chính nhà nước với nhau không liên quan đến việc giải

quyết thủ tục hành chính cho cá nhân, tổ chức và thủ tục xử lý vi phạm hành chính;

thủ tục thanh tra và thủ tục hành chính có nội dung bí mật nhà nước bao gồm: Thủ

tục ban hành quyết định; thủ tục khen thưởng – kỷ luật; thủ tục thành lập các tổ

chức, thi tuyển, bổ nhiệm cán bộ, công chức nhà nước.

11

- Thủ tục hành chính liên hệ là trình tự các cơ quan hành chính, công

chức,công chức nhà nước có thẩm quyền thực hiện hoạt động áp dụng pháp luật.

Thủ tục hành chính liên hệ rất đa dạng, thủ tục này bao gồm:

+ Thủ tục giải quyết các yêu cầu, đề nghị của công dân, tổ chức. Đó là thủ

tục kiến nghị, giải quyết khiếu nại, tố cáo của công dân; thủ tục giải quyết các yêu

cầu của các cơ quan tổ chức khác của nhà nước.

+ Thủ tục áp dụng các biện pháp cưỡng chế hành chính, việc áp dụng các

biện pháp cưỡng chế hành chính phải được pháp luật quy định chặt chẽ để tránh lạm

quyền, xâm phạm đến các quyền, lợi ích hợp pháp của công dân, tổ chức. Đó là thủ

tục áp dụng các biện pháp ngăn chặn hành chính;thủ tục xử phạt vi phạm hành

chính; thủ tục áp dụng các biện pháp xử lý hành chính khác;

– Thủ tục văn thư là trình tự tiến hành các hoạt động lưu trữ, xử lý, cung cấp

công văn giấy tờ và đưa ra các quyết định dưới các hình thức văn bản.Thủ tục văn

thư mang nhiều tính chất kỹ thuật nghiệp vụ hành chính, đòi hỏi quá trình thực hiện

phải tỉ mỉ, đúng thể thức, trình tự các bước tiến hành.Tóm lại, việc phân nhóm các

thủ tục hành chính căn cứ vào tính chất hoạt động của các cơ quan hành chính nhà

nước trong quá trình giải quyết công việc của nhà nước và của công dân như trên

chỉ có tính chất tương đối.

Việc phân loại thủ tục hành chính căn cứ vào tính chất hoạt động của các cơ

quan hành chính nhà nước trong quá trình giải quyết công việc của nhà nước và của

công dân như trên chỉ có tính chất tương đối.

2.2. Tổng quan về Chatbot

2.2.1. Khái niệm về Chatbot

Về bản chất, Chatbot là các chương trình máy tính thực hiện các cuộc hội

thoại thông qua văn bản hoặc âm thanh. Chatbot đang trở nên phổ biến hơn, vì vậy

điều quan trọng là phải hiểu cách chúng hoạt động và cách để có thể hưởng lợi từ

chúng [9].

Trước tiên, ta phải tìm hiểu về “Bot”. Một “Bot” là một phần mềm thực hiện

các nhiệm vụ, công việc con người yêu cầu một cách tự động. Hoặc “Bot” cũng có

12

thể là một chương trình máy tính (Computer Programs) được thiết kế để “giao tiếp”

với người dùng thông qua kết nối Internet. “Chat” nghĩa là trò chuyện, giao tiếp

qua lại giữa hai người hoặc nhiều người. Chatbot chính là hệ thống các Bot ở trong

trạng thái trực tuyến, trên các website hoặc trên các nền tảng, giao diện chat khác

của các mạng xã hội để “chat tự động” với người dùng. Chatbot được hiểu thông

thường như một “cái máy” có thể đối thoại một cách tự nhiên với con người (hình

2.1). Ví dụ: bất kỳ người dùng nào cũng có thể hỏi Chatbot một câu hỏi hoặc một

câu lệnh bất kỳ và Chatbot sẽ trả lời hoặc thực hiện một hoạt động phù hợp đáp lại

người dùng.

Có nhiều cách mà Chatbot có thể được sử dụng, chẳng hạn như đặt hàng qua

mạng, xem xét sắp xếp lịch trình du lịch, yêu cầu thông tin sản phẩm của khách

hàng. Khi công nghệ ngày càng phát triển, Chatbot sẽ được thực hiện theo những

cách mới và sáng tạo.

Một yếu tố chính mở đường cho sự phát triển của việc sử dụng Chatbot là sự

phát triển các thiết bị thông minh di động ngày càng trở nên phổ biến. Mặc dù thị

trường ứng dụng dành cho thiết bị thông minh di động có thể bị bão hòa, hầu hết

các chủ sở hữu thiết bị thông minh di động chỉ thực sự sử dụng một vài ứng dụng

hàng ngày. Điều này tạo ra một môi trường hoàn hảo cho Chatbot thực sự bắt kịp.

Theo thời gian, các Chatbot sẽ trở nên phù hợp hơn với cuộc trò chuyện của

con người, cho phép một phần lớn các tương tác của khách hàng và thông tin liên

lạc nội bộ của tổ chức diễn ra thông qua Chatbot.

13

Hình 2.1. Tổng quan Chatbot

“Chatbot” hay “Trợ lý ảo” hay “Hệ thống trả lời tự động” là những thuật ngữ

mô tả cùng một nhóm công nghệ về trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính giao tiếp với

con người. Cụ thể, người dùng đưa ra các yêu cầu dưới dạng lời nói (speech) hoặc

gõ chữ (text) và chương trình Chatbot sẽ đáp lại một cách tương xứng và tự nhiên

nhất có thể. Với xu hướng Cách mạng công nghiệp 4.0, Chatbot đang nổi lên như

một công nghệ đình đám, và cốt lõi của cuộc cách mạng này [11].

Chatbot tương tác với chúng ta như một hệ thống trả lời tin nhắn nhanh

chóng, tự động. Bằng cách xây dựng, giả lập các mô hình tương tác, kịch bản

tương tác như của con người sử dụng phương pháp trong Machine Learning, hệ

thống Chatbot có thể “tự học”, “tự hiểu” các câu hỏi, nhu cầu của người dùng,

khách hàng và thực hiện, đưa ra các phản hồi sao cho phù hợp [8].

Chatbot sau khi được lập trình và huấn luyện nó sẽ tự động làm việc một

cách độc lập như một con người. Chỉ những câu hỏi, tin nhắn của khách hàng đã

được cấu trúc lại thành các câu, ý định ngắn gọn với ngôn ngữ tự nhiên (natural

language) và thêm vào hệ thống kèm theo các kịch bản đối thoại tương ứng đã xây

dựng trước đó thì Chatbot mới có khả năng đưa ra phản hồi [10].

Chatbot sử dụng database – cơ sở dữ liệu, nơi lưu trữ các câu hỏi, câu đối

thoại đã được “huấn luyện” cho Chatbot – để phản hồi lại người dùng tại bất kỳ thời

14

điểm nào. Trong trường hợp Chatbot không hiểu câu hỏi của người dùng, có thể do

Chatbot chưa được “huấn luyện” kỹ thì Chatbot sẽ phản hồi sai thông tin, không

phù hợp với mong muốn của người dùng. Tuy nhiên, mỗi Chatbot mặc dù làm việc

độc lập nhưng vẫn được vận hành và quản lý bởi người xây dựng hệ thống. Do đó,

Chatbot sẽ chuyển thông tin đến người quản lý khi không hiểu ý định của người

dùng hay khách hàng.

Mục đích chính của công nghệ tự động là để tiết kiệm thời gian đối với các

hoạt động thực hiện bằng phương pháp thủ công. Các Chatbot gửi và nhận tin nhắn

thông qua trí tuệ nhân tạo theo cách phản chiếu gần nhất với cách mà người dùng sẽ

giao tiếp.

Sự phổ biến của các ứng dụng nhắn tin trên thiết bị di động đã thúc đẩy sự

tăng trưởng của công nghệ Chatbot. Biểu đồ (hình 2.2) dưới đây cho thấy, mọi

người giờ đây dành nhiều thời gian để sử dụng các công cụ nhắn tin trên điện thoại

thông minh của họ hơn so với việc họ dùng các ứng dụng truyền thông xã hội.

Có thể nói công nghệ Chatbot đang có một tốc độ phát triển rất nhanh trong

việc hỗ trợ người dùng trực tuyến. Một số ước tính cho thấy các Chatbot sẽ quản lý

khoảng 85% của tất cả mọi tương tác liên quan đến dịch vụ hỗ trợ trực tuyến trong

tương lai.

Hình 2.2. Biểu đồ thời gian sử dụng các công cụ tin nhắn

(Nguồn https://www.businessinsider.com/the-messaging-app-report-2015-11)

15

Hiện nay, có rất nhiều công cụ được tạo ra mỗi ngày để hỗ trợ việc xây dựng

Chatbot khi Chatbot ngày càng trở nên phổ biến (hình 2.3).

Hình 2.3. Một số công cụ và nền tảng nổi tiếng trong lĩnh vực Chatbot

+ Instant messaging platform (Nền tảng nhắn tin tức thì): Đây là những

nền tảng mà khách hàng sẽ sử dụng Chatbot. Ví dụ, đối với hầu hết các tổ chức B2C

(doanh nghiệp tới người tiêu dùng), Facebook Messenger sẽ là lựa chọn chính,

trong khi nhiều tổ chức B2B (doanh nghiệp-doanh nghiệp) có thể tự dựng Chatbot.

+ Chatbot builder tools (Công cụ xây dựng Chatbot): Đây là những công cụ

khác nhau có thể được sử dụng để xây dựng Chatbot. Một số công cụ nổi tiếng hiện

nay là Chatfuel và Manychat, FPT.AI...

+AI tools (Công cụ AI): Đây là những công cụ xây dựng Chatbot với các

tính năng dựa trên AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hoặc thậm chí là các cuộc

trò chuyện bằng giọng nói. Watson của IBM, Amazon Lex, Microsoft Azure và

Dialogflow của Google là các nhà cung cấp nổi tiếng các công cụ này.

+ Smart personal assistants (Trợ lý cá nhân thông minh): Đây là những trợ

lý cá nhân như Google Assistant, Alexa của Amazon, Cortana của Microsoft và Siri

của Apple [19].

2.2.2. Lợi ích của Chatbot

Có nhiều lợi ích khác nhau khi sử dụng các công cụ Chatbot. Dưới đây là

một số lợi ích hàng đầu của công nghệ Chatbot [14]:

16

+ Giao tiếp tức thời: Chờ đợi để nói chuyện với bộ phận hỗ trợ khách hàng

là một trong những khía cạnh tồi tệ nhất khi cố gắng liên lạc với các bộ phận hỗ trợ

khách hàng theo cách truyền thống. Chatbot cung cấp phản hồi ngay lập tức cho các

nhu cầu cơ bản trong việc hỗ trợ khách hàng.

+ Giảm chi phí hoạt động: Sau khi Chatbot được phát triển, thường có rất ít

hoặc không có chi phí liên quan đến việc sử dụng công cụ, trái với việc trả tiền theo

giờ và lợi ích cho nhân viên dịch vụ khách hàng.

+ Dễ truy cập: Không cần phải tải xuống phần mềm đặc biệt để giao tiếp

với Chatbot, vì hầu hết các công cụ Chatbot đều có thể hoạt động trên các dịch vụ

phổ biến như Facebook Messenger, Slack, Telegram, Kik và các trang web. Điều

này cũng có nghĩa là các tổ chức có thể tiếp cận lượng lớn khách hàng với những

Chatbot đơn giản.

+ Tiết kiệm thời gian: Ngoài các lợi ích chi phí đã đề cập ở trên, các tổ chức

cũng có thể giảm thời gian họ dành cho các nhiệm vụ giao tiếp bằng cách sử dụng

Chatbot.

+ Dịch vụ di động: Đối với hầu hết các doanh nghiệp và tổ chức, việc phát

triển Chatbot sẽ hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn phát triển ứng dụng dành cho thiết

bị di động (hình 2.4). Bởi vì tỷ lệ giữ chân người dùng trên các ứng dụng có xu

hướng thấp, tuy nhiên tỷ lệ này vẫn cao hơn nhiều trên các Chatbot.

Hình 2.4. Giao tiếp với Chatbot

17

+ Giao tiếp cƣờng độ lớn: Bằng cách sử dụng Chatbot, việc giao tiếp hoặc

cung cấp dịch vụ cho nhiều đối tượng trong một khoảng thời gian ngắn dễ dàng hơn

các phương thức trò chuyện truyền thống do trung tâm cuộc gọi hoặc nhóm dịch vụ

khách hàng cung cấp.

+ Cá nhân hóa đƣợc cải thiện theo thời gian: Khi Chatbot sử dụng AI và

máy học, nó có thể nhớ người dùng đã hỏi gì trong lần giao tiếp trước và cá nhân

hóa cuộc trò chuyện hiện tại dựa trên tất cả những thông tin trước đó. Điều này

mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn và mức độ hài lòng của khách hàng cao

hơn, đồng thời cung cấp cuộc trao đổi hiệu quả hơn những gì con người có thể cung

cấp.

+ Tăng tỷ lệ xem: Khi Chatbot tương tác với người dùng, nó có thể gửi

nhiều loại thông báo khác nhau. Những thông điệp này có xu hướng mang lại tỷ lệ

xem cao, thường là từ 85% đến 90%. Điều này thật đáng kinh ngạc khi so sánh với

các liên lạc email truyền thống, chỉ mang lại tỷ lệ xem khoảng 25% đến 30%.

Trong lĩnh vực tiếp thị, một lợi ích khác được cung cấp bởi Chatbot là khả

năng nhận dữ liệu và phân tích về khách hàng tiềm năng, sau đó những thông tin

này có thể được sử dụng để cải thiện nỗ lực tiếp thị và tăng doanh thu.

Ngoài ra Chatbot cũng có thể được sử dụng cho giao tiếp nội bộ trong một tổ

chức. Chúng có thể đặc biệt có lợi cho các tổ chức lớn, mang lại hiệu quả cao hơn

và cải thiện sự giao tiếp giữa các nhân viên. Các tổ chức lớn hơn đang phát triển và

có nhiều lợi ích từ việc sử dụng Chatbot. Điều này là do các doanh nghiệp lớn

thường xử lý số lượng dữ liệu đầy đủ hơn và có các quy tắc và quy định phức tạp

hơn các doanh nghiệp nhỏ.

Một vài lợi thế ích mà Chatbot có thể cung cấp cho các tổ chức lớn:

+ Ghi nhận thông tin nhanh hơn: Thay vì dành hàng giờ tìm kiếm nhà

cung cấp đáp ứng nhu cầu của tổ chức, Chatbot có thể giúp tìm ra lựa chọn tốt nhất

chỉ trong vài giây và trả lời ngay.

+ Cơ hội đào tạo tốt hơn cho nhân viên: Việc sử dụng một Chatbot có thể

giảm thời gian cần thiết để đào tạo nhân viên mới tham gia một tổ chức. Ngoài ra,

18

các tổ chức tạo ra một Chatbot dựa trên cây logic cơ bản có thể giúp nhân viên truy

cập tốt hơn vào tất cả thông tin nội bộ của họ vì loại Chatbot này có thể được thiết

từ tất cả dữ liệu tồn tại trong mạng nội bộ của một tổ chức.

+ Cải thiện giao tiếp với bộ phận nguồn nhân lực: Tổ chức muốn lên kế

hoạch cho kỳ nghỉ trong hai tháng tới? Chatbot có thể dễ dàng tính toán số ngày

nghỉ còn lại của các nhân viên để đưa ra một kế hoạch nghỉ dưỡng cho toàn bộ tổ

chức và không ảnh hưởng đến hoạt động của tổ chức đó.

+ Tăng động lực cho nhân viên: Sử dụng Chatbot, tổ chức có thể gửi các

ghi chú tích cực cho các nhân viên của mình, chúc mừng họ đạt mốc hoặc đơn giản

là nhận ra thành tích của họ.

+ Giao tiếp nhanh hơn: Theo truyền thống, tin tức quan trọng thường được

truyền đạt trong một tổ chức thông qua email hoặc mạng nội bộ. Tuy nhiên, một

Chatbot có thể chia sẻ thông tin mới với tất cả các thành viên nhanh hơn, điều này

có thể hữu ích trong các tình huống khẩn cấp.

Cho dù được sử dụng cho mục đích bán hàng, dịch vụ chăm sóc hay hỗ trợ

khách hàng, các Chatbot có tính tương tác nhiều hơn so với những hình thức khác

như điện thoại, email hay giao tiếp ảo với khách hàng. Chúng ta có thể cá nhân hóa

nội dung tin nhắn Chatbot, và cung cấp các cập nhật tới người dùng về các thông tin

cần thiết. Nói chung, mọi khách hàng đều cảm thấy chán nản với các dịch vụ điện

thoại tự động đòi hỏi phải qua nhiều bước và chờ đợi, vốn gây nhiều khó khăn và

rắc rối trong việc kết nối tới người cần liên lạc [20], [31].

Chatbot hiện đang được nhiều tổ chức và cá nhân tại Việt Nam sử dụng

nhằm nhanh chóng trả lời các thông tin từ khách hàng. Tổng công ty Điện lực TP

Hà Nội (EVNHANOI) đã xây dựng thành công Chatbot có thể đoán ý người dùng

vào năm 2018, hay Chatbot trên website Cổng thông tin du lịch thành phố Đà Nẵng

nhằm cung cấp thông tin về du lịch ngay lập tức [2], [3].

Công tác cải cách thủ tục hành chính ở nước ta đang được các cấp các ngành

quan tâm triển khai thực hiện trong đó việc công khai, minh bạch các thủ tục hành

chính là một trong những công tác quan trọng. Mục đích của việc công khai, minh

19

bạch các thủ tục hành chính là để người dân, doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận, tìm

hiểu, thực hiện và giám sát. Việc công khai, minh bạch được thực hiện theo nhiều

hình thức như: niêm yết công khai tại các cơ quan, đơn vị giải quyết thủ tục hành

chính, tờ rơi tuyên truyền, công khai trên trang, cổng thông tin điện tử các địa

phương.

Tuy nhiên, với số lượng thủ tục hành chính nhiều như hiện nay (số lượng thủ

tục hành chính của tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu hiện nay khoảng 2.192 thủ tục) thì việc

tìm hiểu của người dân và doanh nghiệp gặp nhiều khó khăn. Từ đó cần có một hệ

thống tự động hỗ trợ nhu cầu tìm hiểu của người dân và doanh nghiệp về thủ tục

hành chính. Để giải quyết vấn đề này, Chatbot là một trong những lựa chọn hợp lý

nhất trong thời đại công nghệ 4.0 [1].

Sử dụng Chatbot sẽ giúp tự động hoá quá trình đáp ứng của bộ phận tiếp

nhận/ xử lý các yêu cầu của người dân, cắt giảm chi phí vận hành, rút ngắn thời gian

đáp ứng và nâng cao sự hài lòng của người dân. Theo số liệu thống kê, phần lớn các

dịch vụ thông dụng có tới 70-80% số câu hỏi của người dân là các câu hỏi có nội

dung lặp đi lặp lại, có thể tự động trả lời. Tuy nhiên, các nội dung hỏi này thường

được hỏi bằng nhiều cách diễn đạt khác nhau, khiến cho việc trả lời tự động hoặc

thực hiện yêu cầu tự động bằng máy tính rất khó khăn. Nhiều đơn vị, tổ chức đã và

đang sử dụng nhân lực cho việc trả lời câu hỏi, giải đáp thắc mắc của người dân.

Ngoài ra, việc hỏi về các dịch vụ công cũng thường xuyên được thực hiện vào ngoài

giờ làm việc (ví dụ ngày nghỉ, ngày lễ, buổi đêm,...) vì chỉ khi đó người dân mới có

thời gian rảnh để hỏi/đáp. Để giải quyết các vấn đề trên, Chatbot cung cấp chức

năng trả lời tự động, thực hiện tự động trả lời các yêu cầu dựa trên việc phân tích và

lý giải ngôn ngữ tự nhiên. Chatbot có thể nhận, phân tích câu hỏi để phát hiện nhiều

cách hỏi khác nhau cho cùng một nội dung hỏi. Từ đó, nếu có sẵn tập câu hỏi - trả

lời mẫu tốt, Chatbot sẽ trả lời được phần lớn các câu hỏi của người dân. Chatbot có

thể chạy online 24/24 nên việc đáp ứng nhu cầu của khách hàng ngoài giờ làm việc

là một thế mạnh của Chatbot. Cuối cùng, khi Chatbot không có đủ kiến thức để trả

lời câu hỏi, Chatbot có thể chuyển tiếp câu hỏi về phía sau cho nhân viên trực trả

20

lời. Nhân việc trực sau đó có thể đăng ký mẫu câu hỏi - câu trả lời để lần sau nếu

gặp câu tương tự Chatbot sẽ trả lời thay được. Bằng phương pháp này, hệ thống trả

lời sẽ thông minh dần lên và có thể giúp cắt giảm tới 70-80% số nhân công cần thiết

cho việc đáp ứng nhu cầu của người dân.

Chatbot cho phép cung cấp dịch vụ tới người dân, doanh nghiệp trên cơ sở

24/7 mà không cần cán bộ, công chức phải trực cả ngày lẫn đêm. Bất cứ khi nào

người dân, doanh nghiệp truy cập và cần sự trợ giúp, Chatbot sẽ luôn có mặt ở đó

để giúp đỡ.

Chƣơng 3. TỔNG QUAN VỀ MÁY HỌC VÀ CÂY QUYẾT ĐỊNH

3.1. Tổng quan về máy học

3.1.1. Giới thiệu về máy học

Trong thời gian gần đây, chủ đề về cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0 được

nhắc đến nhiều trên giới truyền thông và mạng xã hội. Cùng với đó là những hứa

hẹn về cuộc “đổi đời” của các doanh nghiệp tại Việt Nam nếu đón được làn sóng

này.

Cách mạng công nghiệp đầu tiên sử dụng năng lượng nước và hơi nước để

cơ giới hóa sản xuất. Cuộc cách mạng lần 2 diễn ra nhờ ứng dụng điện năng để sản

xuất hàng loạt. Cuộc cách mạng lần 3 sử dụng điện tử và công nghệ thông tin để tự

động hóa sản xuất. Cuộc cách mạng Công nghiệp lần thứ tư đang diễn ra với sự nổi

bật của trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence-AI) cụ thể hơn là máy học (Machine

Learning-ML) (hình 3.1).

21

Hình 3.1. Lịch sử 4 cuộc cách mạng công nghiệp

(Nguồn https://www.ninhthuan.gov.vn/)

Theo Tom Michael Mitchell thì “Một chương trình máy tính được gọi là

“học tập” từ kinh nghiệm E để hoàn thành nhiệm vụ T với hiệu quả được đo bằng

phép đánh giá P, nếu hiệu quả của nó khi thực hiện nhiệm vụ T, khi được đánh giá

bởi P, cải thiện theo kinh nghiệm E“. Nó được xem như một tập hợp con của trí tuệ

nhân tạo. Các thuật toán máy học xây dựng một mô hình toán học dựa trên các dữ

liệu mẫu còn được gọi là “dữ liệu đào tạo” để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà

không cần lập trình trước. Các thuật toán máy học được sử dụng trong nhiều ứng

dụng, chẳng hạn như lọc thư rác, phân tích và nhận dạng các hình ảnh, trong đó việc

phát triển các thuật toán thông thường để thực hiện các tác vụ cần thiết là khó hoặc

không khả thi [5].

Máy học có liên quan mật thiết đến thống kê tính toán, tập trung vào việc

đưa ra dự đoán bằng máy tính. Data mining cũng là một lĩnh vực nghiên cứu liên

quan đến máy học, nó tập trung vào phân tích dữ liệu khám phá thông qua học

không giám sát. Trong ứng dụng của nó trong các vấn đề kinh doanh, máy học còn

được gọi là phân tích dự đoán [21].

Nói cách khác máy học là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo cung cấp cho

các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần

https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence



https://en.wikipedia.org/wiki/Mathematical_model

https://en.wikipedia.org/wiki/Training_data

https://en.wikipedia.org/wiki/Email_filtering

https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_statistics

https://en.wikipedia.org/wiki/Exploratory_data_analysis

https://en.wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning

https://en.wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning

https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_analytics

22

được lập trình rõ ràng. Máy học tập trung vào việc phát triển các chương trình máy

tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học.

Cùng với sự phát triển vượt bậc về khả năng tính toán của máy tính và số

lượng dữ liệu lớn được thu thập bởi các tổ chức công nghệ lớn. Một lĩnh vực mới

của máy học đã ra đời là Deep Learning. Những công việc tưởng chừng như không

thể giải quyết được nay đã được xử lý rất tốt nhờ Deep Learning như: phân loại

hàng nghìn vật thể trong ảnh, nhận diện giọng nói, giao tiếp với con người hay sáng

tác văn thơ … Mối quan hệ của AI, Machine Learning và Deep Learning được biểu

diễn ở (hình 3.2).

Hình 3.2. Mối quan hệ giữa AI, ML và Deep Learning

(Nguồn: https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/whats-difference-artificial-

intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/)

3.1.2. Phân nhóm các thuật toán máy học

Các nhóm tiếp cận máy học theo truyền thống được chia thành ba loại lớn,

tùy thuộc vào bản chất của "tín hiệu" hoặc "phản hồi" có sẵn cho hệ thống học tập

bao gồm [5], [41]:

Học có giám sát (Supervised Learning): là phương pháp dự đoán đầu ra

của một dữ liệu mới dựa trên các cặp dữ liệu đã biết từ trước. Các cặp dữ liệu này

https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/

https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/

23

còn được gọi là (dữ liệu, nhãn). Học có giám sát là nhóm phổ biến nhất trong các

thuật toán của máy học (hình 3.3).

Ví dụ: trong nhận dạng chữ viết tay, ta có ảnh của hàng nghìn chữ số được

viết bởi nhiều người khác nhau. Đưa các bức ảnh này vào trong một thuật toán và

chỉ cho nó biết mỗi bức ảnh tương ứng với chữ số nào. Sau khi thuật toán tạo ra một

mô hình, tức một hàm số mà đầu vào là một bức ảnh và đầu ra là một chữ số, khi

nhận được một bức ảnh mới mà mô hình chưa nhìn thấy bao giờ, nó sẽ dự đoán bức

ảnh đó chứa chữ số nào (hình 3.4).

Hình 3.3. Mô hình học có giám sát (Supervised Learning)

(Nguồn https://medium.com/datadriveninvestor/learning-paradigms-in-machine-

learning-146ebf8b5943)

24

Hình 3.4. MNIST- bộ cơ sở dữ liệu của chữ số viết tay.

(Nguồn https://deepai.org/dataset/mnist)

Học không giám sát (Unsupervised Learning): Khác với phương pháp học

có giám sát phương pháp này máy tính không biết được kết quả hay nhãn mà chỉ có

dữ liệu đầu vào. Thuật toán sẽ tự tìm cấu trúc dựa dữ liệu đầu vào và thực phân

nhóm (clustering) hoặc giảm số chiều của dữ liệu (dimension reduction) để thuận

tiện trong việc lưu trữ và tính toán (hình 3.5).

25

Hình 3.5. Mô hình học không giám sát (Unsupervised Learning)



Học tập củng cố (Reinforcement Learning): là phương pháp học giúp cho

một máy tính tự động xác kết quả dựa trên hoàn cảnh để đạt được kết quả tốt nhất.

Hiện tại phương pháp này chủ yếu được áp dụng vào Lý Thuyết Trò Chơi (Game

Theory), các thuật toán cần xác định nước đi tiếp theo để đạt được điểm số cao nhất

(hình 3.6).

26

Hình 3.6. Mô hình học tập củng cố (Reinforcement Learning)



3.2. Mô hình cây quyết định

Hiện nay, có rất nhiều công nghệ hỗ trợ việc xây dựng Chatbot để ứng dụng

cho các hệ thống khác nhau. Trong phạm vi đề tài sẽ thực hiện tìm hiểu Machine

Learning và các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ trong Natural Language Processing (NLP)

và Natural Language Understanding (NLU) để xây dựng mô hình “Cây quyết định”

và áp dụng thuật toán Text Classification, [18].

3.2.1. Giới thiệu về mô hình Cây quyết định

Trong cuộc sống hàng ngày, chúng vẫn đang sử dụng mô hình “Cây quyết

định” để giải quyết các công việc hàng ngày. Ví dụ, khi vào siêu thị mua thịt cho

bữa ăn trong gia đình. Câu hỏi đầu đầu tiên trong ta là: Cần mua bao nhiêu thịt? Lúc

đó bản thân sẽ xác định: Nếu là ngày thường thì gia đình sẽ sử dụng khoảng 1 kg

thịt, còn cuối tuần thì sẽ là 1,5 kg. Như vậy, dựa theo ngày, ta sẽ quyết định lượng

thực phẩm cần mua cho gia đình [12].

Đó chính là một dạng của mô hình cây quyết định nhị phân.

Cây quyết định là một cấu trúc giống như lưu đồ, trong đó mỗi nút bên trong

đại diện cho một “phép thử” trên một thuộc tính (ví dụ: liệu một lần lật đồng xu

27

xuất hiện ngửa hay sấp), mỗi nhánh đại diện cho kết quả của thử nghiệm và mỗi nút

lá đại diện cho một nhãn lớp (quyết định được thực hiện sau khi tính toán tất cả các

thuộc tính). Các đường dẫn từ gốc đến lá đại diện cho các quy tắc phân loại.

Trong phân tích quyết định, cây quyết định và sơ đồ ảnh hưởng có liên quan

chặt chẽ được sử dụng như một công cụ hỗ trợ ra quyết định trực quan và phân tích,

nơi các giá trị mong muốn của các lựa chọn thay thế cạnh tranh được tính toán [35],

[22].

Đặc điểm của cây quyết định: là một cây có cấu trúc, trong đó (hình 3.7):

+ Root (Gốc): Nút trên cùng của cây.

+ Node trong: nút trung gian trên một thuộc tính đơn.

+ Nhánh: Biểu diễn các kết quả của kiểm tra trên nút.

+ Node lá: Biểu diễn lớp hay sự phân phối lớp (hình vuông hoặc chữ nhật).

Hình 3.7. Cấu trúc Cây quyết định

Ví dụ cây quyết định (hình 3.8)

28

Hình 3.8. Mô hình cây quyết định chơi hay không chơi Tennis

(Nguồn https://nulpointerexception.com/2017/12/16/a-tutorial-to-

understand-decision-tree-id3-learning-algorithm)

Cây quyết định được sử dụng có hai loại chính [22]:

+ Phân loại (Classification) (hình 3.9):

Các ví dụ mô hình nêu ở trên là một ví dụ về cây phân loại, trong đó kết quả

là một biến như “phù hợp” hoặc “không phù hợp”. Ở đây biến quyết định là phân

loại.

Một cây như vậy được xây dựng thông qua một quá trình được gọi là phân

vùng đệ quy nhị phân . Đây là một quá trình lặp đi lặp lại của việc chia nhỏ dữ liệu

thành các phân vùng , sau đó chia nhỏ dữ liệu ra từng nhánh.

29

Hình 3.9. Ví dụ về cây phân loại

+ Hồi quy (Regression) (hình 3.10): Cây quyết định trong đó biến mục tiêu

có thể nhận các giá trị liên tục (thường là số thực) được gọi là cây hồi quy (ví dụ giá

của một ngôi nhà, hoặc thời gian bệnh nhân nằm viện).

Hình 3.10. Ví dụ về cây hồi quy

(Nguồn https://machinelearningmastery.com/classification-and-regression-trees-

for-machine-learning/)

3.2.2. Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ Natural Language Processing và Natural

Language Understanding

30

Ứng dụng Machine learning để xây dựng Chatbot có thể tự “học” thì cần các

kỹ thuật xử lý ngôn ngữ. Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ thường được sử dụng trong các

hệ thống Chatbot hiện nay là Natural Language Processing (NLP) và Natural

Language Understanding (NLU) [7].

NLP là một lĩnh vực nhỏ của ngôn ngữ học, khoa học máy tính và trí tuệ

nhân tạo liên quan đến sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người, đặc

biệt là cách lập trình máy tính để xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự

nhiên. Nói một cách dễ hiểu, NLP đại diện cho việc xử lý tự động ngôn ngữ tự

nhiên của con người như giọng nói hoặc văn bản.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên bao gồm nhiều kỹ thuật khác nhau để diễn giải

ngôn ngữ của con người, từ các phương pháp thống kê và học máy đến các phương

pháp tiếp cận dựa trên quy tắc và thuật toán [23].

Các tác vụ NLP cơ bản bao gồm mã hóa và phân tích, bổ sung/tạo gốc, gắn

thẻ một phần giọng nói, phát hiện ngôn ngữ và xác định các mối quan hệ ngữ

nghĩa.

Nói chung, nhiệm vụ NLP là chia nhỏ ngôn ngữ thành các phần ngắn hơn,

mang tính nguyên tố, cố gắng hiểu mối quan hệ giữa các phần và khám phá cách

các phần hoạt động với nhau để tạo ra ý nghĩa.

NLP thường được sử dụng để thực hiện một số việc như [13], [15], [16],

[17]:

+ Phân loại nội dung: Bản tóm tắt tài liệu dựa trên ngôn ngữ, bao gồm tìm

kiếm và lập chỉ mục, cảnh báo nội dung và phát hiện trùng lặp.

+ Khám phá chủ đề và mô hình hóa: Nắm bắt chính xác ý nghĩa và chủ đề

trong bộ sưu tập văn bản, đồng thời áp dụng phân tích nâng cao vào văn bản, như

tối ưu hóa và dự báo.

+ Trích yếu ngữ cảnh: Tự động lấy thông tin có cấu trúc từ các nguồn dựa

trên văn bản.

+ Phân tích tình cảm: Xác định tâm trạng hoặc ý kiến chủ quan trong một

lượng lớn văn bản, bao gồm cả cảm xúc trung bình và khai thác ý kiến.

https://www.sas.com/en_us/solutions/analytics.html

31

+ Chuyển đổi giọng nói thành văn bản và chuyển văn bản thành giọng nói:

Chuyển đổi lệnh thoại thành văn bản viết và ngược lại.

+ Tóm tắt tài liệu: Tự động tạo tóm tắt các nội dung lớn của văn bản.

+ Dịch ngôn ngữ: Dịch tự động văn bản hoặc lời nói từ ngôn ngữ này sang

ngôn ngữ khác.

32

Chƣơng 4. XÂY DỰNG CHATBOT HỖ TRỢ NGƢỜI DÙNG TÌM

HIỂU VỀ THỦ TỤC HÀNH CHÍNH TRÊN CỔNG THÔNG TIN ĐIỆN TỬ


4.1. Nền tảng xây dựng Chatbot FPT.AI Conversation

Như đã trình bày ở trên, hiện nay trên thế giới có rất nhiều nền tảng hỗ trợ

xây dựng Chatbot trong đó có FPT.AI Conversation.

FPT.AI Conversation được xây dựng và phát triển bởi Ban công nghệ, trực

thuộc tập đoàn FPT, đang được đánh giá là một trong những nền tảng tạo Chatbot

thông minh, dễ sử dụng trên thị trường công nghệ Việt Nam hiện nay. Chatbot

FPT.AI được tích hợp trí tuệ nhân tạo AI, công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP

đặt biệt là ngôn ngữ tiếng Việt. FPT.AI đã và đang trở thành đối tác của nhiều công

ty, tập đoàn lớn, cung cấp nhiều giải pháp để hỗ trợ các doanh nghiệp giải phóng

sức lao động, tối ưu hoá quy trình, mang lại những giá trị to lớn và bền vững theo

thời gian.

FPT.AI Conversation cung cấp nền tảng để tạo lập và quản lý Chatbot với

giao diện người dùng. Với công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống quản lý

hội thoại, nền tảng cung cấp một giải pháp xây dựng Chatbot hoàn chỉnh, có thể tích

hợp trên nhiều nền tảng và giao diện trò chuyện khác nhau, giúp tự động hóa các

cuộc hội thoại giữa doanh nghiệp với khách hàng, góp phần đẩy mạnh bán hàng, mở

rộng quy mô vận hành và mang đến sự hài lòng cho khách hàng.

Một số điểm nổi bật khi sử dụng Chatbot của FPT.AI:

+ Đàm thoại tự nhiên: Được trang bị máy học cùng công nghệ Xử lý ngôn

ngữ tự nhiên tiếng Việt tốt, Chatbot của FPT.AI có thể hiểu được ý định của khách

hàng, đưa ra các câu trả lời phù hợp và trở nên thông minh hơn theo thời gian sau

khi được đào tạo.

+ Công cụ hoàn hảo cho Bán hàng, Marketing và Hỗ trợ khách hàng: Dễ

dàng xây dựng và quản lý hội thoại với khách hàng tương ứng với hành trình khách

hàng sử dụng sản phẩm/dịch vụ và tự động gửi tới khách hàng thông tin về các

chương trình khuyến mãi.

https://techinsight.com.vn/fpt-ai-conversation-khong-ngung-cap-nhat-va-bo-sung-cac-tinh-nang-moi/

https://techinsight.com.vn/fpt-ai-conversation-khong-ngung-cap-nhat-va-bo-sung-cac-tinh-nang-moi/

https://techinsight.com.vn/chatbot-ai-mang-den-nhung-trai-nghiem-ngan-hang-tuyet-voi/?highlight=Chatbot%20FPT.AI

https://techinsight.com.vn/chatbot-ai-mang-den-nhung-trai-nghiem-ngan-hang-tuyet-voi/?highlight=Chatbot%20FPT.AI

33

+ Triển khai đa kênh: Dễ dàng tích hợp với các cổng thông tin nội bộ sẵn

có của doanh nghiệp, nhắn tin cũng như các nền tảng hội thoại phổ biến như live

chat trên website, mạng xã hội (Facebook, Zalo, Viber, FB@W...) thông qua một

vài thao tác đơn giản.

+ Tăng cƣờng hiệu quả dịch vụ chăm sóc khách hàng: FPT.AI Chatbot

hoạt động 24/7, hỗ trợ khách hàng mọi lúc, mọi nơi, và sẵn sàng chuyển cuộc trò

chuyện đến nhân viên tư vấn khi khách hàng yêu cầu, đảm bảo trải nghiệm khách

hàng luôn nhất quán và tốt đẹp.

+ Khả năng tƣơng thích và mở rộng: Dễ dàng tích hợp với hệ thống của

Doanh nghiệp thông qua các API. Nền tảng đám mây cho phép mở rộng linh hoạt

và xử lý hàng nghìn ý định của khách hàng cùng một lúc.

4.1.1. Các tính năng của FPT.AI Conversation

- Thống kê: Chức năng Thống kê cho phép sở hữu Chatbot theo dõi các chỉ

số như: báo cáo số lượng tin nhắn mà khách hàng đã gửi tương tác với bot, Xếp

hạng các yêu cầu được người sử dụng quan tâm nhất, số lượng người dùng mới, số

lượng người dùng quay lại…Chức năng này vô cùng hữu ích khi tổ chức cần tổng

kết và đánh giá mức độ hiệu quả của Chatbot sau thời gian sử dụng, mức độ đáp

ứng các câu hỏi của khách hàng.

- Kịch bản: Tính năng này giúp người thiết kế bot xây dựng nhiều tình

huống khác nhau, tạo dựng các luồng hội thoại để đa dạng hoá cuộc trò chuyện với

khách hàng.

- NLP: NLP là tính năng nổi bật và là điểm nhấn của nền tảng tạo bot

FPT.AI Conversation. Với tính năng NLP, người thiết kế bot có thể đào tạo cho bot

hiểu các ý định của người dùng, nhận diện các câu nói khác nhau nhưng cùng chung

ý định. Từ đó, Chatbot sẽ đưa ra các câu trả lời tương ứng chính xác đến người

dùng.

- Lịch sử: Tính năng này cho phép người quản lý Chatbot và kiểm soát toàn

bộ lịch sử trò chuyện của bot với khách hàng. Nhờ việc theo dõi và thường xuyên

cập nhật lịch sử bot, bot sẽ ngày càng trở nên thông minh và hiểu người dùng hơn.

34

- Gửi thông báo: Với chức năng gửi thông báo, người thiết kế bot có thể lựa

chọn những thông điệp khác nhau cho các đối tượng khác nhau. Đây là một công cụ

rất hữu ích, giúp các tổ chức nhanh chóng tiếp cận hàng trăm, hàng nghìn khách

hàng, và dễ dàng cá nhân hoá thông điệp đối với từng nhóm khách hàng chỉ qua vài

thao tác đơn giản.

- Hỗ trợ trực tuyến: Tính năng Hỗ trợ trực tuyến cho phép quản lý tập trung

toàn bộ các cuộc hội thoại giữa bot với người dùng trên đa kênh như: Facebook,

Zalo, Viber, website. Đây là tính năng giúp các tư vấn viên có thể trò chuyện trực

tiếp với người dùng khi người dùng cần sự trợ giúp.

4.1.2. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - NLP trên FPT.AI Conversation

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - NLP là một tính năng AI cốt lõi của nền tảng

FPT.AI Conversation. Để Bot có thể hiểu được các câu nói của người dùng, người

thiết kế bot cần phải dạy bot một lượng kiến thức cụ thể như sau:

Câu mẫu: Các câu mà người dùng sử dụng để hỏi về những vấn đề mà họ có

nhu cầu cần giải đáp.

Ý định: Mục đích, ý định của các câu hỏi.

Từ khóa: Các thông tin quan trọng và cần thiết trong câu, giúp bot hiểu vấn

đề mà người dùng đang nói đến để đưa ra câu trả lời phù hợp.

Loại thực thể: Biểu thị ý nghĩa của các Từ khóa trên.

Từ điển: Bổ sung thêm các từ thay thế, từ đồng nghĩa để Bot có thể nhận

diện ý định được tốt hơn.

Ví dụ:

Câu mẫu: Thời gian cấp giấy phép xây dựng?

Ý định Từ khóa Loại thực thể

Thời gian giải quyết TTHC Thời gian Thời gian

Xây dựng Thủ tục hành chính

+ Câu mẫu: Câu mẫu là một câu nói bất kì của người dùng. Mỗi câu mẫu

đều có một ý định cụ thể. Để dạy bot hiểu các câu nói đa dạng của người dùng ta

phải tạo ra thật nhiều câu mẫu có chung 1 ý định (hình 4.1).

35

Hình 4.1. Mẫu câu trong FPT.AI Conversation

Câu mẫu vô cùng quan trọng đối với Chatbot. Do đó, ta nên bổ sung càng

nhiều câu mẫu càng tốt. Sự đa dạng của câu mẫu sẽ giúp Chatbot có thể hiểu được

nhiều câu nói khác nhau của người dùng. Xác định các Ý định được nhiều người

dùng quan tâm nhất dựa vào lịch sử trò chuyện. Sau đó, bổ sung thật nhiều và đa

dạng câu mẫu cho các ý định đó.

Sau khi tạo xong dữ liệu Câu mẫu và ý định cho bot, ta phải "Huấn

luyện" để dạy bot hiểu các kiến thức mới đó.

Ta có thể kiểm tra xem Bot đã hiểu câu nói đó chưa bằng cách sử dụng chức

năng "Kiểm tra NLP" trên giao diện màn hình, nhập Câu mẫu và xem kết quả trả

về (hình 4.2).

36

Hình 4.2. Kiểm tra NLP trong FPT.AI Conversation

+ Từ khóa và Loại thực thể: Từ khóa là các thông tin quan trọng trong câu

mẫu, quyết định đến logic trả lời của Bot. Mỗi từ khóa đều thể hiện 1 ý nghĩa biểu

trưng nào đó, được gọi là Loại thực thể (hình 4.3).

37

Hình 4.3. Từ khóa và Thực thể trong FPT.AI Conversation

Ví dụ 1: Thực thể đối tượng

Câu mẫu: “Làm giấy phép xây dựng bao lâu?”, “Làm hồ sơ chuyển nhượng

bao lâu?”.

Hai câu mẫu trên đều chung mục đích là hỏi thời gian giải quyết thủ tục hành

chính. Vì vậy, ta có chung Ý định là “thời gian giải quyết”.

Tuy nhiên, thời gian giải quyết của 2 thủ tục này là khác nhau. Vì vậy, để

đưa ra câu trả lời chính xác, Bot phải đưa ra 2 câu trả lời khác nhau.

Kết luận: “giấy phép xây dựng” và “hồ sơ chuyển nhượng” được gọi là Từ

khóa. Đây là 2 loại thủ tục. Vì thế, loại thực thể ở đây là “thủ tục hành chính”.

38

Tùy vào từng trường hợp, nền tảng FPT.AI Conversation cho phép người tạo

Bot có thể dạy Bot hiểu chính xác các Từ khóa, ứng với từng loại thực thể đã dạy;

hoặc có thể nhận diện được thêm các từ khóa tương tự khác (áp dụng kỹ thuật máy

học). Đó là 2 phương pháp trích xuất thông tin: Trích xuất chính xác và Trích

xuất theo tiên đoán.

o Trích xuất chính xác: Với phương pháp trích xuất chính xác, Bot sẽ

tìm kiếm từ khóa và loại thực thể trong danh sách Từ khoá. Phương

pháp này thường được áp dụng đối với các kịch bản có từ khóa cố

định và có thể được xác định trước.

o Trích xuất theo tiên đoán: Với phương pháp này Bot sẽ tìm kiếm

thông tin thực thể bằng máy học, do đó ta cần tag càng nhiều Từ khóa

với Loại thực thể tương ứng càng tốt. Bot sẽ sử dụng các Câu mẫu

được tag Từ khóa để tiên đoán thêm các thông tin khác (nhưng không

tra cứu trong danh sách từ khóa cố định như với trích xuất chính xác).

Phương pháp này thường được áp dụng với các thông tin không thể

xác định trước, ví dụ như tên người, số điện thoại, địa chỉ…

+Ý định: Ý định là mục đích của câu người dùng nói. Ta có thể tạo trước

các Ý định dựa theo sơ đồ luồng hội thoại tại mục Ý định (hình 4.4).

39

Hình 4.4. Ý định trong FPT.AI Conversation

+Từ điển: Thay vì bổ sung sự đa dạng của các câu mẫu bằng phương pháp

thủ công, ta có thể thêm vào Từ điển các từ thay thế, từ đồng nghĩa với từ hoặc cụm

từ đã có sẵn trong Câu mẫu, giúp khả năng nhận diện Ý định của bot chính xác hơn

(hình 4.5).

40

Hình 4.5. Từ điển trong FPT.AI Conversation

4.1.3. Kịch bản tạo câu trả lời trong FPT.AI Conversation

Sau khi dạy Bot hiểu các kiến thức về lĩnh vực mong muốn, ta cần thiết kế

câu trả lời và tạo luồng trò chuyện cho Bot bằng cách xây dựng các Cây quyết định

trong FPT.AI Conversation gọi là Kịch bản (Scenario) (hình 4.6).

+ Kịch bản (Scenario) là một chủ đề mà bot dựa vào để trả lời khách

hàng. Bƣớc (Step) là một chủ đề phụ. Một kịch bản bao gồm nhiều bước có cùng

chủ đề. Các bước này có thể liên kết với nhau bằng các liên kết (nút). Hệ thống tạo

kịch bản trả lời của FPT.AI Conversation đã tồn tại sẵn Kịch bản mặc định bao gồm

bước “Welcome” và “Default Answer”.

o Welcome là bước chào hỏi, bước Chatbot bắt đầu mọi cuộc hội thoại.

41

o Default answer (câu trả lời mặc định) là bước chứa câu trả lời khi

Bot không hiểu câu hỏi của khách hàng. Bot sẽ đưa ra các câu trả lời

mặc định được thiết lập ở bước này.

Hình 4.6. Kịch bản trong FPT.AI Conversation

Cần thiết kế các kịch bản trả lời theo từng ý định. Với ý định mà câu mẫu

không chứa thực thể, Bot chỉ cần đưa ra 1 câu trả lời duy nhất. Tuy nhiên, với ý

định mà câu mẫu có chứa thực thể đối tƣợng, Bot cần đưa ra các câu trả lời khác

nhau dựa theo thực thể đó. Trong trường hợp này, ta dùng điều kiện của biến.

4.1.4. Biến điều kiện trong FPT.AI Conversation

Sử dụng biến là một cách để lưu và quản lý thông tin khách hàng. Mỗi biến

thường được gán với 1 loại thực thể.

Biến sẽ được lưu tạm thời trên hệ thống trong vòng 24h. Sau đó, giá trị của

biến sẽ tự động xóa.

Hệ thống FPT.AI Conversation đã tồn tại sẵn các biến cố định

như “sender_id” (id của người gửi), “sender_input” (tin nhắn của khách

hàng), “sender_name” (tên khách hàng). Người thiết kế bot có thể sử dụng ngay các

42

biến có sẵn để truyền thông tin sang hệ thống khác, hoặc dùng để thiết lập kịch bản

với tính năng thêm điều kiện của biến.

Ví dụ, Chatbot có thể bắt đầu cuộc hội thoại bằng cách xưng tên của người

dùng (hình 4.7):

Hình 4.7. Sử dụng biến

Với Thực thể đối tượng cùng chung 1 ý định nhưng khác loại thực thể, Bot

phải đưa ra 2 câu trả lời khác nhau cho 2 loại thực thể đó. Trong kịch bản này cần

sử dụng “điều kiện của biến”. Trong kịch bản cần kiểm tra điều kiện biến để đưa ra

các câu trả lời khác nhau, ta nên cài đặt Loại thực thể với phương pháp trích xuất

chính xác.

Các Phép so sánh biến:

= So sánh biến bằng chính xác giá trị nào đó

!= So sánh biến khác 1 giá trị nào đó

> So sánh biến lớn hơn 1 giá trị số. Khi so sánh số phải chọn xác

thực biến là dạng số.

Bắt đầu bằng So sánh biến với giá trị bắt đầu bằng ký tự nào đó.

< So sánh biến nhỏ 1 giá trị số. Khi so sánh số phải chọn xác thực

biến là dạng số.

Trong danh

sách

So sánh biến với các giá trị trong danh sách biến. Tại ô Giá trị có

thể nhập nhiều giá trị phân tách nhau bằng dấu chấm phẩy “;” Ví

43

dụ: iphone;Samsung;xiaomi

Không có

trong danh

sách

So sánh biến với các giá trị không có trong danh sách biến. Tại ô

Giá trị có thể nhập nhiều giá trị phân tách nhau bằng dấu chấm

phẩy “;” Ví dụ: iphone;Samsung;xiaomi

Có chứa So sánh biến với giá trị có chứa 1 chuỗi văn bản nào đó

4.1.5. Quy trình xây dựng Chatbot với FPT.AI Conversation

Quy trình xây dựng Chatbot vời FPT.AI Conversation được chia làm 3 bước.

4.1.5.1. Phân tích và thiết kế

Người thiết kế Chatbot cần phải xác định, Chatbot đảm nhận nhiệm vụ gì,

lĩnh vực gì, hỗ trợ nhóm đối tượng nào, giao tiếp qua các kênh nào… cụ thể như

sau:

+ Đối tƣợng sử dụng Chatbot: Đối tượng nào sẽ tương tác với Chatbot? Họ

có thể là nhóm nhân viên nội bộ, khách hàng sử dụng sản phẩm, hoặc 1 cộng đồng

đang quan tâm đến vấn đề nào đó. Việc xác định này rất quan trọng, bởi mỗi nhóm

đối tượng sẽ có những mối quan tâm khác nhau. Từ đó, ta sẽ quyết định huấn luyện

cho Bot những thông tin gì để giải đáp được thắc mắc của người dùng cuối.

Xác định đúng các nhóm đối tượng sử dụng giúp giảm thiểu thời gian và

công sức tạo Bot, tập trung giải quyết đúng vấn đề mà người sử dụng cần.

+ Các kênh giao tiếp: Con người có thể tương tác với người sử dụng qua

nhiều kênh trò chuyện khác nhau như Facebook, Zalo, hay Website… Và Chatbot

cũng vậy. Mỗi kênh sẽ có những điểm mạnh, điểm yếu, giới hạn, chính sách, quy

định khác nhau. Ví dụ, Facebook chỉ cho tối đa 3 nút trong 1 câu trả lời.

Người sử dụng trên mỗi kênh giao tiếp khác nhau có những thói quen tương

tác và cách nhắn tin khác nhau. Chú ý tìm hiểu những điểm khác nhau này, để thiết

lập Chatbot một cách hợp lý, mang đến cho người dùng những trải nghiệm thú vị và

trọn vẹn nhất.

+ Xác định chủ đề của Chatbot: Sau khi xác định được đối tượng và thói

quen tương tác của người dùng qua từng kênh giao tiếp, ta cần xác định chủ đề lớn

44

mà người dùng cuối quan tâm. Có thể dựa vào lịch sử trò chuyện trước đó để xác

định chủ đề khách hàng cần hỗ trợ.

+ Tạo luồng kịch bản cho Chatbot: Trong mỗi chủ đề lớn, người dùng có

nhiều mối quan tâm với nhiều câu hỏi khác nhau. Dựa vào lịch sử trò chuyện, tư

vấn cho người sử dụng, khi thiết kế bot phải chia nhỏ các chủ đề thành từng vấn đề

khác nhau. Sau đó, chuẩn bị bộ câu mẫu liên quan đến từng vấn đề để dạy bot.

Hình 4.8. Áp dụng Cây quyết định xây dựng kịch bản cho Chatbot

Ví dụ, trong thủ tục hành chính với lĩnh vực xây dựng, người dùng có thể

quan tâm đến các kịch bản như: Thành phần hồ sơ xin phép xây dựng, Thời gian

giải quyết hồ sơ cấp phép xây dựng, Lệ phí cấp phép xây dựng…

Để thiết kế kịch bản một cách logic nhất ta cần mô tả các kịch bản nhỏ và

phân chia chúng thành các luồng hội thoại dưới dạng sơ đồ Cây quyết định (hình

4.8).

4.1.5.2. Triển khai xây dựng Bot

+ Chuẩn bị dữ liệu: Đầu tiên, cần phải xác định các Ý định của người dùng

trong từng chủ đề nhỏ là gì?

45

Ví dụ: Trong chủ đề Lĩnh vực xây dựng Ý định của người dùng có thể

là: Hỏi thành phần hồ sơ, Hỏi thời gian giải quyết, phí lệ phí, thông tin quy hoạch…

Từ các phân tích trên ta cần liệt kê các Câu mẫu (Sample). Câu mẫu là

những câu mà người dùng sẽ hỏi Bot.

Ví dụ:

Ý định Thành phần hồ sơ: Hồ sơ xin phép xây dựng thế nào, Cần những giấy

tờ gì để xin phép xây dựng, Hồ sơ kèm theo để xin phép xây dựng…

Ý định thời gian giải quyết: Cấp phép xây dựng trong bao lâu, Thời gian giải

quyết cấp phép xây dựng…

Sau đó, ta phải xác định Thực thể (Entity) trong các Câu mẫu (Sample) là

gì và gắn tag cho chúng.

Ví dụ:

Ý định Thành phần hồ sơ: Hồ sơ (tag tp_hoso) xin phép xây dựng (tag tthc)

thế nào, Cần những giấy tờ (tag tp_hoso) gì để xin phép xây dựng (tag tthc), Hồ sơ

(tag tp_hoso) kèm theo để xin phép xây dựng (tag tthc),…

+ Kết nối các kênh giao tiếp:

Sau khi xây dựng hoàn thiện ta tiến hành kết nối Chatbot đó với nhiều nền

tảng hội thoại khác như: Facebook Messenger, Zalo, Viber, Website Livechat...,

hoặc ứng dụng riêng qua webhook.

4.2. Xây dựng Chatbot hỗ trợ ngƣời dùng tìm hiểu về thủ tục hành

chính trên cổng thông tin điện tử thành phố Bà Rịa

4.2.1. Phân tích và thiết kế dữ liệu cho Chatbot

Như đã trình bày ở các chương ở trên, để Chatbot hoạt động hiệu quả ta cần

xác định đối tượng sử dụng. Đối tượng sử dụng Chatbot hỗ trợ tìm hiểu thủ tục

hành chính được xác định là các tổ chức và công dân có nhu cầu thực hiện các thủ

tục hành chính thuộc thẩm quyền giải quyết của Ủy ban nhân dân cấp huyện (cụ thể

ở đây là Ủy ban nhân dân thành phố Bà Rịa, Tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu).

Từ đối tượng và nhu cầu sử dụng nêu trên, Chatbot cần cung cấp cho người

sử dụng các thông tin liên quan đến thực hiện thủ tục hành chính tại Ủy ban nhân

46

thành phố Bà Rịa, tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu gồm 296 thủ tục hành chính thuộc 45

lĩnh vực (hình 20) (theo thống kê tại trang cung cấp dịch vụ công của tỉnh Bà Rịa –

Vũng Tàu http://dichvucong.baria-vungtau.gov.vn).

Hình 4.9. Thủ tục hành chính trên trang Dịch vụ công tỉnh BR-VT

Dữ liệu để cung cấp cho Chatbot là các thủ tục hành chính thuộc thẩm quyền

giải quyết của Ủy ban nhân dân cấp huyện thuộc tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu được lấy

từ Cổng dịch vụ công của tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu (https://dichvucong.baria-

vungtau.gov.vn)

Thủ tục hành chính được phân thành các lĩnh vực bao gồm:

STT Lĩnh vực Thủ tục hành chính Số lƣợng TTHC

1 Công nghiệp tiêu dùng 1

2 Giải quyết khiếu nại tố cáo 1

3 Hòa Giải Cơ Sở 1

4 Hạ tầng kỹ thuật đô thị 1

5 Phí, lệ phí 1

6 Thư Viện 1

http://dichvucong.baria-vungtau.gov.vn/

https://dichvucong.baria-vungtau.gov.vn/

https://dichvucong.baria-vungtau.gov.vn/

47


7 Tiếp công dân, giải quyết khiếu nại, tố cáo 1

8 Tài nguyên nước 1

9 Tổ chức phi chính phủ 1

10 Giáo dục nghề nghiệp 2

11 Môi trường 2

12 Người có công 2

13 Phổ biến giáo dục pháp luật 2

14 Xuất bản, In và Phát hành 2

15 Khiếu nại tố cáo 3

16 Kinh doanh khí 3

17 Kiến trúc quy hoạch 3

18 Lâm nghiệp 3

19 Phòng, chống tệ nạn xã hội 3

20 Quy hoạch xây dựng 3

21 Thu bảo hiểm xã hội, bảo hiểm y tế, bảo hiểm thất

nghiệp, bảo hiểm tai nạn lao động, bệnh nghề nghiệp 3

22 Thủy sản 3

23 Lao động - tiền lương 4

24 Bồi Thường Nhà Nước 5

25 Nông nghiệp và phát triển nông thôn 5

48


26 Phòng, chống tham nhũng 5

27 Thành lập và hoạt động của hộ kinh doanh 5

28 Thủy lợi 5

29 Gia Đình 6

30 Hoạt động xây dựng 6

31 Khiếu nại, tố cáo 6

32 Thi đua - khen thưởng 8

33 Tín ngưỡng, tôn giáo 8

34 Chứng Thực 10

35 Đường bộ 10

36 Văn hóa cơ sở 11

37 Lưu thông hàng hóa trong nước 13

38 Quản lý công sản 14

39 Đất đai 14

40 Bảo trợ xã hội 16

41 Hộ Tịch 16

42 Thành lập và hoạt động của hợp tác xã 16

43 Đấu thầu 19

44 Tổ chức hành chính, đơn vị sự nghiệp công lập, quản

lý nhà nước về hội, quỹ xã hội, quỹ từ thiện 21

49


45 Giáo dục Đào tạo 30

Tổng cộng 296

Với 45 lĩnh vực bao gồm 296 thủ tục hành chính qua phân tích và tìm hiểu

thì người dân và doanh nghiệp có nhu cầu tìm hiểu nhiều nhất ở các lĩnh vực chủ

yếu sau:

STT Lĩnh vực Thủ tục hành chính đƣợc quan tâm nhiều Số lƣợng

TTHC

1 Quy hoạch xây dựng 3

2 Thành lập và hoạt động của hộ kinh doanh 5

3 Hoạt động xây dựng 6

4 Chứng thực 10

5 Đất đai 14

6 Hộ Tịch 16

Tổng cộng 54

Do đó trong khuôn khổ đề tài nghiên cứu chỉ phân tích và xây dựng Chatbot

hỗ trợ các lĩnh vực và thủ tục hiện được người sử dụng quan tâm và có nhu cầu sử

dụng cao như nêu ở trên.

4.2.1.1. Phân tích cấu trúc của Thủ tục hành chính

Theo quy định Khoản 2 điều 1 Nghị định 92/2017/NĐ-CP về sửa đổi Nghị

định liên quan đến kiểm soát thủ tục hành chính quy định việc thực hiện thủ tục

hành chính phải bảo đảm các yêu cầu nhất định. Thủ tục hành chính phải được quy

định trong văn bản quy phạm pháp luật theo đúng thẩm quyền được quy định tại

Luật ban hành văn bản quy phạm pháp luật. Việc quy định một thủ tục hành chính

chỉ hoàn thành khi đáp ứng đầy đủ các bộ phận tạo thành cơ bản sau đây:

50

Tên thủ tục hành chính.

Trình tự thực hiện.

Cách thức thực hiện.

Thành phần, số lượng hồ sơ.

Thời hạn giải quyết.

Đối tượng thực hiện thủ tục hành chính.

Cơ quan giải quyết thủ tục hành chính.

Kết quả thực hiện thủ tục hành chính.

Phí, lệ phí

Mẫu đơn, tờ khai.

Yêu cầu, điều kiện thực hiện thủ tục hành chính.

Từ các bộ phận tạo thành cơ bản của thủ tục hành chính ta hình thành nên

cấu trúc cơ bản để xây dựng Chatbot hiểu và trả lời được các câu hỏi xoay quanh

các thành phần nêu trên. Đồng thời ta cũng xác định được bộ phận Tên thủ tục

hành chính là một bộ phận quan trọng để bot nhận biết được các thành phần bên

trong và đưa ra câu trả lời chính xác do đó bộ phận này được xác định là bộ phận

chính của thủ tục hành chính và được dùng làm biến lưu chính (biến <ten_tthc>)

trong suốt quá trình tương tác với người sử dụng.

Xem qua hai thủ tục hành chính:

Thủ tục đăng ký khai sinh có yếu tố nước ngoài

Thủ tục đăng ký lại khai sinh có yếu tố nước ngoài

Hai thủ tục hành chính trên đều là đăng ký khai sinh có yếu tố nước tuy

nhiên chia hai loại đăng ký lần đầu và đăng ký lại và mỗi loại thì các nội dung thành

phần cấu tạo đều khác nhau. Trên cơ sở đó khi nhận diện được 1 thủ tục hành chính

có tên gọi giống nhau ta phải dạy bot nhận dạng thêm thủ tục hành chính đó thuộc

dạng nào cấp mới hay cấp đổi, cấp lại... Từ đó ta cần xây dựng thêm 1 biến là

<dang_thtc>. Biến này chỉ được sử dụng cho một số loại thủ tục hành chính chứ

không dùng cho tất cả (hình 4.10).

Ví dụ : “Thủ tục đăng ký lại khai sinh có yếu tố nước ngoài” ta sẽ có:

javascript:void(0)

javascript:void(0)

javascript:void(0)

51

+ <ten_tthc>= “đăng ký khai sinh có yếu tố nước ngoài”

+ <dang_tthc>=“cấp lại”

Hình 4.10. Kiểm tra thử các biến thực thể

4.2.1.2. Xây dựng bộ câu hỏi dựa trên các thành phần cơ bản của thủ tục

hành chính

Qua khảo sát và tìm hiểu thì người sử dụng chủ yếu quan tâm đến một vài

thành phần cấu thành chủ yếu của thủ tục hành chính trên cơ sở ta có được quy luật

đặt câu hỏi về thủ tục hành chính như sau : <thành phần cấu tạo thủ tục hành

chính>+<tên thủ tục hành chính>. Dưa trên quy luật này tiến hành xây dựng bộ câu

hỏi chủ yếu được quan tâm nhiều nhất, cụ thể:

Bộ câu hỏi cho Trình tự thực hiện:

o Thực hiện < ten_tthc > như thế nào?

o Trình tự thực hiện < ten_tthc >?

o Quy trình thực hiện < ten_tthc >?

52

Bộ câu hỏi Cách thức thực hiện:

o Nộp <ten_tthc> ở đâu?

o <ten_tthc> có được nộp trực tuyến không?

o Nộp <ten_tthc> qua bưu điện được không?

Bộ câu hỏi cho Thành phần, số lƣợng hồ sơ:

o <ten_tthc> cần những hồ sơ gì?

o Làm <ten_tthc> nộp những gì?

o Thành phần hồ sơ <ten_tthc>?

Bộ câu hỏi cho Thời hạn giải quyết:

o Giải quyết <ten_tthc> trong bao lâu?

o <ten_tthc> thực hiện bao nhiêu ngày?

o Thời gian giải quyết <ten_tthc>?

Bộ câu hỏi cho Phí, lệ phí:

o Thực hiện <ten_tthc> bao nhiêu tiền?

o Lệ phí thực hiện <ten_tthc>?

Một số câu hỏi đề xuất để xây dựng Chatbot ban đầu (hình 4.11), khi khi đưa

vào sử dụng ta sẽ có thống kê và từ đó trích xuất thêm các câu hỏi của người sử

dụng để cung cấp cho Bot và dạy bot ngày càng thông minh và đáp ứng được nhiều

hơn cho người sử dụng.

53

Hình 4.11. Bộ câu hỏi

4.2.1.3. Xây dựng Cây quyết định cho Bot hoạt động

Sau khi xây dựng được bộ câu hỏi cho các thành phần chính cấu thành một

thủ tục hành chính mà người sử dụng quan tâm ta tiến hành xây dựng cây quyết

định cho Bot hoạt động dựa trên bộ câu hỏi của người sử dụng.

Đầu tiên cần xác định nút gốc (root) là câu hỏi người dùng đưa ra. Trong câu

hỏi của người dùng ta phân tích được lĩnh vực của thủ tục hành chính và xác định

đây là một nút trung gian của nút gốc (hình 4.12).

CÂU HỎI CỦA

NGƢỜI DÙNG

Lĩnh vực

đăng ký kinh doanh Lĩnh vực xây dựng Lĩnh vực đất đaiLĩnh vực ... Lĩnh vực ...Lĩnh vực xây dựng

Hình 4.12. Nút gốc và các nút trung gian

Tại các nút trung gian (lĩnh vực của thủ tục hành chính) tiếp tục có các nút

trung gian khác là thủ tục hành chính mà người sử dụng muốn hỏi như thủ tục

chuyển nhượng, xây dựng nhà ở, chứng chỉ quy hoạch, tách thửa ...

Lĩnh vực


Tách thửaCấp sổ đỏ Chuyển nhƣợngXây dựng nhà ởChứng chỉ quy

hoạch

Hình 4.13. Các nút trung gian của nút lĩnh vực thủ tục hành chính

Tại một số nút trung gian (thủ tục hành chính) có thêm một nút trung gian do

thủ tục hành chính đó có 2 loại (cấp lần đầu và cấp đổi) tuy nhiên một số nút lại

54

không có thêm nút trung gian đó mà tiến tới nút lá là các thành phần cấu thành thủ

tục hành chính như : trình tự thực hiện, cách thức thực hiện, thành phần hồ sơ, phí,

lệ phí... (hình 4.14).

CÂU HỎI CỦA

NGƢỜI DÙNG

Lĩnh vực


Tách thửaCấp sổ đỏ Chuyển nhƣợngXây dựng nhà ởChứng chỉ quy

hoạch

Cấp đổiCấp lần đầuGia hạnCấp lần đầu

Thành

phần hồ

sơ

Phí, lệ phíCách thưc

thực hiệnBiểu mẫu

Thành

phần hồ

sơ

Phí, lệ phíCách thưc


Cách thưc


Hình 4.14. Mô hình cây quyết định cho Bot hoạt động

Sau khi xây dựng được các cây quyết định cho các thành phần của thủ tục

hành chính ta tiến hành xây dựng các kịch bản cho Chatbot hoạt động theo mô hình

cây quyết định đã xây dựng (hình 4.11).

55

Hình 4.15. Kịch bản trình tự thủ tục hành chính

Đây là hai bước quan trọng để hình thành được cơ chế hoạt động cho

Chatbot.

4.2.2. Triển khai xây dựng Chatbot trên nền tảng FPT.AI

4.2.2.1. Xây dựng mẫu câu cho Chatbot

Trên cơ sở phân tích ở mục 4.2.1, ta xây dựng Câu mẫu cho thành phần cơ

bản cụ thể như sau (hình 4.16):

o Trình tự thực hiện (phụ lục 1)

o Cách thức thực hiện (phụ lục 2)

o Thành phần, số lượng hồ sơ (phụ lục 3)

o Thời hạn giải quyết (phụ lục 4)

56

o Phí, lệ phí (phụ lục 5)

Hình 4.16. Mẫu câu Trình tự thực hiện

4.2.2.2. Phân loại ý định và xác định thực thể trong mẫu câu

Để Chatbot nhận diện được các thủ tục hành ta cần xác định các thực thể

trong mẫu câu để bot nhận diện được câu đó đang hỏi về thủ tục hành chính nào.

Ví dụ trong câu “Thực hiện cấp lại chứng chỉ quy hoạch như thế nào?” ta xác

định ý định của câu hỏi và các thực thể (hình 4.17):

57

Hình 4.17. Xác định ý định và các loại thực thể trong câu

Phân loại được ý định và xác định được các thực thể trong câu mẫu là mấu

chốt cho bot sử dụng các thuật toán NLP đã được trang bị để phân tích và nhận

dạng ra được các câu hỏi của người sử dụng.

Với câu hỏi “Thực hiện cấp lại chứng chỉ quy hoạch như thế nào?” ta phân

loại ý định và xác định các thực cụ thể như sau:

Ý định : người dùng hỏi về trình tự thực hiện (trinh_tu_thuc_hien)

Thực thể: có 2 thực thể được xác định:

+ Dạng thủ tục hành chính (dang_tthc) là cấp lại

+ Tên thủ tục hành chính (ten_tthc) là chứng chỉ quy hoạch

4.2.2.3. Xây dựng các kịch bản cho Chatbot hoạt động

Sau khi xây dựng được các mẫu câu, xác định được ý định, loại thực thể

trong các mẫu câu ta tiến hành xây dựng các kịch bản cho từng loại thành phần thủ

tục hành chính và hình thành cơ bản được Chatbot. Việc xây dựng kịch bản cần dựa

trên các mô hình cây quyết định đã xây dựng trước đó ở mục 4.2.1.3.

Sau đây là một số kịch bản cho các thành phần của thủ tục hành chính (hình

4.18, 4.19, 4.20).

58

Hình 4.18. Kịch bản – Cách thức thực hiện

59

Hình 4.19. Kịch bản – Trình tự thực hiện

60

Hình 4.20. Kịch bản – Thành phần hồ sơ

61

Chƣơng 5. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ NHẬN XÉT

5.1. Kết quả thực nghiệm

Chatbot được xây dựng và kết nối qua Fanpage Facebook của Thành phố Bà

Rịa tại địa chỉ https://www.facebook.com/UBND.TPBaRia (hình 5.1) và Cổng

thông tin điện tử thành phố Bà Rịa tại địa chỉ http://baria.baria-vungtau.gov.vn

(hình 5.2).

Hình 5.1. Chatbot trên Fanpage Thành phố Bà Rịa

Hình 5.2. Chatbot trên Cổng thông tin điện tử thành phố Bà Rịa

http://baria.baria-vungtau.gov.vn/

62

Bot chào người sử dụng khi bắt đầu sử dụng Chatbot (hình 5.3):

Hình 5.3. Bot chào người dùng

Tại đây người dùng sẽ được bot gợi ý sử dụng một kịch bản thường dùng

được ấn định sẵn như:

+ Trình tự thực hiện TTHC: Bot đưa người dùng đến mục hỏi đáp về các

trình tự thủ tục hành chính.

+ Cách thức thực hiện TTHC: Bot đưa người dùng đến mục hỏi đáp về cách

thức thực hiện các loại thủ tục hành chính.

+ Thành phần hồ sơ: Bot đưa người dùng đến mục hỏi đáp về thành phần hồ

sơ thủ tục hành chính.

63

Người dùng có thể lựa chọn các mục gợi ý hoặc đưa ra câu hỏi. Nếu người

dùng chọn 1 mục nào đó bot sẽ đưa thêm gợi ý cho người dùng để xác định chính

xác ý định của người dùng (hình 5.4).

Hình 5.4. Bot đưa thêm lựa chọn để hiểu được ý muốn của người dùng

Người dùng chọn Trình tự thực hiện TTHC bot sẽ yêu cầu người dùng chọn

thủ tục hành chính cần xem. Khi người dùng chọn thủ tục Giấy phép xây dựng thì

64

bot sẽ hỏi loại thủ tục cấp mới hay cấp lại vì đây là là thủ tục hành chính có hai loại

cấp mới và cấp lại (hình 5.5).

Hình 5.5. Bot hỏi lại người dùng muốn xem

Người sử dụng cho bot biết là xem thủ tục cấp mới hoặc gia hạn giấy phép

xây dựng bot sẽ lựa chọn đúng câu trả lời để cung cấp cho người dùng (hình 5.6,

5.7).

65

Hình 5.6. Bot trả lời câu hỏi thực hiện cấp mới giấy phép xây dựng

66

Hình 5.7. Bot trả lời câu hỏi thực hiện gia hạn giấy phép xây dựng

Bot thực hiện với câu hỏi: Thực hiện đăng ký khai sinh như thế nào? (hình

5.8, 5.9):

67

Hình 5.8. Bot hỏi người dùng loại thủ tục

68

Hình 5.9. Bot trả lời trình tự đăng ký khai sinh và gợi ý thêm

Đối với các thủ tục khác bot cũng được huấn luyện và trả lời cho mẫu câu

tương tự như trên.

Chạy thử Bot với nhóm câu hỏi hình thức thực hiện (hình 5.10).

69

Hình 5.10. Bot trả lời theo từng thủ tục và gợi ý

Chạy thử bot với bộ câu hỏi lệ phí hồ sơ (hình 5.11, 5.12).

70

Hình 5.11. Demo bot với bộ câu hỏi lệ phí hồ sơ

71

Hình 5.12. Bot nhận dạng được tên thủ tục hành chính trong câu hỏi

Chạy thử bot với bộ câu hỏi về thành phần hồ sơ (hình 5.13, 5.14, 5.15,

5.16):

72

Hình 5.13. Bot trả lời thành phần hồ sơ đăng ký kinh doanh

73

Hình 5.14. Bot trả lời thành phần hồ sơ giấy phép xây dựng

74

Hình 5.15. Bot trả lời thành phần hồ sơ giấy phép xây dựng

75

Hình 5.16. Bot trả lời và hướng dẫn cho người dùng tải mẫu tờ khai

Trên cơ sở các mẫu câu đã xây dựng cho bot thì hầu hết bot nhận dạng và trả

lời tương đối chính xác với tỉ lệ khá cao qua thời gian thử nghiệm 3 tháng đạt

86,49% (hình 5.16)

76

Hình 5.17. Thống kê quá trình chạy thử nghiệm bot

Trường hợp các câu hỏi người sử dụng hỏi mà bot không nhận dạng được bot

sẽ thông báo để người sử dụng gửi lại tin nhắn cho nhân viên tư vấn (hình 5.18):

Hình 5.18. Câu hỏi bot không xác định được và chuyển cho nhân viên tư vấn

Và một số trường hợp bot nhận dạng sai câu hỏi (hình 5.19):

77

Hình 5.19. Bot nhận dạng sai câu hỏi

Đối với những trường hợp này sau khi nhân viên tư vấn hỗ trợ người dùng và

thông báo cho quản trị để ghi nhận và huấn luyện bot để bot nhận dạng đúng các

câu hỏi đó về sau (hình 5.20).

Hình 5.20. Lịch sử bot hoạt động

Người quản trị sẽ tiến hành điều chỉnh và huấn luyện lại cho bot để bot nhận

dạng lại các câu hỏi không hiểu hoặc nhận dạng sai.

78

Đối với câu hỏi: “e muốn xin cấp giấy phép xây dựng nhà. vậy a/c cho hỏi e

có thể nộp hồ sơ điện tử được ko ạ. thank a/c” bot nhận diện ý định là chao_hỏi và

trả lời là “Xin chào bạn” (hình 5.19) theo đúng câu hỏi thì đó là cách thức thực hiện

thủ tục hành chính xin giấy phép xây dựng. Người quản trị sẽ tiến hành chỉ định cho

bot biết ý định và các thực thể trong câu hỏi (hình 5.21).

.

Hình 5.21. Huấn luyện lại bot

Sau khi được huấn luyện lại bot đã có thể trả lời được câu hỏi “e muốn xin

cấp giấy phép xây dựng nhà. vậy a/c cho hỏi e có thể nộp hồ sơ điện tử được ko ạ.

thank a/c” (hình 5.22):

79

Hình 5.22. Bot trả lời câu hỏi nhận dạng sai sau khi được huấn luyện

80

5.2. Kết luận và hƣớng phát triển

5.2.1. Kết luận

Chatbot hỗ trợ thủ tục hành chính trên Cổng thông tin điện tử Thành phố Bà

Rịa đã được xây dựng thành công, giúp tự động hoá quá trình đáp ứng của bộ phận

tiếp nhận/ xử lý các yêu cầu của người dân, cắt giảm chi phí vận hành, rút ngắn thời

gian đáp ứng và nâng cao sự hài lòng của người dân. Chatbot được xây dựng trên

nền tảng FTP.AI. Hệ thống Chatbot đã đáp ứng được yêu cầu đặt ra ban đầu với

chức năng hỗ trợ tư vấn về thủ tục hành chính.

Hệ thống đã được Ủy ban nhân dân thành phố Bà Rịa, tỉnh Bà Rịa – Vũng

Tàu cho phép vận hành trên Cổng thông tin điện tử thành phố Bà Rịa tại địa chỉ

http://baria.baria-vungtau.gov.vn từ năm 2019 và được Ủy ban nhân dân thành phố

Bà Rịa công nhận sáng kiến, kinh nghiệm cấp cơ sở năm 2019 tại Quyết định số

7325/QĐ-UBND ngày 18/11/2019 về việc công nhận sáng kiến cấp cơ sở năm

2019; Đồng thời Ủy ban nhân dân thành phố Bà Rịa đã trình và được Ủy ban nhân

dân tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu công nhận sáng kiến có phạm vị áp dụng cấp tỉnh tại

Quyết định số 564/QĐ-UBND ngày 17/3/2020 của Ủy ban nhân dân tỉnh Bà Rịa –

Vũng Tàu về việc công nhận sáng kiến có phạm vi ảnh hưởng, hiệu quả áp dụng ở

cấp tỉnh.

Ƣu điểm

Trong quá trình nghiên cứu về xây dựng Chatbot hỗ trợ thủ tục hành chính

trên Cổng thông tin điện tử Thành phố Bà Rịa, luận văn đã đạt được một số nội

dung sau:

- Tìm hiểu, phân tích và cấu trúc cho các thủ tục hành chính.

- Tìm hiểu phương pháp học máy, ứng dụng mô hình cây quyết định và NLP

trong xây dựng Chatbot.

- Tìm hiểu và sử dụng nền tảng FPT.AI dùng phát triển Chatbot.

- Cài đặt chạy thực nghiệm thành công trên bộ dữ liệu về thủ tục hành chính.

81

- Có thể thay đổi và bổ sung các chủ đề hội thoại, các mẫu hội thoại để cho

ra kết quả phù hợp nhất, cũng như thể hiện được sự thông minh và gần gũi với con

người hơn.

Nhƣợc điểm

- Do kết hợp nhiều phương pháp nên ứng dụng còn hạn chế về mặt xử lý

cùng lúc nhiều yêu cầu.

- Về dữ liệu huấn luyện còn ít. Các kịch bản Chatbot chưa đủ lớn.

- Dữ liệu thu thập chỉ tập trung ở một số thủ tục hành chính thông dụng, chưa

thu thập hết dữ liệu về thủ tục hành chính. Cài đặt thực nghiệm chưa phong phú.

Phạm vi ứng dụng

Hệ thống Chatbot hỗ trợ tư vấn được xây dựng để ứng dụng trong việc hỗ trợ

tìm hiểu về thủ tục hành chính và một số lĩnh vực khác như hướng dẫn du lịch,

hướng dẫn giới thiệu các danh lam thắng cảnh… trên Cổng thông tin điện tử Thành

phố Bà Rịa, tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu. Ngoài ra hệ thống Chatbot có thể sử dụng như

một kênh giao tiếp giữa chính quyền và người dân, tiếp nhận những phản ánh, kiến

nghị của người dân một cách nhanh chóng, thuận tiện và không giới hạn về thời

gian, địa điểm.

5.2.2. Hƣớng phát triển

Thu thập thêm dữ liệu mở rộng khả năng hỗ trợ tư vấn toàn bộ thủ tục hành

chính thuộc tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu. Nâng cấp hệ trợ giúp không chỉ tư vấn trợ

giúp bằng văn bản mà còn có thể bằng giọng nói với các mô hình tượng trưng sinh

động.

82

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

[1] Cổng dịch vụ công Tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu, truy cập ngày 20/8/2020-

https://dichvucong.baria-vungtau.gov.vn.

[2] Cổng thông tin Điện lực Việt Nam, truy cập ngày 15/9/2020 -

https://www.evn.com.vn/”.

[3] Cổng thông tin du lịch Thành phố Đà Nẳng, truy cập ngày 17/8/2020

https://danangfantasticity.com/.

[4] Nghị định số 63/2010/NĐ-CP ngày 08/6/2010 của Chính phủ về soát thủ

tục hành chính.

[5] Vũ Khắc Tiệp (2018). Machine Learning cơ bản. Nhà xuất bản Khoa học

và kỹ thuật.

Tiếng Anh

[6] Akhil Mittal (2019). Getting Started with Chatbots: Learn and create your

own chatbot with deep understanding of Artificial Intelligence and

Machine Learning. BPB Publications.

[7] Akshay Kulkarni, Adarsha Shivananda (2019). Natural Language

Processing Recipes: Unlocking Text Data with Machine Learning and

Deep Learning using Python. Apress.

[8] Andrew Maas (2017). Dialogue System Introduction and Frame-Based

Dialogue. Springer.

[9] Boris Galitsky (2019). Developing Enterprise Chatbots: Learning

Linguistic Structures. Springer.

[10] G.G. Lee, H.K. Kim, M. Jeong, J.-H. Kim (2015). Natural Language

Dialog Systems and Intelligent Assistants. Springer.

[11] Gerardus Blokdyk (2018). Chatbot: Complete Self-Assessment Guide.

CreateSpace Independent Publishing Platform.

83

[12] Jan Kozak (2018). Decision Tree and Ensemble Learning Based on Ant

Colony Optimization. Springer.

[13] Karthiek Reddy Bokka, Shubhangi Hora, Tanuj Jain, Monicah Wambugu

(2019). Deep Learning for Natural Language Processing: Solve your

natural language processing problems with smart deep neural networks.

Packt Publishing Ltd.

[14] Lasse Rouhiainen (2018). Artificial Intelligence: 101 Things You Must

Know Today About Our. Createspace Independent Publishing Platform.

[15] Li Deng, Yang Liu (2018). Deep Learning in Natural Language

Processing. Springer.

[16] Management Association, Information Resources (2019). Natural

Language Processing: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications:

Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. IGI Global.

[17] Michael Walker (2017). Introduction to Natural Language Processing:

Concepts and Fundamentals for Beginners. Createspace Independent

Publishing Platform.

[18] Obinna Chilezie Njoku (2019). Decision Trees and Their Application for

Classification and Regression Problems. Missouri State University.

[19] Oliver Theobald (2018). Machine Learning for Absolute Beginners: A

Plain English Introduction. Independently Published.

[20] Omar Essam (2019). Interactive Chatbots with TensorFlow. Packt

Publishing.

[21] Peter Jackson, Isabelle Moulinier (2007). "Natural Language Processing

for Online Applications: Text retrieval, extraction and categorization.

Second revised edition," John Benjamins Publishing,.

[22] Ryan Roberts, "Machine Learning: The Ultimate Beginners Guide for

Neural Networks, Algorithms, Random Forests and Decision Trees Made

Simple," CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017.

84

[23] Tommi Jauhiainen, Marco Lui, Marcos Zampieri, Timothy Baldwin,

Krister Lindén (2019). „Automatic Language Identification in Texts: A

Survey‟. Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 65, 675-282.

PHỤ LỤC

Phụ lục 1 : Danh mục các câu mẫu trình tự thực hiện

STT Mẫu câu Ý định/Thực thể

1 Thực hiện cấp lại chứng chỉ quy hoạch như

thế nào?

Ý định: trinh_tu_thuc_hien |

Thực thể: dang_tthc, ten_tthc

2 Trình tự thực hiện cấp lại chứng chỉ quy

hoạch?


Thực thể: dang_tthc

3 Quy trình thực hiện cấp lại chứng chỉ quy

hoạch?


Thực thể: dang_tthc, ten_tthc

4 Quy trình thực hiện chứng chỉ quy hoạch? Ý định: trinh_tu_thuc_hien |

Thực thể: ten_tthc

5 Trình tự thực hiện chứng chỉ quy hoạch? Ý định: trinh_tu_thuc_hien |


6 Thực hiện chứng chỉ quy hoạch như thế

nào?



7 trình tự thực hiện Ý định: trinh_tu_thuc_hien

Phụ lục 2: Danh mục các câu mẫu cách thức thực hiện


1 Hồ sơ cấp phép xây dựng có được nộp trực

tuyến không?

Ý định: cach_thuchien | Thực

thể: hinh_thuc_nop, ten_tthc

2 Nộp hồ sơ đăng ký kinh doanh qua bưu

điện được không?


thể: ten_tthc, hinh_thuc_nop

3 Hồ sơ đăng ký kinh doanh có được nộp

trực tuyến không?



4 Nộp hồ sơ đăng ký kinh doanh ở đâu? Ý định: cach_thuchien | Thực


5

e muốn xin cấp giấy phép xây dựng nhà.

vậy a/c cho hỏi e có thể nộp hồ sơ điện tử

được ko ạ. thank a/c


thể: hinh_thuc_nop, ten_tthc


6 cách thức thực hiện Ý định: cach_thuchien

Phụ lục 3: Danh mục các câu mẫu thành phần hồ sơ


1 thành phần hồ sơ đăng ký kinh doanh Ý định: tp_hoso

2 thành phần hồ sơ giấy phép xây dựng? Ý định: tp_hoso | Thực thể:

ten_tthc

3 làm giấy phép xây dựng nộp những gì? Ý định: tp_hoso | Thực thể:

ten_tthc

4 cấp phép xây dựng cần những hồ sơ gì? Ý định: tp_hoso | Thực thể:

ten_tthc

5 thành phần hồ sơ Ý định: tp_hoso

Phụ lục 4: Danh mục các câu mẫu thời hạn giải quyết


1 thời gian thực hiện Ý định: thoigian_thuchien

2 Giải quyết giấy phép xây dựng trong bao

lâu?

Ý định: thoigian_thuchien | Thực

thể: ten_tthc, $datetime

3 Cấp giấy phép xây dựng thực hiện bao

nhiêu ngày?



4 Thời gian giải quyết cấp giấy phép xây

dựng?


thể: $datetime, ten_tthc

5 thời gian cấp giấy phép xây dựng Ý định: thoigian_thuchien | Thực


6 cấp giấy phép xây dựng bao lâu? Ý định: thoigian_thuchien | Thực

thể: $datetime, ten_tthc

7 cấp giấy phép xây dựng bao nhiêu ngày? Ý định: thoigian_thuchien | Thực


8 Thời hạn giải quyết thủ tục cấp giấy phép Ý định: thoigian_thuchien | Thực


xây dựng bao nhiêu ngày? thể: $datetime, ten_tthc

Phụ lục 5: Danh mục các câu mẫu lệ phí hồ sơ


1 Lệ phí thực hiện giấp phép xây dựng? Ý định: lephi | Thực thể: ten_tthc

2 Thực hiện cấp giấy phép xây dựng bao

nhiêu tiền?

Ý định: lephi | Thực thể: ten_tthc

3 Lệ phí hồ sơ xây dựng Ý định: lephi | Thực thể: ten_tthc

4 Lệ phí Ý định: lephi

5 Lệ phí hồ sơ Ý định: lephi

6 bao nhiêu tiền Ý định: lephi

7 phí làm hồ sơ Ý định: lephi

Phụ lục 6: Danh mục các mẫu câu khác


25 quy hoạch xây dựng Ý định: dvc_quihoach | Thực thể:

ten_tthc

26 chứng chỉ quy hoạch Ý định: dvc_quihoach | Thực thể:

ten_tthc

27 đăng ký trực tuyến Ý định: dvc_tructuyen

28 dịch vụ công trực tuyến Ý định: dvc_tructuyen

30 chào bạn hẹn gặp lại Ý định: tam_biet

31 tôi muốn gặp nhân viên tư vấn Ý định: yc_hotro

32 tôi muốn hỗ trợ Ý định: yc_hotro

33 tôi muốn xem quy hoạch Ý định: xd_quyhoach | Thực thể:

ten_tthc

34 quy hoạch Ý định: xd_quyhoach | Thực thể:

ten_tthc

35 hồ sơ tặng cho đất Ý định: dd_tangcho | Thực thể:


ten_tthc

36 tôi muốn cho con tôi đất Ý định: dd_tangcho

37 thành phần hồ sơ mua bán đất Ý định: dd_chuyennhuong

38 tôi muốn chuyển nhượng đất Ý định: dd_chuyennhuong | Thực

thể: ten_tthc

39 Hồ sơ chuyển nhượng Ý định: dd_chuyennhuong | Thực

thể: ten_tthc

45 chào bạn Ý định: chao_hoi

46 tạm biệt Ý định: tam_biet

47 goodbye Ý định: tam_biet

48 bái bai Ý định: tam_biet

49 chào Ý định: chao_hoi

50 hello Ý định: chao_hoi

51 hi Ý định: chao_hoi

52 chào buổi sáng Ý định: chao_hoi

53 bai bai Ý định: tam_biet

54 tạm biệt nhé Ý định: tam_biet

55 bye Ý định: tam_biet

56 hẹn gặp lại Ý định: tam_biet

57 xin chào Ý định: chao_hoi

Phụ lục 7: Danh mục Ý định

STT Ý định Diễn giải

1 thoigian_thuchien Thời gian thực hiện

2 tp_hoso Thành phần hồ sơ

3 cach_thuchien Cách thức thực hiện

4 trinh_tu_thuc_hien Trình tự thực hiện

5 dvc_quihoach Dịch vụ công - Quy hoạch

6 dvc_tructuyen Dịch vụ công - Trực tuyến

STT Ý định Diễn giải

7 lephi Lệ phí hồ sơ

8 yc_hotro Yêu cầu hỗ trợ

9 tam_biet Tạm Biệt

10 chao_hoi Chào Hỏi

Phụ lục 8: Các quyết định công nhận sáng kiến