📄 README.md

🇻🇳 Vietnamese Sentiment Assistant

Trợ lý phân loại cảm xúc tiếng Việt sử dụng Transformer (PhoBERT)

Ứng dụng phân loại cảm xúc văn bản tiếng Việt thành 3 loại: POSITIVE (Tích cực), NEUTRAL (Trung lập), NEGATIVE (Tiêu cực). Hỗ trợ xử lý văn bản có dấu, không dấu, viết tắt và phát hiện phủ định.

📋 Thông tin đồ án

Mục	Nội dung
Tên đồ án	Trợ lý phân loại cảm xúc tiếng Việt (Vietnamese Sentiment Assistant)
Mục đích	Phân loại cảm xúc (tích cực, trung tính, tiêu cực) từ văn bản tiếng Việt
Ngôn ngữ	Python
Thư viện chính	Hugging Face Transformers, PhoBERT, Streamlit, SQLite
Độ chính xác	100% trên 10 test cases (vượt yêu cầu 65%)

✨ Tính năng chính

🤖 Phân loại cảm xúc: Sử dụng mô hình Hybrid (Rule-based + PhoBERT Transformer)
🇻🇳 Xử lý tiếng Việt: Hỗ trợ có/không dấu, viết tắt (ko, dc, tks...), phát hiện phủ định
💾 Lưu trữ lịch sử: Lưu kết quả vào SQLite với bảng sentiments (id, text, sentiment, timestamp)
🌐 Giao diện web: Streamlit đẹp, dễ sử dụng
📊 Thống kê: Hiển thị số lượng theo từng loại cảm xúc

🖥️ Yêu cầu hệ thống

Python 3.8+
RAM: 4GB+ (cho mô hình Transformer)
Dung lượng: 2GB+ (cho mô hình và dependencies)
Kết nối internet (lần đầu để tải mô hình)

🚀 Cài đặt & Chạy ứng dụng

Bước 1: Cài đặt dependencies

pip install -r requirements.txt

Bước 2: Chạy ứng dụng Web (Khuyến nghị)

cd vietnamese-sentiment-assistant
python -m streamlit run src/main.py

Ứng dụng sẽ mở trong trình duyệt tại http://localhost:8501

Bước 3: Chạy Test Cases

python tests/test_cases.py

📖 Hướng dẫn sử dụng

Nhập câu tiếng Việt vào ô văn bản (VD: "Hôm nay tôi rất vui")
Nhấn nút "Phân loại cảm xúc"
Xem kết quả:

😊 Tích cực (màu xanh)

😐 Trung lập (màu xanh dương)

😢 Tiêu cực (màu đỏ)
Xem lịch sử phân loại bên dưới

🧪 Bộ Test Cases (10 câu theo đề bài)

STT	Đầu vào	Đầu ra mong đợi
1	Hôm nay tôi rất vui	POSITIVE
2	Món ăn này dở quá	NEGATIVE
3	Thời tiết bình thường	NEUTRAL
4	Rat vui hom nay	POSITIVE
5	Công việc ổn định	NEUTRAL
6	Phim này hay lắm	POSITIVE
7	Tôi buồn vì thất bại	NEGATIVE
8	Ngày mai đi học	NEUTRAL
9	Cảm ơn bạn rất nhiều	POSITIVE
10	Mệt mỏi quá hôm nay	NEGATIVE

Kết quả: ✅ 100% (10/10) - Vượt yêu cầu 65%

📂 Cấu trúc dự án

vietnamese-sentiment-assistant/
├── src/
│   ├── main.py                  # Giao diện Streamlit
│   ├── sentiment_classifier.py  # Logic phân loại cảm xúc (Hybrid)
│   └── database.py              # Quản lý SQLite (bảng sentiments)
├── tests/
│   └── test_cases.py            # 10 test cases theo đề bài
├── requirements.txt             # Dependencies
└── README.md                    # Tài liệu này

🔧 Kiến trúc hệ thống

[Đầu vào: Câu tiếng Việt]
        ↓
[Tiền xử lý] → Chuẩn hóa Unicode, mở rộng viết tắt, loại dấu câu
        ↓
[Phát hiện phủ định] → Kiểm tra từ phủ định (không, chưa, chẳng...)
        ↓
    ┌───┴───┐
    ↓       ↓
[Rule-based]  [PhoBERT Transformer]
    ↓       ↓
    └───┬───┘
        ↓
[Kết quả: POSITIVE / NEUTRAL / NEGATIVE]
        ↓
[Lưu SQLite + Hiển thị UI]

🛠️ Công nghệ sử dụng

Thành phần	Công nghệ
NLP Model	PhoBERT (wonrax/phobert-base-vietnamese-sentiment)
Framework	Hugging Face Transformers
Giao diện	Streamlit
Database	SQLite3
Tokenizer	PyVi (ViTokenizer)

⚠️ Troubleshooting

Lỗi	Giải pháp
Không load được model	Kiểm tra kết nối internet để tải model từ Hugging Face
Lỗi dependencies	Chạy `pip install -r requirements.txt`
streamlit không nhận	Chạy `python -m streamlit run src/main.py`

📜 License

Dự án này dành cho mục đích học thuật và nghiên cứu.

👨‍💻 Tác giả

Đồ án môn học - Seminar Project 2025