Title [SGU][Project] Đồ án chuyên ngành (2025-2026 - HK1).docx ✅

5. Báo cáo, mã nguồn, demo (1.0đ) • Báo cáo đầy đủ, khoa học (0.5đ) • Mã nguồn sạch, có comment, README (0.25đ) • Video demo rõ ràng, đủ chức năng (0.25đ) 1.0 Tổng điểm: 10 VII. HƯỚNG DẪN TRIỂN KHAI (DÀNH CHO SINH VIÊN) 1. Giải pháp NLP (5 bước) Kiến trúc module NLP được thiết kế theo mô hình hybrid (kết hợp rule-based và model-based) để đảm bảo hiệu quả cao với tài nguyên hạn chế (không cần GPU). Sử dụng Underthesea làm thư viện chính cho xử lý tiếng Việt, kết hợp dateutil cho phân tích thời gian. ● Kiến trúc tổng quát (Sơ đồ khối – sinh viên vẽ flowchart trong báo cáo): [Đầu vào: Câu tiếng Việt] ↓ (Preprocessing) [Component 1: Phân đoạn từ & Tiền xử lý] → Danh sách từ đã chuẩn hóa ↓ (NER Extraction) [Component 2: Trích xuất thực thể] → TIME, LOCATION ↓ (Rule-based) [Component 3: Rule-based extraction] → Sự kiện, Nhắc nhở ↓ (Time Parsing) [Component 4: Phân tích thời gian] → Datetime tuyệt đối ↓ (Validation) [Component 5: Hợp nhất & xử lý lỗi] → Đầu ra dictionary hoặc lỗi ↓ [Core Engine: Lưu sự kiện] o Component 1: Xử lý đặc trưng tiếng Việt (không dấu cách). o Component 2: Model-based (NER) để nhận diện thực thể. o Component 3: Rule-based để bắt mẫu cố định. o Component 4: Chuyển đổi thời gian tương đối. o Component 5: Kiểm tra tính hợp lệ. Hướng dẫn chi tiết và cụ thể