NGHIỆM THU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN NĂM 2026

Thực hiện quyết định số 229/QĐ-CSII ngày 20/05/2026 của Giám đốc cơ sở II – Trường ĐH Lao động Xã hội, ngày 25/05/2026, tại phòng họp H2, Hội đồng nghiệm thu đã tổ chức buổi nghiệm thu đề tài nghiên cứu khoa học sinh viên năm 2026.

Đề tài “Nghiên cứu và xây dựng hệ thống phát hiện tin giả tiếng Việt bằng mô hình Bi-LSTM” đã được sinh viên Trần Ngọc Duy - Lớp Đ23HT1 bảo vệ thành công trước hội đồng.

Chủ nghiệm đề tài đã trình bày báo cáo và nhận được nhiều ý kiến phản biện từ Hội đồng. Sau khi hoàn tất chỉnh sửa theo biên bản góp ý, Hội đồng đã thông qua đề tài.

Đề tài tập trung vào việc xây dựng một hệ thống tự động có khả năng phân tích và phân loại các văn bản tiếng Việt thành tin thật hoặc tin giả, dựa trên kiến trúc mạng nơ-ron hồi tiếp hai chiều Bi-LSTM.

Mục tiêu của nghiên cứu bao gồm:

Thứ nhất, hệ thống hóa cơ sở lý luận về tin tức giả mạo và các mô hình học sâu ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thông qua việc tổng hợp các nghiên cứu trong và ngoài nước về phát hiện tin giả, đặc biệt là các tiếp cận sử dụng LSTM và Bi-LSTM.

Thứ hai, xây dựng quy trình xử lý và huấn luyện mô hình phát hiện tin giả tiếng Việt. Nghiên cứu sử dụng tập dữ liệu gồm 22.075 mẫu tin tức tiếng Việt, thực hiện tiền xử lý toàn diện bao gồm chuẩn hóa Unicode, loại bỏ nhiễu, tách từ, xóa stopwords và áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu để cân bằng hai lớp dữ liệu. Hai mô hình LSTM và Bi-LSTM được xây dựng, huấn luyện và so sánh hiệu năng.

Thứ ba, đánh giá hiệu quả của mô hình Bi-LSTM so với LSTM trên năm chỉ số: AUC, Accuracy, Precision, Recall và F1-score. Kết quả mô hình Bi-LSTM vượt trội hơn LSTM trên toàn bộ các tiêu chí. Điểm mới của đề tài là lần đầu ứng dụng kết hợp kỹ thuật Stratified K-Fold Cross Validation và Automatic Mixed Precision vào huấn luyện mô hình phát hiện tin giả tiếng Việt.

Phương pháp nghiên cứu được sử dụng bao gồm thu thập và tiền xử lý dữ liệu, phân tích thống kê và phân tích tổng hợp. Đề tài cũng thiết kế và triển khai hệ thống phát hiện tin giả theo kiến trúc phân tầng, gồm giao diện người dùng, máy chủ web trung gian và dịch vụ suy luận mô hình, hỗ trợ kiểm tra tin tức đơn lẻ hoặc theo lô với giao diện trực quan.

 Đề tài góp phần cung cấp cơ sở khoa học vững chắc trong lĩnh vực phát hiện tin giả cho ngôn ngữ tiếng Việt một lĩnh vực còn nhiều khoảng trống so với các nghiên cứu quốc tế. Thông qua việc xây dựng, kiểm định và so sánh hai kiến trúc mô hình học sâu, nghiên cứu đóng góp vào việc hoàn thiện nền tảng lý luận về ứng dụng mạng nơ-ron hồi tiếp trong xử lý văn bản tiếng Việt. Kết quả nghiên cứu không chỉ có giá trị học thuật mà còn tạo nền tảng thảo luận quan trọng cho các nghiên cứu tiếp theo về phát hiện thông tin sai lệch trong môi trường số.

Nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn cao trong bối cảnh tin giả đang lan truyền nhanh chóng trên các nền tảng mạng xã hội và trang tin điện tử tại Việt Nam. Hệ thống được xây dựng có khả năng tự động kiểm tra và phân loại nội dung văn bản tiếng Việt, có thể tích hợp vào các nền tảng website tin tức, diễn đàn, mạng xã hội, hệ thống quản lý nội dung hoặc ứng dụng di động. Qua đó, đề tài góp phần hỗ trợ người dùng tiếp cận thông tin chính xác hơn, đồng thời là tài liệu tham khảo hữu ích cho các nhà nghiên cứu, giảng viên và sinh viên ngành công nghệ thông tin trong việc phát triển các giải pháp kiểm soát thông tin tự động trên môi trường số.

Hội đồng kết luận: đề tài nghiên cứu có tính mới, tính ứng dụng thực tiễn cao, phương pháp nghiên cứu phù hợp, vững chắc. Kết quả nghiên cứu cho thấy sự nỗ lực và thái độ nghiên cứu nghiêm túc của tác giả. Hội đồng thống nhất nghiệm thu đề tài với kết quả Tốt.