Email-Classification-Project-Module-2

Dưới đây là nội dung cho file README.md bằng tiếng Việt dựa trên mô tả của dự án trong tệp PDF mà bạn đã tải lên.

Giới thiệu

Dự án này thực hiện phân loại văn bản, trong đó các mẫu văn bản sẽ được phân vào các nhóm cụ thể dựa trên nội dung của chúng. Đây là một phần của Module 02 trong khóa học AIO2024, với mục tiêu xây dựng mô hình Machine Learning để tự động phân loại văn bản theo chủ đề.

Mục tiêu

Mục tiêu của dự án là:

• Xây dựng mô hình Machine Learning có khả năng phân loại các mẫu văn bản vào các nhóm được chỉ định.
• Khám phá các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu văn bản, như loại bỏ stop words, stemming, và vector hóa văn bản.
• Đánh giá hiệu suất của mô hình qua các chỉ số đánh giá như độ chính xác, F1-score, v.v.

Các bước thực hiện

1. Thu thập dữ liệu: Dữ liệu sẽ bao gồm nhiều văn bản khác nhau được gán nhãn theo các chủ đề cụ thể.
2. Tiền xử lý dữ liệu: Thực hiện các bước tiền xử lý dữ liệu như chuyển đổi văn bản thành các định dạng có thể sử dụng trong mô hình Machine Learning.
   • Loại bỏ các từ dư thừa (stop words).
   • Chuyển đổi văn bản sang dạng vector thông qua các phương pháp như TF-IDF, Bag of Words, hoặc Word Embeddings.
3. Xây dựng mô hình: Sử dụng các thuật toán phân loại khác nhau như Naive Bayes, SVM, hoặc Mạng Nơ-ron để phân loại văn bản.
4. Đánh giá mô hình: Sử dụng tập kiểm tra để đánh giá hiệu suất của mô hình dựa trên các chỉ số đánh giá.

Yêu cầu

• Python 3.8+
• Các thư viện Python cần thiết:
  • numpy
  • pandas
  • scikit-learn
  • nltk
  • matplotlib
  • seaborn

Bạn có thể cài đặt các thư viện bằng lệnh sau:

pip install -r requirements.txt

Hướng dẫn cài đặt

1. Clone repository của dự án:

git clone https://github.com/ten_cua_ban/project_text_classification.git

2. Cài đặt các thư viện cần thiết:

pip install -r requirements.txt

3. Chạy file main.py để bắt đầu quá trình phân loại văn bản:

python main.py

Cấu trúc thư mục

• data/: Chứa tập dữ liệu để huấn luyện và kiểm tra mô hình.
• src/: Thư mục chứa mã nguồn bao gồm các module cho tiền xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình và đánh giá kết quả.
• notebooks/: Chứa các notebook sử dụng trong quá trình khám phá dữ liệu và thử nghiệm mô hình.
• results/: Chứa các kết quả của quá trình huấn luyện và kiểm tra mô hình.

Liên hệ

Nếu có bất kỳ thắc mắc nào, vui lòng liên hệ qua email: ten_cua_ban@example.com.

---

Bạn có thể sử dụng nội dung trên để tạo file README.md cho dự án của mình. Nếu cần thêm chi tiết hoặc chỉnh sửa, hãy cho tôi biết!