Original Title: Optimizing Chatbot Responses Using Reinforcement Learning
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវការឆ្លើយតបរបស់ Chatbot ដោយប្រើប្រាស់ការរៀនពង្រឹង (Reinforcement Learning)

ចំណងជើងដើម៖ Optimizing Chatbot Responses Using Reinforcement Learning

អ្នកនិពន្ធ៖ Saurabh Rauthan (Masters of Technology, Hemvati Nandan Bahuguna Garhwal University), Prof. Y.P. Raiwani (Professor, Hemvati Nandan Bahuguna Garhwal University)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2024, AIJRA Vol. X Issue I

វិស័យសិក្សា៖ Natural Language Processing

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ម៉ូដែល Chatbot ប្រពៃណីដែលពឹងផ្អែកលើច្បាប់ ឬស្ថិតិ ជួបប្រទះការលំបាកក្នុងការយល់ដឹងពីបរិបទ និងការបង្កើតការសន្ទនាដែលស៊ីជម្រៅនិងសមស្របនឹងស្ថានភាព ដែលធ្វើឱ្យការឆ្លើយតបខ្វះភាពរលូន និងមិនសូវមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងសេវាកម្មអតិថិជន។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះស្នើឡើងនូវប្រព័ន្ធកូនកាត់ដែលរួមបញ្ចូលលទ្ធភាពយល់ដឹងពីភាសាស៊ីជម្រៅរបស់ម៉ូដែល BERT ជាមួយនឹងវិធីសាស្ត្ររៀនបន្សាំ (Adaptive Learning) នៃការរៀនពង្រឹង។

ការកែច្នៃទិន្នន័យជាមុន (Data Pre-processing): ការកាត់ពាក្យ (Tokenization) ការបំប្លែងអក្សរតូច ការលុបពាក្យមិនចាំបាច់ និងការទាញរកឫសពាក្យ (Lemmatization) លើទិន្នន័យពី Kaggle។
ការយល់ដឹងពីបរិបទដោយទ្វេទិស (BERT Model): ការប្រើប្រាស់ម៉ូដែល BERT ដើម្បីចាប់យកអត្ថន័យស្មុគស្មាញ និងតំណាងឱ្យស្ថានភាពនៃការសន្ទនា (Dialogue State Representation)។
ការរៀនពង្រឹងស៊ីជម្រៅ (Deep Reinforcement Learning): ការរៀបចំប្រព័ន្ធឆ្លើយតបជាដំណើរការសម្រេចចិត្ត Markov (MDP) ដែលប្រើប្រាស់មុខងាររង្វាន់ (Reward Function) ដោយផ្អែកលើភាពស្រដៀងគ្នានៃកូស៊ីនុស (Cosine Similarity) រវាងការឆ្លើយតប។
ការធ្វើឱ្យប្រសើរគោលការណ៍ (Policy Optimization): ការអនុវត្តវិធីសាស្ត្រ Policy Gradient ដើម្បីធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពប៉ារ៉ាម៉ែត្រ និងបង្កើនរង្វាន់រយៈពេលវែងអតិបរមា។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

ប្រព័ន្ធកូនកាត់ BERT-RL សម្រេចបានពិន្ទុ BLEU1 កម្រិត ០.៤៩៩ និង ROUGE Precision កម្រិត ០.៣៥៩ ដែលបង្ហាញពីការអនុវត្តល្អជាងម៉ូដែល CNN, LSTM, GRU និង BERT ធម្មតា។
ការដាក់បញ្ចូលវិធីសាស្ត្រ Reinforcement Learning ជួយឱ្យ Chatbot អាចកែតម្រូវការឆ្លើយតបរបស់ខ្លួនជាបន្តបន្ទាប់ ដោយរៀនពីអន្តរកម្មរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។
ប្រព័ន្ធនេះដោះស្រាយបានយ៉ាងល្អនូវភាពរអាក់រអួលនៃការសន្ទនាយូរ (Multi-Turn Conversations) និងជួយលើកកម្ពស់បទពិសោធន៍របស់អ្នកប្រើប្រាស់ដោយបង្កើតការឆ្លើយតបដែលដូចមនុស្សនិងស៊ីបរិបទ។

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method)	គុណសម្បត្តិ (Pros)	គុណវិបត្តិ (Cons)	លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
CNN & RNN Models (LSTM, GRU) ម៉ូដែលបណ្ដាញសរសៃប្រសាទកាឡៃ និងវិលជុំ (CNN, LSTM, GRU)	ងាយស្រួលក្នុងការបង្កើតសម្រាប់កិច្ចការមូលដ្ឋាន និងអាចចាប់យកលំនាំទិន្នន័យតាមលំដាប់ (Sequential data) ក្នុងកម្រិតមួយដែលអាចទទួលយកបាន។	ជួបប្រទះការលំបាកក្នុងការយល់ដឹងពីបរិបទស៊ីជម្រៅនៃប្រយោគវែងៗ និងផ្តល់ចម្លើយដែលខ្វះភាពរលូន និងមិនស៊ីចង្វាក់។	ទទួលបានពិន្ទុទាបក្នុងការធ្វើតេស្ត ដោយ LSTM ទទួលបានពិន្ទុ BLEU1 (០.៤២០) និង GRU ទទួលបាន (០.៤៧៧)។
Pre-Trained BERT Model ម៉ូដែលភាសា BERT ដែលបានបង្វឹកជាមុន	មានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការយល់ដឹងពីបរិបទពាក្យទាំងសងខាង (Bidirectional) ធ្វើឱ្យការចាប់អត្ថន័យ និងបំណងរបស់អ្នកប្រើប្រាស់បានល្អប្រសើរ។	នៅខ្វះសមត្ថភាពក្នុងការកែតម្រូវ ឬរៀនបន្សាំពីកំហុសរបស់ខ្លួនឯងដោយស្វ័យប្រវត្តិតាមរយៈការសន្ទនាជាបន្តបន្ទាប់។	សម្រេចបានពិន្ទុ BLEU1 (០.៤៨០) និង ROUGE F1 (០.៣៧០) ដែលល្អជាងម៉ូដែលប្រពៃណី។
BERT + Reinforcement Learning (BERT-RL) ម៉ូដែលកូនកាត់ BERT និងការរៀនពង្រឹង (BERT-RL)	អាចផ្តល់ចម្លើយស៊ីជម្រៅតាមបរិបទ និងអាចរៀនកែតម្រូវចម្លើយរបស់ខ្លួនឯងឱ្យកាន់តែប្រសើរឡើង (Optimize) តាមរយៈគោលការណ៍រង្វាន់ (Reward Policy)។	ទាមទារនូវថាមពលកុំព្យូទ័រ (Computing power) ខ្ពស់ និងភាពស្មុគស្មាញក្នុងការរៀបចំមុខងាររង្វាន់ (Reward Function)។	ទទួលបានលទ្ធផលល្អដាច់គេ ជាមួយពិន្ទុ BLEU1 កម្រិត ០.៤៩៩ និង ROUGE F1 កម្រិត ០.៣៩០។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តប្រព័ន្ធកូនកាត់ដែលមានទាំង Deep Learning និង Reinforcement Learning នេះទាមទារធនធានកុំព្យូទ័រ និងទិន្នន័យច្រើនដើម្បីធានាបាននូវប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។

Hardware: ត្រូវការម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រដែលមានអង្គគណនា GPU កម្រិតខ្ពស់ ដើម្បីមានលទ្ធភាព Fine-tune ម៉ូដែល BERT និងដំណើរការ Simulation សម្រាប់ការរៀនពង្រឹង (RL)។
Software: ទាមទារការប្រើប្រាស់បណ្ណាល័យកូដដូចជា TensorFlow ឬ PyTorch ព្រមទាំងឧបករណ៍ប្រភពបើកចំហ (Open-source tools) សម្រាប់ NLP។
Dataset: ត្រូវការសំណុំទិន្នន័យសន្ទនាផ្នែកសេវាកម្មអតិថិជនដែលមានទំហំធំ និងមានគុណភាព (ដូចជាទិន្នន័យពី Kaggle ដែលមានស្លាកសញ្ញាច្បាស់លាស់)។
Expertise: ទាមទារធនធានមនុស្សដែលមានជំនាញច្បាស់លាស់លើផ្នែកកែច្នៃភាសាធម្មជាតិ (NLP), Deep Learning, និង Reinforcement Learning (MDP framework)។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់សំណុំទិន្នន័យសេវាកម្មអតិថិជនពី Kaggle ដែលភាគច្រើនជាភាសាអង់គ្លេស និងឆ្លុះបញ្ចាំងពីអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់នៅក្នុងបរិបទប្រទេសលោកខាងលិច។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការអនុវត្តម៉ូដែលនេះទាមទារឱ្យមានការប្រមូលទិន្នន័យជាភាសាខ្មែរឱ្យបានច្រើននិងសុក្រឹត ព្រោះរចនាសម្ព័ន្ធវេយ្យាករណ៍ និងបរិបទវប្បធម៌ក្នុងការសន្ទនាមានភាពខុសគ្នាទាំងស្រុង ដែលអាចធ្វើឱ្យម៉ូដែលបកស្រាយខុសប្រសិនបើពុំមានទិន្នន័យក្នុងស្រុកគ្រប់គ្រាន់។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រ BERT-RL នេះមានសក្តានុពលខ្លាំងក្នុងការធ្វើបដិវត្តន៍វិស័យសេវាកម្មអតិថិជនឌីជីថលនៅក្នុងប្រទេសកម្ពុជា ប្រសិនបើត្រូវបានបន្សាំទៅនឹងភាសាខ្មែរបានត្រឹមត្រូវ។

វិស័យទូរគមនាគមន៍ (ឧទាហរណ៍៖ Smart, Cellcard): ក្រុមហ៊ុនអាចប្រើប្រាស់ Chatbot នេះដើម្បីឆ្លើយតបសំណួរអតិថិជនរាប់ពាន់នាក់ក្នុងពេលតែមួយ ទាក់ទងនឹងបញ្ហាសេវាអ៊ីនធឺណិត ឬប្រូម៉ូសិន ដោយម៉ូដែលអាចរៀនពីអន្តរកម្មប្រចាំថ្ងៃដើម្បីបង្កើនភាពរលូននៃការឆ្លើយតប។
វិស័យធនាគារ និងហិរញ្ញវត្ថុ (ឧទាហរណ៍៖ ABA, ACLEDA): អាចប្រើប្រាស់សម្រាប់ជំនួយការសេវាកម្មអតិថិជន 24/7 ដើម្បីជួយដោះស្រាយបញ្ហាគណនី ឬការសាកសួរព័ត៌មានកម្ចី ដោយម៉ូដែលធានាបាននូវភាសាឆ្លើយតបប្រកបដោយវិជ្ជាជីវៈ និងត្រឹមត្រូវតាមបរិបទ។
ពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិក និងសេវាកម្មដឹកជញ្ជូន (ឧទាហរណ៍៖ Nham24, Foodpanda): ជួយសម្រួលដល់ការសាកសួរពីស្ថានភាពដឹកជញ្ជូន និងការកម្ម៉ង់ទំនិញ ព្រមទាំងអាចទទួលយកមតិកែលម្អ (Feedback) ពីអតិថិជនដើម្បីធ្វើឱ្យការឆ្លើយតបនៅពេលក្រោយកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។

ជារួម ប្រព័ន្ធនេះអាចជួយកាត់បន្ថយបន្ទុកប្រតិបត្តិការ និងបង្កើនការពេញចិត្តរបស់អតិថិជនសម្រាប់ស្ថាប័នធំៗនៅកម្ពុជា ប៉ុន្តែគន្លឹះជោគជ័យគឺស្ថិតនៅលើការអភិវឌ្ឍម៉ូដែលភាសាខ្មែរ (Khmer NLP) ជាមុនសិន។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

ជំហានទី១៖ សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃ NLP និង BERT: និស្សិតគប្បីចាប់ផ្តើមរៀនពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការកែច្នៃភាសាធម្មជាតិដោយប្រើប្រាស់ Python និងបណ្ណាល័យ Hugging Face Transformers ដើម្បីយល់ពីរបៀបដែល BERT ធ្វើការចាប់យកបរិបទនៃប្រយោគ។
ជំហានទី២៖ ប្រមូល និងរៀបចំទិន្នន័យភាសាខ្មែរ: ចាប់ផ្តើមបង្កើតសំណុំទិន្នន័យតូចមួយនៃការសន្ទនាសេវាកម្មអតិថិជនជាភាសាខ្មែរ រួចអនុវត្តការកាត់ពាក្យ (Tokenization) ដោយប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ដូចជា Khmer NLTK ឬ sekhmer ដើម្បីរៀបចំទិន្នន័យសម្រាប់ការបង្វឹក។
ជំហានទី៣៖ ស្វែងយល់ពី Reinforcement Learning: សិក្សាពីគោលការណ៍នៃ Markov Decision Process (MDP) និង Policy Gradient តាមរយៈការអនុវត្តជាក់ស្តែងជាមួយ OpenAI Gym ដើម្បីយល់ពីរបៀបបង្រៀន AI តាមរយៈរង្វាន់ (Rewards)។
ជំហានទី៤៖ អភិវឌ្ឍម៉ូដែលកូនកាត់ (Hybrid Model): សាកល្បងរួមបញ្ចូលម៉ូដែលភាសាដែលអាចស្គាល់ភាសាខ្មែរ (ដូចជា mBERT ឬ XLM-R) ជាមួយនឹងក្បួន Deep Reinforcement Learning ដើម្បីឱ្យ Chatbot អាចរៀនកែតម្រូវចម្លើយខ្លួនឯងតាមរយៈ Cosine Similarity។
ជំហានទី៥៖ វាយតម្លៃ និងប្រៀបធៀបលទ្ធផល: ប្រើប្រាស់រង្វាស់ស្តង់ដារដូចជា BLEU និង ROUGE Score តាមរយៈបណ្ណាល័យ NLTK ឬ Scikit-learn ដើម្បីវាស់ស្ទង់ភាពត្រឹមត្រូវនៃ Chatbot របស់អ្នកធៀបនឹងចម្លើយរបស់មនុស្សពិតប្រាកដ។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស	ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation)	និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Reinforcement Learning (RL)	ការរៀនពង្រឹង គឺជាវិធីសាស្ត្រនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលប្រព័ន្ធរៀនធ្វើការសម្រេចចិត្តតាមរយៈអន្តរកម្មជាមួយបរិស្ថាន (ការសាកល្បងនិងកំហុស) ដោយទទួលបាន "រង្វាន់" (Reward) ពេលធ្វើត្រូវ និងរងការពិន័យពេលធ្វើខុស ដើម្បីកែលម្អសកម្មភាពរបស់វានាពេលអនាគត។	ដូចជាការបង្ហាត់សត្វសុនខឱ្យចេះធ្វើតាមបញ្ជា ដោយយើងឱ្យចំណីវានៅពេលវាធ្វើត្រូវ ដើម្បីឱ្យវាចងចាំនិងធ្វើបានល្អនៅពេលក្រោយ។
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)	ជាម៉ូដែលបណ្ដាញសរសៃប្រសាទកែច្នៃភាសាធម្មជាតិ (NLP) កម្រិតខ្ពស់ ដែលអានអត្ថបទទាំងសងខាង (ពីឆ្វេងទៅស្ដាំ និងពីស្ដាំទៅឆ្វេង) ក្នុងពេលតែមួយ ដើម្បីយល់ពីបរិបទនិងអត្ថន័យស៊ីជម្រៅនៃពាក្យនីមួយៗនៅក្នុងប្រយោគទាំងមូលឱ្យបានច្បាស់លាស់មុននឹងផ្តល់ចម្លើយ។	ដូចជាមនុស្សដែលអានប្រយោគទាំងមូលឱ្យចប់សិន ទើបបកស្រាយអត្ថន័យនៃពាក្យនីមួយៗ ជាជាងការបកប្រែពាក្យម្ដងមួយៗតាមលំដាប់លំដោយរហូតដល់ចប់។
Markov Decision Process (MDP)	ជាក្របខ័ណ្ឌគណិតវិទ្យាសម្រាប់ធ្វើគំរូនៃដំណើរការសម្រេចចិត្ត ដែលលទ្ធផលនៃសកម្មភាពបន្ទាប់អាស្រ័យទៅលើស្ថានភាពបច្ចុប្បន្ន (State) និងសកម្មភាពដែលបានធ្វើ (Action) មិនមែនអាស្រ័យលើប្រវត្តិអតីតកាលទាំងអស់នោះទេ។ វាមានគោលដៅស្វែងរកយុទ្ធសាស្ត្រដែលទទួលបានរង្វាន់សរុបខ្ពស់បំផុត។	ដូចជាការលេងអុក ដែលការដើរកូនអុកបន្ទាប់របស់អ្នក គឺពឹងផ្អែកតែលើទីតាំងកូនអុកនៅលើក្ដារនាពេលបច្ចុប្បន្នប៉ុណ្ណោះ មិនមែនពឹងផ្អែកលើខ្សែស្រឡាយនៃការដើរតាំងពីដើមហ្គេមមកនោះទេ។
Policy Gradient	ជាក្បួនអាល់កូរីតទឹម (Algorithm) នៅក្នុងផ្នែក Reinforcement Learning ដែលផ្តោតលើការកែតម្រូវច្បាប់នៃការសម្រេចចិត្ត (Policy) របស់ប្រព័ន្ធដោយផ្ទាល់ តាមរយៈការគណនាជម្រាលនៃមុខងាររង្វាន់ ដើម្បីស្វែងរកយុទ្ធសាស្ត្រឆ្លើយតបដែលល្អបំផុត។	ដូចជាការតម្រង់ទិសចានអង់តែនទូរទស្សន៍ ដោយយើងសារ៉េវាបន្តិចម្ដងៗទៅរកទិសដៅណាដែលទទួលបានសេវាច្បាស់ជាងគេបំផុត។
Cosine Similarity	ជារង្វាស់គណិតវិទ្យាដែលប្រើសម្រាប់វាស់ស្ទង់ភាពស្រដៀងគ្នារវាងវ៉ិចទ័រពីរ (ឬប្រយោគពីរ) ដោយវាស់មុំរវាងវ៉ិចទ័រទាំងនោះ ដើម្បីកំណត់ថាចម្លើយរបស់ Chatbot ស្រដៀងនឹងបរិបទសំណួរកម្រិតណា ទោះបីជាប្រយោគមានប្រវែងខុសគ្នាក៏ដោយ។	ដូចជាការប្រៀបធៀបមនុស្សពីរនាក់ដែលដើរទៅទិសដៅតែមួយ ទោះបីជាម្នាក់ដើរលឿន ឬម្នាក់ដើរយឺត (ប្រវែងខុសគ្នា) ក៏ទិសដៅរបស់ពួកគេនៅតែស្រដៀងគ្នា (មុំកៀកគ្នា)។
Lemmatization	ជាដំណើរការកែច្នៃទិន្នន័យអត្ថបទជាមុន (Pre-processing) ដែលបំប្លែងពាក្យមានទម្រង់ខុសៗគ្នា (ឧ. រត់, កំពុងរត់, បានរត់) ឱ្យទៅជាពាក្យដើម ឬឫសពាក្យ (ឧ. រត់) ដើម្បីងាយស្រួលក្នុងការវិភាគអត្ថន័យ និងកាត់បន្ថយភាពស្មុគស្មាញនៃវាក្យសព្ទ។	ដូចជាការរៀបចំលុយដុល្លារ អឺរ៉ូ និងលុយបាត ឱ្យទៅជារូបិយប័ណ្ណរៀលតែមួយ ដើម្បីងាយស្រួលក្នុងការគិតបញ្ជី។
BLEU Score	ជារង្វាស់ស្តង់ដារសម្រាប់វាយតម្លៃគុណភាពនៃការបង្កើតអត្ថបទរបស់ម៉ាស៊ីន (Machine Translation/Generation) ដោយវាស់ស្ទង់ភាពត្រឹមត្រូវ (Precision) នៃការប្រើប្រាស់ពាក្យ ធៀបនឹងប្រយោគយោងដែលត្រូវបានសរសេរដោយមនុស្សពិតប្រាកដ។	ដូចជាគ្រូបង្រៀនដែលដាក់ពិន្ទុអត្ថបទរបស់សិស្ស ដោយរាប់ចំនួនពាក្យគន្លឹះដែលសិស្សសរសេរត្រូវបេះបិទធៀបនឹងចម្លើយកាតាបនៅក្នុងសៀវភៅ។
ROUGE Score	ជារង្វាស់សម្រាប់វាយតម្លៃការសង្ខេបអត្ថបទ ឬការបង្កើតចម្លើយ ដោយផ្តោតលើការប្រមូលយកបាន (Recall) នូវព័ត៌មានសំខាន់ៗ ពោលគឺវាស់ថាតើម៉ាស៊ីនអាចចាប់យកអត្ថន័យគន្លឹះពីប្រយោគយោងបានកម្រិតណា។	ដូចជាការត្រួតពិនិត្យថាតើសិស្សអាចចាប់យក និងសរសេរបញ្ចូលចំណុចសំខាន់ៗចាំបាច់ទាំងអស់ចូលក្នុងការប្រឡងបានគ្រប់គ្រាន់ឬទេ ទោះបីជាមិនបានសរសេរដូចពាក្យពេចន៍ដើមបេះបិទក៏ដោយ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖