Hệ Thống Phân Tích Cảm Xúc Theo Khía Cạnh Cho Bình Luận Sản Phẩm Trên Các Nền Tảng Thương Mại Điện Tử

• Tác giả: Tran Quang Linh
• Người hướng dẫn: TS. Do Trong Hop
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Hệ Thống Phân Tích Cảm Xúc Dựa Trên Khía Cạnh Cho Bình Luận Sản Phẩm Thương Mại Điện Tử
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
• 1.1. Cấu trúc luận văn
• 1.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Giới thiệu bài toán
• 1.4. Tóm tắt kết quả
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.1. Các công trình nghiên cứu nước ngoài
• 2.2. Các công trình nghiên cứu trong nước
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU
• 3.1. Quy trình xây dựng bộ dữ liệu
• 3.2. Thu thập dữ liệu
• 3.3. Xây dựng hướng dẫn gán nhãn
• 3.4. Gán nhãn và đánh giá
• 3.5. Thống kê bộ dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP THỰC NGHIỆM
• 4.1. Hướng tiếp cận xây dựng mô hình
• 4.2. Single-task Learning
• 4.3. Multi-task Learning
• 4.4. Các cấu trúc mô hình thực nghiệm
• 4.4.1. Cấu trúc Bidirectional Long-short term Memory
• 4.4.2. Cấu trúc Bidirectional Gated Recurrent Unit
• 4.4.3. Cấu trúc Convolutional Neural Network
• 4.4.4. Kiến trúc mô hình tổng quan
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 5.1. Cài đặt thực nghiệm
• 5.2. Xử lý dữ liệu nhiễu
• 5.3. Thông số cài đặt mô hình
• 5.4. Phân tích kết quả
• 6. CHƯƠNG 6: XÂY DỰNG HỆ THỐNG
• 6.1. Tổng quan hệ thống
• 6.2. Pipeline thu thập và xử lý dữ liệu với Apache Airflow
• 6.3. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu PostgreSQL
• 6.4. Dashboard phân tích dữ liệu với Tableau
• 7. CHƯƠNG 7: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

I. Giới thiệu tổng quan về hệ thống phân tích cảm xúc

Hệ thống phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh cho bình luận sản phẩm thương mại điện tử là một công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về phản hồi của khách hàng. Việc nắm bắt cảm xúc của người tiêu dùng thông qua các bình luận không chỉ giúp cải thiện chất lượng sản phẩm mà còn nâng cao trải nghiệm mua sắm. Hệ thống này sử dụng các công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích và đánh giá cảm xúc của người dùng.

1.1. Tầm quan trọng của phân tích cảm xúc trong thương mại điện tử

Phân tích cảm xúc giúp doanh nghiệp nắm bắt được tâm lý khách hàng, từ đó điều chỉnh chiến lược kinh doanh. Các bình luận sản phẩm chứa đựng nhiều thông tin quý giá về cảm xúc của người tiêu dùng, giúp cải thiện dịch vụ và sản phẩm.

1.2. Khái niệm về phân tích cảm xúc theo khía cạnh

Phân tích cảm xúc theo khía cạnh (Aspect-Based Sentiment Analysis - ABSA) cho phép đánh giá cảm xúc của người dùng theo từng khía cạnh cụ thể của sản phẩm. Điều này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về những điểm mạnh và yếu của sản phẩm.

II. Vấn đề và thách thức trong phân tích cảm xúc

Mặc dù phân tích cảm xúc mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc triển khai hệ thống. Ngôn ngữ tự nhiên rất phức tạp, với nhiều tầng nghĩa và sắc thái cảm xúc khác nhau. Điều này khiến cho việc phân tích cảm xúc trở nên khó khăn hơn.

2.1. Độ phức tạp của ngôn ngữ tự nhiên

Ngôn ngữ tự nhiên chứa đựng nhiều yếu tố như ngữ cảnh, từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa, làm cho việc phân tích cảm xúc trở nên khó khăn. Hệ thống cần phải được thiết kế để xử lý những trường hợp này một cách hiệu quả.

2.2. Thiếu dữ liệu chất lượng cao

Một trong những thách thức lớn là thiếu dữ liệu bình luận chất lượng cao để huấn luyện mô hình. Việc xây dựng bộ dữ liệu phong phú và đa dạng là rất cần thiết để cải thiện độ chính xác của hệ thống.

III. Phương pháp xây dựng hệ thống phân tích cảm xúc

Để xây dựng hệ thống phân tích cảm xúc hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp học máy hiện đại. Các mô hình như BiLSTM, BiGRU và CNN đã được chứng minh là có hiệu suất cao trong việc phân tích cảm xúc.

3.1. Sử dụng mô hình BiLSTM cho phân tích cảm xúc

Mô hình BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) giúp cải thiện khả năng nhận diện cảm xúc trong các bình luận dài và phức tạp. Mô hình này có khả năng ghi nhớ thông tin từ cả hai hướng, từ đó nâng cao độ chính xác.

3.2. Kết hợp CNN trong phân tích cảm xúc

Mô hình CNN (Convolutional Neural Network) có thể được sử dụng để phát hiện các đặc trưng quan trọng trong văn bản. Việc kết hợp CNN với các mô hình học sâu khác giúp cải thiện hiệu suất phân tích cảm xúc.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống phân tích cảm xúc

Hệ thống phân tích cảm xúc có thể được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ thương mại điện tử đến dịch vụ khách hàng. Việc hiểu rõ cảm xúc của khách hàng giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược chính xác hơn.

4.1. Cải thiện chất lượng sản phẩm

Thông qua việc phân tích cảm xúc, doanh nghiệp có thể nhận diện được những vấn đề mà khách hàng gặp phải với sản phẩm, từ đó có những điều chỉnh cần thiết để nâng cao chất lượng.

4.2. Tăng cường trải nghiệm khách hàng

Hệ thống giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó cải thiện dịch vụ và tạo ra trải nghiệm mua sắm tốt hơn.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Hệ thống phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh cho bình luận sản phẩm thương mại điện tử là một công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp nắm bắt tâm lý khách hàng. Tương lai của hệ thống này sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của các công nghệ mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

5.1. Tiềm năng phát triển của công nghệ phân tích cảm xúc

Công nghệ phân tích cảm xúc sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong việc hiểu và phục vụ khách hàng. Các nghiên cứu và phát triển mới sẽ giúp cải thiện độ chính xác và khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

5.2. Hướng đi mới cho nghiên cứu trong lĩnh vực ABSA

Nghiên cứu trong lĩnh vực phân tích cảm xúc theo khía cạnh sẽ tiếp tục mở rộng, với nhiều ứng dụng mới và cải tiến trong các mô hình học máy. Điều này sẽ tạo ra nhiều cơ hội cho các doanh nghiệp trong việc tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.