I. Hệ thống phân tích cảm xúc
Hệ thống phân tích cảm xúc là một công cụ quan trọng trong việc hiểu và đánh giá cảm xúc của khách hàng từ các bình luận trực tuyến. Khóa luận này tập trung vào việc xây dựng một hệ thống có khả năng phân tích cảm xúc từ các bình luận tiếng Việt, sử dụng các công nghệ tiên tiến như công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và mô hình tiền huấn luyện PhoBERT. Hệ thống này không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về phản hồi của khách hàng mà còn hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh.
1.1. Phân tích dữ liệu lớn
Với sự phát triển của Big Data, việc phân tích cảm xúc từ một lượng lớn bình luận trở nên khả thi hơn bao giờ hết. Hệ thống này được thiết kế để xử lý và phân tích hàng ngàn bình luận một cách tự động, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc. Phân tích dữ liệu lớn không chỉ giúp tổng hợp ý kiến khách hàng mà còn phát hiện các xu hướng và mẫu hành vi tiêu dùng.
1.2. Ứng dụng AI trong phân tích cảm xúc
Ứng dụng AI trong phân tích cảm xúc đã mang lại những bước tiến đáng kể trong việc hiểu và dự đoán cảm xúc của khách hàng. Khóa luận này sử dụng các mô hình học sâu như BERT và PhoBERT để phân tích cảm xúc một cách chính xác và hiệu quả. Các mô hình này được huấn luyện trên dữ liệu tiếng Việt, đảm bảo khả năng nhận diện và phân tích cảm xúc phù hợp với ngữ cảnh văn hóa và ngôn ngữ địa phương.
II. Cảm xúc khách hàng từ bình luận tiếng Việt
Cảm xúc khách hàng là yếu tố then chốt trong việc đánh giá sự hài lòng và trải nghiệm của người dùng. Khóa luận này tập trung vào việc phân tích cảm xúc từ các bình luận tiếng Việt, một ngôn ngữ có cấu trúc và đặc điểm riêng biệt. Việc phân tích này không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về phản hồi của khách hàng mà còn hỗ trợ trong việc cải thiện sản phẩm và dịch vụ.
2.1. Phân tích ngữ nghĩa
Phân tích ngữ nghĩa là một phần quan trọng trong việc hiểu cảm xúc từ các bình luận tiếng Việt. Khóa luận này sử dụng các kỹ thuật như tách từ (Tokenization) và mã hóa (Encoding) để phân tích ý nghĩa của từng câu và đoạn văn. Quá trình này giúp hệ thống nhận diện được các từ khóa quan trọng và đánh giá cảm xúc một cách chính xác hơn.
2.2. Phân tích ý kiến khách hàng
Phân tích ý kiến khách hàng là một bước không thể thiếu trong việc đánh giá sự hài lòng của người dùng. Hệ thống này sử dụng các thuật toán để phân loại ý kiến thành tích cực, tiêu cực hoặc trung lập. Kết quả phân tích này giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan về phản hồi của khách hàng và đưa ra các quyết định cải thiện sản phẩm và dịch vụ.
III. Khóa luận tốt nghiệp và ứng dụng thực tế
Khóa luận tốt nghiệp này không chỉ là một nghiên cứu học thuật mà còn có giá trị ứng dụng thực tế cao. Hệ thống phân tích cảm xúc được đề xuất trong khóa luận có thể được tích hợp vào các nền tảng thương mại điện tử, mạng xã hội và các hệ thống quản lý khách hàng. Việc ứng dụng này giúp doanh nghiệp nâng cao chất lượng dịch vụ và tăng cường sự tương tác với khách hàng.
3.1. Nghiên cứu thị trường
Nghiên cứu thị trường là một trong những ứng dụng quan trọng của hệ thống phân tích cảm xúc. Bằng cách phân tích các bình luận và phản hồi của khách hàng, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của thị trường. Điều này giúp doanh nghiệp đưa ra các chiến lược tiếp thị hiệu quả và cải thiện sản phẩm để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng.
3.2. Tối ưu hóa SEO
Tối ưu hóa SEO là một lợi ích khác của hệ thống phân tích cảm xúc. Bằng cách phân tích các từ khóa và cụm từ được sử dụng trong bình luận, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa nội dung trang web để thu hút nhiều lượt truy cập hơn. Điều này không chỉ giúp tăng khả năng hiển thị của doanh nghiệp trên các công cụ tìm kiếm mà còn cải thiện trải nghiệm người dùng.
