CHƯƠNG 1: TONG QUAN DE TÀI 1. Tên đề tài Tên Tiếng Việt: Nghiên cứu, tích hợp các phương pháp tìm kiếm tiên tiến, chăm soc khách hang tự động vào hệ thống thương mại điện tử. Tên Tiếng Anh: Researching and Integrating Advanced Search Methods and Automated Customer Service into the E-Commerce System. Giới thiệu đề tài Trong kỷ nguyên số 4.0 ngày nay, đặc biệt sau những đợt cách ly kéo dài do đại dịch COVID-19 bùng phát vào năm 2019, việc mua săm trực tuyến đã trở thành một phần không thể thiếu trong xu hướng mua hàng hiện đại.
Tính đến thời điểm hiện tại, có thé thay rằng việc mua sắm qua mạng đã chứng kiến một sự tăng trưởng ngoạn mục so với giai đoạn đầu của sự phát triển này. Các phân tích thị trường và số liệu thống kê đã chỉ ra rằng, kề từ khi nó bắt đầu phát triển, việc mua sam trực tuyến đã ghi nhận sự tăng trưởng đột phá. Sự thích ứng nhanh chóng của người tiêu ding với môi trường số, cùng với sự phát triển liên tục, mạnh mẽ của các nền tảng thương mại điện tử đã chứng minh cho tính tiện ích và tầm quan trọng của việ mua sắm trực tuyến. Do đó, việc tích hợp các công nghệ tiên tiến như chatbot tư vấn tự động bằng các học máy với các kịch bản có sẵn và khả năng tương tác với người dùng thông qua tin nhắn, công nghệ chuyền đổi văn bản thành giọng nói, và các giải pháp tìm kiếm thông minh vào nền tảng mua sắm trực tuyên đã mở ra một hướng đi mới, đáng chú ý trong việc nâng cao trải nghiệm mua hàng của người tiêu dùng.
Thêm vào đó, các công nghệ tìm kiếm thông minh như tìm kiếm bằng hình anh và giọng nói, giúp xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu sản phẩm, từ đó nâng cao khả năng tìm kiếm và lựa chọn sản phẩm một cách chính xác và nhanh chóng. Nhờ vậy, người tiêu dùng có thé tìm thay sản phẩm ưng ý nhanh chóng, cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến và tăng cường mối quan hệ với các thương hiệu, tạo ra lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ hiện nay. Lý do chọn đề tài Hiện nay, khách hàng thường xuyên có nhiều thắc mắc về sản phâm khi mua hàng trực tuyến. Điều này đòi hỏi sự có mặt của một công cụ có khả năng cung cấp thông tin nhanh chóng và hiệu qua dé hỗ trợ khách hang, từ đó giúp tăng doanh số cho các cửa hang.
Tuy nhiên, một thách thức đáng ké là khách hang phải trực tiếp nhắn tin và đợi câu trả lời từ chủ cửa hàng, điều này có thể khiến họ phải chờ đợi, đặc biệt là trong những giờ không hoạt động của cửa hàng khi không có ai có thé chăm sóc và hỗ trợ họ. Việc này không chỉ làm giảm trai nghiệm mua sắm của khách hàng mà còn ảnh hưởng tới uy tín và hiệu quả kinh doanh cua cửa hang. Theo báo cáo của Insider Intelligence, trên toàn thế giới, năm 2022, có tới 88% người dùng Internet đã từng tương tác với chatbot. Trong vòng 5 năm tới, chatbot được dự đoán sẽ trở thành kênh dịch vụ khách hàng chính cho khoảng 1/4 doanh nghiệp toàn cau.
Chi tiêu bán lẻ của người tiêu dùng toàn cầu thông qua chatbot sẽ đạt 142 ty USD năm 2024.- a Last year, about 88% of customers ọ a ụ ab a i { had at least one conversation with a chatbot. Almost everyone has 96% of customers heard about heard of chatbots and knows what oy chatbots and know what they are they are fw 88% Hi! Ÿ/ How can | help you xả 88% of customers had a first-hand @ edoy? eZ } experience and chatted with a bot œ5 last year \ = Hình 1.1 Tỉ lệ người dùng chatbot trên toàn cầu Theo nghiên cứu của Juniper Research đã chỉ ra rằng, có 47% khách hàng sẵn sàng sử dụng chatbot dé mua hàng. Don vi này cũng ước tinh chatbot sẽ chiếm 112 tỷ USD doanh số bán lẻ vào năm 2023. Lựa chọn đề tài khóa luận tốt nghiệp " Nghiên cứu, tích hợp phương pháp tìm kiếm tiên tiến, chăm sóc khách hàng tự động vào hệ thống thương mại điện tử." vì đề tài này hướng tới xây dựng và tích hợp trí tuệ nhân tạo trong việc tư vấn các vân đề về sản phẩm và tự động hóa việc thêm vào giỏ hàng, mua hàng thông qua chatbot, bao gồm cả khả năng chuyên đổi giọng nói thành văn bản và công nghệ nhận diện hình ảnh, dé tạo ra một hệ thống tương tác đa chiều với nguoi dùng.
Ngoài ra, chức năng mua hàng tự động trên chatbot và khả năng tim kiếm sản phẩm qua hình ảnh sẽ làm tối ưu hóa quy trình tìm kiếm, mang lại kết quả nhanh chóng và chính xác, giúp khách hang dé dàng tim thấy sản phẩm mong muốn chỉ với một bức ảnh. Giới thiệu những nghiên cứu liên quan 1. Trong nước - _ Phân loại yêu cầu pháp quy tiếng Việt sử dụng mô hình BERT (Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, 2021): Hệ thống này sử dụng BERT để phát triển một mô hình hỏi đáp tiếng Việt, giúp cải thiện khả năng hiểu và phản hồi các câu hỏi của người dùng. [2] - _ Xây dựng giải pháp Chatbot bán hàng tự động iBotsale trên miền Tiếng Việt dựa trên trích trọn thông tin và phân loại ý định (2020): Nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng và tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ, áp dụng thuật toán ngữ nghĩa dé chatbot có thé xử lý hiệu quả các truy van bằng Tiếng Việt cho mục đích mua hàng tự động.
Ngoài nước - The Application of Chatbot for Customer Service in E-Commerce(2020) Nghiên cứu này phát triển một chatbot có thể cải thiện dịch vụ khách hàng băng cách cung cấp hỗ trợ tự động, nhanh chóng và hiệu quả. Bài báo tập trung vào khả năng của chatbot dé xử lý các yêu cầu và thắc mac của khách hang, từ đó nâng cao trải nghiệm mua săm và hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp thương mại điện tử. [4] Using BERT to Build Chatbots for E-Commerce (The State University of New York, 2021): Nghién ctru nay tap trung vao viéc tich hop BERT vao cac chatbot thương mại điện tử dé cải thiện kha năng tương tác với khách hang. Tính ứng dụng và thách thức 1.
Ứng dụng Tính ứng dụng của các phương pháp tiên tiến trong thương mại điện tử như sau: Tăng cường trải nghiệm tương tác của khách hàng, tư vấn tự động với khả năng hiểu, phản hồi nhanh chóng và kết hợp công nghệ chuyên đổi văn bản thành giọng nói và ngược lại giúp khách hàng tương tác với trang web nhanh chóng và tiện lợi hơn. e Tính năng mua hàng tự động e Khả năng hỗ trợ liên tục 24/7 e Giảm chi phí nhân sự lao động 1. Những thách thức Tính phức tạp và đa dạng trong ngôn ngữ cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên Tích hợp chuyên đổi văn bản thành giọng nói và ngược lại Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng cần có giao diện dễ tương tác Quản lý đữ liệu vì việc duy trì và cập nhật cơ sở đữ liệu liên tục Tính bảo mật và quyền riêng tư về dữ liệu cá nhân của khách hàng là yếu tố tiên quyết. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1.
Mục tiêu nghiên cứu e Xây dựng và triển khai chatbot bằng mô hình BERT chăm sóc và tư van khách hàng tự động băng tiếng Anh. Xây dựng bộ dữ liệu bang tiếng việt phù hợp với lĩnh vực mua bán giày va mô hình PhoBERT trong việc huấn luyện mô hình chatbot tư van băng tiếng Việt. Xây dựng bộ dt liệu phù hợp và hiệu quả cho trang web bán giày. Tích hợp và cải tiến công nghệ TTS vào chatbot dé tư van khách hang bằng giong noi.
Tích hợp và cải tiễn phương pháp tim kiếm hiện đại như: tìm kiếm bằng hình ảnh, giọng nói. Xây dựng hệ thống mua hàng và cập nhật giỏ hàng tự động bằng chatbot. Công nghệ Speech-to-Text Công nghệ học sâu trích xuất đặc trưng từ hình ảnh như: CNNs. Pham vi nghiên cứu Nội dung 1: Mô hình BERT Trong phạm vi của khóa luận nay là phát triển một hệ thống chatbot nhận dạng ý định của khách hàng và nhận diện thực thể (NER) trong câu hỏi của khách hang dé tư van bán hàng và nhận diện ý định trong câu hỏi dựa trên mô hình biểu diễn mã hóa hai chiều, cụ thể là mô hình BERT đã huấn huyện trước.
Nội dung 2: Xây dựng bộ dữ liệu chuyên về lĩnh vực bán giày, nhận diện thực thé sản phâm giày và một bộ dit liệu có hình ảnh giày, bao gồm các câu hỏi, câu phản hồi, ý định, ngữ cảnh và nhãn phân loại câu hỏi. Tìm kiếm và thu thập các hình ảnh về giày trên internet và các bộ data về giày có trên internet làm dữ liệu cho mô hình tìm kiếm bằng hình ảnh Nội dung 3: Mô hình PhoBERT cho Tiếng Việt Trong việc tích hợp chatbot tiếng Việt sẽ áp dụng mô hình đã huấn luyện sẵn Tiếng Việt là PhoBert của VinAI, đây là mô hình cải tiến dựa trên kiến trúc mô hình BERT Nội dung 4: Mô hình CNNs nhận dạng hình ảnh sản pham - _ Sử dụng mô hình VGG-16 có kiến trúc của mạng tích chập dé xây dựng mô hình tìm kiếm sản phẩm bang cách phân tích hình ảnh và đưa ra những hình ảnh tương tự với sản phẩm đó. Đối tượng nghiên cứu - Mô hình Transformer, Mang noron, Học Sâu, NLP, mô hình BERT, PhoBERT - MO6hinh VGG-16 sử dụng kiến trac CNNs - WordPress, ngôn ngữ lập trình PHP. Cau trúc khóa luận tốt nghiệp Khóa luận này có cấu trúc chính như sau: - _ Chương 1.
Tổng quan đề tài. Chương | sẽ giới thiệu cái nhìn tông quan về dé tài nghiên cứu, các công trình liên quan, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu va phạm vi nghiên cứu. Chương 2 là khái niệm cơ bản về chatbot, học máy (ML), học sâu (DL), kiến trúc Transformers, và mô hình BERT cho tiếng Anh cũng như PhoBERT cho tiếng Việt trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chương cũng sẽ trình bày về phương pháp tìm kiếm tiên tiến như tìm kiếm bằng hình ảnh thông qua CNNs, nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng khi tìm kiếm sản phẩm trên trang web thương mại điện tử.
Mô hình đề xuất Chương 3 mô ta chi tiết về mô hình BERT, PhoBERT, VGG-16 - _ Chương 4. Hiện thực, huấn luyện và kết quả của mô hình Chương 4 trình bày quá trình xây dựng trang web bán hàng, huấn luyện các mô hình trong chatbot, tìm kiếm bằng hình ảnh và kết quả của từng mô hình. Cuôi chương là tông hợp các kêt quả cuôi cùng của quá trình nghiên cứu và tích hợp các công cụ vảo trang web.