Phân Tích Cảm Xúc Sản Phẩm Thương Mại Điện Tử Sử Dụng BERT

• Tác giả: Nguyễn Lan Anh
• Người hướng dẫn: ThS. Hồ Trần Nhật Thủy
• Trường học: Đại Học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Phân Tích Cảm Xúc Sản Phẩm Thương Mại Điện Tử Sử Dụng BERT
• Loại tài liệu: Báo cáo khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
• 1.1. Bối cảnh
• 1.2. Lịch sử phát triển Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• 1.3. Phát biểu bài toán
• 1.3.1. Phân tích cảm xúc từ ý kiến người dùng
• 1.3.2. Ứng dụng của bài toán phân tích cảm xúc
• 1.3.3. Thách thức của bài toán phân tích cảm xúc
• 2. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT
• 2.1. Các mức độ phân tích cảm xúc
• 2.2. Các nghiên cứu liên quan đến bài toán
• 2.3. Phương pháp đề xuất
• 3. CÁC PHƯƠNG PHÁP BIỂU DIỄN VÀ PHÂN LỚP
• 3.1. Khái niệm và mục đích
• 3.2. Mục đích tách từ
• 3.3. Biểu diễn dưới dạng Véc-tơ (Word Embedding)
• 3.3.1. Biểu diễn với Túi từ (Bag of Words)
• 3.3.2. One-hot encoding
• 3.3.3. Biểu diễn với N-grams
• 3.3.4. Co-occurrence matrix (Ma trận đồng hiện)
• 3.3.5. Mô hình Word2Vec
• 3.3.6. BERT word embedding
• 3.4. Các phương pháp phân lớp truyền thống
• 3.4.1. Support Vector Machines (SVM)
• 3.4.2. Hồi quy Logistic (Logistic Regression)
• 3.5. Mô hình học sâu: BERT
• 3.5.1. Sự ra đời của BERT
• 3.5.2. Sự khác biệt của BERT so với các phương pháp trước
• 3.5.3. Kiến trúc BERT
• 3.5.4. Input Representation
• 3.5.5. Pre-training Tasks
• 3.5.6. Pre-training Procedure
• 3.5.7. Fine-tuning Procedure
• 3.5.8. Các thử nghiệm của BERT
• 4. PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 4.1. Ngôn ngữ, công cụ hỗ trợ xây dựng website
• 4.1.1. Ngôn ngữ Python
• 4.2. Thiết kế hệ thống
• 4.2.1. Danh sách các Use Case
• 4.2.2. Đặc tả Use Case và Sơ đồ hoạt động (Activity Diagram)
• 4.2.3. Sequence Diagram và Class Diagram
• 4.3. Thiết kế dữ liệu
• 4.3.1. Mô hình dữ liệu quan hệ
• 4.3.2. Mô tả các kiểu dữ liệu
• 5. THỰC NGHIỆM VÀ MINH HỌA
• 5.1. Tóm tắt quá trình thực hiện
• 5.2. Các tập dữ liệu
• 5.3. Tiền xử lý dữ liệu
• 5.4. Xây dựng mô hình học sâu phân tích cảm xúc
• 5.4.1. Môi trường triển khai
• 5.4.2. Mô hình chi tiết
• 5.4.3. Minh họa kết quả
• 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG

I. Giới thiệu về Phân Tích Cảm Xúc Sản Phẩm Thương Mại Điện Tử

Phân tích cảm xúc sản phẩm thương mại điện tử là một lĩnh vực quan trọng trong nghiên cứu và phát triển công nghệ. Sử dụng mô hình BERT, việc phân tích này giúp hiểu rõ hơn về cảm xúc của người tiêu dùng thông qua các bình luận và đánh giá sản phẩm. Điều này không chỉ hỗ trợ doanh nghiệp trong việc cải thiện sản phẩm mà còn giúp người tiêu dùng đưa ra quyết định mua sắm thông minh hơn.

1.1. Tầm quan trọng của Phân Tích Cảm Xúc

Phân tích cảm xúc giúp doanh nghiệp nắm bắt được tâm tư của khách hàng, từ đó cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ. Việc hiểu rõ cảm xúc của người tiêu dùng là chìa khóa để xây dựng thương hiệu mạnh mẽ.

1.2. Mô hình BERT trong Phân Tích Cảm Xúc

Mô hình BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) đã cách mạng hóa cách thức xử lý ngôn ngữ tự nhiên. BERT cho phép phân tích ngữ nghĩa của văn bản một cách chính xác hơn, từ đó nâng cao hiệu quả của việc phân tích cảm xúc.

II. Thách Thức trong Phân Tích Cảm Xúc Sản Phẩm

Mặc dù phân tích cảm xúc mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức. Việc nhận diện ngữ nghĩa và cảm xúc trong văn bản không phải lúc nào cũng dễ dàng, đặc biệt là với ngôn ngữ tự nhiên phức tạp.

2.1. Khó khăn trong việc nhận diện cảm xúc

Một trong những thách thức lớn nhất là khả năng nhận diện cảm xúc chính xác từ các bình luận. Các từ ngữ có thể mang nhiều nghĩa khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh.

2.2. Vấn đề về ngữ nghĩa và ngữ cảnh

Ngữ nghĩa và ngữ cảnh là hai yếu tố quan trọng trong việc phân tích cảm xúc. Việc hiểu rõ ngữ cảnh giúp mô hình đưa ra những phân tích chính xác hơn về cảm xúc của người tiêu dùng.

III. Phương Pháp Phân Tích Cảm Xúc Sử Dụng BERT

Để thực hiện phân tích cảm xúc hiệu quả, mô hình BERT được áp dụng với các bước cụ thể. Việc tiền xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình là rất quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất.

3.1. Tiền xử lý dữ liệu

Tiền xử lý dữ liệu là bước đầu tiên và quan trọng trong phân tích cảm xúc. Dữ liệu cần được làm sạch và chuẩn hóa để mô hình có thể học tập hiệu quả.

3.2. Huấn luyện mô hình BERT

Sau khi dữ liệu đã được chuẩn bị, mô hình BERT sẽ được huấn luyện với các tập dữ liệu đã được phân loại cảm xúc. Quá trình này giúp mô hình học được cách nhận diện cảm xúc từ văn bản.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Phân Tích Cảm Xúc

Phân tích cảm xúc không chỉ dừng lại ở việc hiểu rõ cảm xúc của người tiêu dùng mà còn có nhiều ứng dụng thực tiễn trong thương mại điện tử. Các doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin này để cải thiện sản phẩm và dịch vụ.

4.1. Cải thiện chất lượng sản phẩm

Thông qua việc phân tích cảm xúc, doanh nghiệp có thể nhận diện được những điểm mạnh và yếu của sản phẩm, từ đó đưa ra các cải tiến cần thiết.

4.2. Tăng cường trải nghiệm khách hàng

Việc hiểu rõ cảm xúc của khách hàng giúp doanh nghiệp tạo ra những trải nghiệm tốt hơn, từ đó nâng cao sự hài lòng và trung thành của khách hàng.

V. Kết Luận và Tương Lai của Phân Tích Cảm Xúc

Phân tích cảm xúc sản phẩm thương mại điện tử sử dụng BERT đang ngày càng trở nên quan trọng. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ có nhiều tiến bộ và ứng dụng mới, giúp doanh nghiệp và người tiêu dùng có những trải nghiệm tốt hơn.

5.1. Xu hướng phát triển trong tương lai

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, phân tích cảm xúc sẽ ngày càng trở nên chính xác và hiệu quả hơn, mở ra nhiều cơ hội mới cho doanh nghiệp.

5.2. Tác động đến ngành thương mại điện tử

Phân tích cảm xúc sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của ngành thương mại điện tử, giúp cải thiện trải nghiệm mua sắm cho người tiêu dùng.