ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐÀO LÊ TRINH ỨNG DỤNG VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ GIẢI PHÁP PHÂN TÍCH CẢM XÚC VĂN BẢN TIẾNG VIỆT TRONG THƢƠNG MẠI ĐIỆN TỬ Chuyên ngành : HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ Mã số: 60340405 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HỒ CHÍ MINH, tháng 8 năm 2019 CÔNG TRÌNH ĐƢỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM Cán bộ hƣớng dẫn khoa học : PGS. TS PHẠM TRẦN VŨ Cán bộ chấm nhận xét 1 : PGS. HUỲNH TRUNG HIẾU Cán bộ chấm nhận xét 2 : TS.
NGUYỄN AN KHƢƠNG Luận văn thạc sĩ đƣợc bảo vệ tại Trƣờng Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp. HCM ngày 03 tháng 07 năm 2019 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: 1.TS HUỲNH TRUNG HIẾU 9++ 4. NGUYỄN AN KHƢƠNG 5. NGUYỄN THANH BÌNH Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trƣởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã đƣợc sửa chữa (nếu có).
CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƢỞNG KHOA i ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc KHOA NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên : Đào Lê Trinh MSHV : 1570549 Ngày tháng năm sinh : 24/12/1989 Nơi sinh : Bình Định Chuyên ngành : Hệ thống thông tin quản lý Mã số : 60340405 I. TÊN ĐỀ TÀI : ỨNG DỤNG VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ GIẢI PHÁP PHÂN TÍCH CẢM XÚC VĂN BẢN TIẾNG VIỆT TRONG THƢƠNG MẠI ĐIỆN TỬ II. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG : - Nghiên cứu giải pháp phân tích cảm xúc văn bản tiếng Việt - Xây dựng ứng dụng đánh giá sản phẩm bằng phƣơng pháp phân tích cảm xúc văn bản tiếng Việt. - Đánh giá hiệu quả của giải pháp III.
NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : V. CÁN BỘ HƢỚNG DẪN : PGS. TS PHẠM TRẦN VŨ Tp.
CÁN BỘ HƢỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên và chữ ký) (Họ tên và chữ ký) TRƢỞNG KHOA (Họ tên và chữ ký) ii LỜI CẢM ƠN --- Trong suốt quá trình theo học chƣơng trình đào tạo Thạc sĩ tại trƣờng Đại học Bách Khoa TP.HCM, tôi xin chân thành cảm ơn sự chỉ dạy tận tình của quý Thầy Cô giảng dạy tại trƣờng cùng các bạn, các anh chị đã cùng tôi gắn bó trong các buổi học, buổi thảo luận và các kỳ thi. Đặc biệt, tôi xin dành tình cảm sâu sắc và lòng biết ơn chân thành đến Thầy PGS TS. Phạm Trần Vũ, ngƣời đã dành nhiều thời gian để giúp đỡ tôi, cung cấp phƣơng pháp, kiến thức cần thiết cho tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn Thạc sĩ này. Tôi cũng xin chân thành gửi lời cảm ơn đến anh Lê An Pha và anh Đặng Văn Thìn đã giúp đỡ tôi rất nhiều với những kiến thức cần thiết về học thuật cho nghiên cứu.
Tôi xin chân thành cảm ơn đến bạn bè, đồng nghiệp, các anh chị đã giúp tôi hoàn thành khảo sát và thu thập dữ liệu thực tế cho luận văn. Chân thành cảm ơn! Ngƣời thực hiện luận văn Đào Lê Trinh iii TÓM TẮT LUẬN VĂN Các doanh nghiệp cần phải chăm chú lắng nghe những gì khách hàng mong muốn và cảm thấy thế nào, bởi vì họ có thể từ bỏ bạn để đến với đối thủ cạnh tranh của bạn một cách nhanh chóng. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) giống nhƣ một giải pháp mới để đảm bảo rằng doanh nghiệp đang thực sự lắng nghe những gì khách hàng nghĩ, muốn và cần. Hầu hết các chuyên gia tiếp thị nghĩ rằng phƣơng tiện truyền thông mạng xã hội có tác động sâu sắc đến doanh nghiệp của họ.
Có nghĩa là các doanh nghiệp đang tồn tại trong một môi trƣờng có tính cạnh tranh cao với mạng xã hội để thu hút sự chú ý của khách hàng tiềm năng của doanh nghiệp. Và một giải pháp phân tích cảm xúc tối ƣu có thể giúp doanh nghiệp có bƣớc tiến xa hơn. Với nhu cầu đó, việc phân tích cảm xúc trong những năm gần đây ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác lƣợng dữ liệu cảm nhận của ngƣời dùng khổng lồ, cung cấp một cái nhìn cụ thể về hiện trạng cộng đồng khách hàng của doanh nghiệp. Tiếp đó là sự phát triển về các công nghệ để xử lý, phân tích cảm xúc ngƣời dùng phát triển và đƣợc ứng dụng vào thực tế.
Tuy nhiên, tại thị trƣờng Việt Nam hiện nay, việc ứng dụng các công nghệ trên để khai thác dữ liệu cảm nhận của khách hàng vẫn còn khá mới mẻ. Do đó, nghiên cứu này tiếp cận việc đề xuất và xây dựng một ứng dụng đánh giá sản phẩm một cách chi tiết sử dụng công nghệ phân tích cảm xúc văn bản trong tiếng Việt với 5 mức cảm xúc. Đồng thời đề cập cụ thể đến từng khía cạnh của sản phẩm. Sau đó, thông qua thực nghiệm, nghiên cứu sẽ đánh giá hiệu quả của ứng dụng đối với ngƣời dùng bằng các phƣơng pháp thống kê.
iv ABSTRACT Businesses need to be attentive to what their customers want and feel, because they can give up on you to reach your competitors with a single click. Sentiment Analysis is like a business rescue solution to ensure that businesses are really listening to what customers think, want and need. Most marketers think that social media has a profound impact on their business. That means businesses are living in a highly competitive environment with social networking to attract the attention of potential customers.
And an accurate sentiment analysis solution can help businesses win. In recent years, emotional has increasingly played an important role in mining the huge user experience data, providing a detailed view of the status of the customer community. Followed by the development of technologies for processing and sentiment analyzing and applications to reality. However, in the current market in Vietnam, the application of these technologies to exploit customer data is still relatively new.
Therefore, this study approached the proposition and developed a detailed appraisal application using text-based analytical technology in Vietnamese with five levels of emotion. Also mention each aspect of the product. Then, through experimentation, the study will evaluate the effectiveness of the application to users by means of statistical methods. v LỜI CAM ĐOAN Tôi tên Đào Lê Trinh, là học viên cao học ngành Hệ thống thông tin quản lý, Đại học Bách Khoa TPHCM, xin cam đoan những kết quả nghiên cứu trong luận văn này là đúng sự thật, dƣới sự hƣớng dẫn tận tâm của PGS TS.
Ngƣời thực hiện luận văn Đào Lê Trinh vi MỤC LỤC NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ. ii LỜI CẢM ƠN. iii TÓM TẮT LUẬN VĂN .v LỜI CAM ĐOAN. vi MỤC LỤC.
vii DANH MỤC VIẾT TẮT .x DANH MỤC HÌNH VÀ BẢNG .x CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU .1 Tính cấp thiết của đề tài.2 Mục tiêu nghiên cứu .3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu .4 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài.5 Cấu trúc của luận văn .2 CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN.1 Phân tích cảm xúc .2 Phân tích cảm xúc dựa theo khía cạnh .3 Các công trình nghiên cứu nƣớc ngoài .4 Các công trình nghiên cứu trong nƣớc .5 Những vấn đề tồn tại và hƣớng giải quyết .7 CHƢƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT .1 Học máy – Học sâu (Machine Learning – Deep Learning) .1 Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network - RNN) .2 Long Short Term Memory (LSTM) .2 Cơ sở lý thuyết về đánh giá hiệu quả của giải pháp .1 Mô hình đánh giá hành vi chấp nhận sử dụng của khách hàng .2 Phƣơng pháp chuyên gia .13 CHƢƠNG 4: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU .1 Mục tiêu xây dựng ứng dụng .2 Giai đoạn 1 – Xây dựng các mô hình học sâu .3 Giai đoạn 2 – Kết nối các mô hình “học sâu” vào ứng dụng.4 Giai đoạn 3 - Đánh giá hiệu quả ứng dụng .2 Hệ thống phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh với bộ dữ liệu tiếng Việt .1 Mô tả bài toán .2 Phƣơng pháp tiếp cận bài toán .4 Mô hình hệ thống .3 Thiết kế ứng dụng .1 Kiến trúc tổng quát .4 Phƣơng pháp đánh giá hiệu quả của giải pháp trong thực tiễn.1 Phƣơng pháp chuyên gia .1 Quy trình nghiên cứu .2 Bảng câu hỏi.2 Phƣơng pháp đánh giá hành vi chấp nhận sử dụng của khách hàng.1 Quy trình nghiên cứu .2 Thiết kế bảng câu hỏi và lựa chọn thang đo .3 Phƣơng pháp phân tích dữ liệu .4 Thảo luận kết quả .30 CHƢƠNG 5: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU.1 Xây dựng các mô hình học sâu .3 Đánh giá hiệu quả của ứng dụng .1 Khảo sát ý kiến chuyên gia .1 Đánh giá chấp nhận sử dụng của khách hàng .1 Thống kê mô tả .2 Đánh giá độ tin cậy thang đo .3 Phân tích nhân tố khám phá EFA .4 Phân tích tƣơng quan Pearson và hồi quy .5 Thảo luận kết quả .45 CHƢƠNG 6: KẾT LUẬN .1 Kết quả đạt đƣợc .2 Tồn tại và hạn chế .3 Hƣớng nghiên cứu tiếp theo .48 TÀI LIỆU THAM KHẢO. ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH HỌC SÂU. GÁN NHÃN DỮ LIỆU. Kết quả khảo sát chuyên gia .57 ix DANH MỤC VIẾT TẮT Từ viết tắt Tên đầy đủ ML Machine Learning DL Deep Learning ANN Artificial Neural Network CNN Convolutional Neural Network RNN Recurrent Neural Network LSTM Long Short-Term Memory TAM Technology Acceptance Model EFA Exploratory Factor Analysis SEM Structural Equation Analysis CFA Confirmatory Factor Analysis DANH MỤC HÌNH VÀ BẢNG Hình 3.
1 – Mạng nơ-ron hồi quy cơ bản. 2 – Mô hình chấp nhận công nghệ - Mô hình nghiên cứu. 1 – Quy trình thực hiện. 2 – Mô hình tổng quan của hệ thống phân tích cảm xúc trên khía cạnh.
Error! Bookmark not defined. 3 – Kiến trúc tổng quát hệ thống. 4 – Các Use case đối với khách hàng. 5 – Các Use case đối với nhà quản lý.
6 – Các Use case đối với quản trị viên. 7 – Các bƣớc phƣơng pháp chuyên gia. 8 – Quy trình đánh giá hành vi sử dụng ứng dụng. 1 – Sơ đồ F1 phát hiện khía cạnh.
Error! Bookmark not defined. 2 – Sơ đồ F1 phát hiện cảm xúc. Error! Bookmark not defined. 3 – Trang review của khách hàng.
4 – Sơ đồ hoạt động trang Review. 1 – Các hàm truyền thƣờng sử dụng trong mạng nơ-ron. 1 – Thống kê tập dữ liệu. Error! Bookmark not defined.
2 – Thống kê chi tiết từng khía cạnh và cảm xúc trong các bộ dữ liệu Error! Bookmark not defined. 3 – Bảng câu hỏi khảo sát ý kiến chuyên gia. 4 – Các biến quan sát trong mô hình. 1 – Kết quả của phƣơng pháp.
2 – Thống kê mô tả theo giới tính. 3 – Thống kê mô tả về độ tuổi. 4 – Thống kê mô tả về nghề nghiệp. 5 – Thống kê mô tả các biến định lƣợng .
