I. Giới thiệu về nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích mức độ hài lòng của du khách tại các khách sạn thông qua việc áp dụng các công nghệ học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mục tiêu chính là khai thác dữ liệu từ các bài bình luận và nhận xét của du khách trên nền tảng Tripadvisor để đánh giá cảm xúc và mức độ hài lòng của họ. Các phương pháp hiện đại như phân tích sentiment và phân tích hành vi sẽ được áp dụng để tạo ra một mô hình có khả năng nhận diện cảm xúc của khách hàng, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý khách sạn. Theo báo cáo của ngành du lịch, việc nâng cao chất lượng dịch vụ và cải thiện trải nghiệm khách hàng là rất quan trọng trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt.
1.1. Tính cấp thiết của nghiên cứu
Trong bối cảnh ngành du lịch đang phát triển mạnh mẽ, việc hiểu rõ về mức độ hài lòng của du khách là rất cần thiết. Nghiên cứu này không chỉ giúp các khách sạn cải thiện dịch vụ mà còn tạo ra một nền tảng dữ liệu lớn để các nhà quản lý có thể đưa ra quyết định chính xác hơn. Hơn nữa, việc áp dụng công nghệ AI trong phân tích dữ liệu từ bình luận sẽ giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực, đồng thời tăng cường khả năng dự đoán và phân tích hành vi của khách hàng.
II. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên để thu thập và phân tích dữ liệu từ các bài bình luận trên Tripadvisor. Quá trình này bao gồm việc làm sạch dữ liệu, trích xuất đặc trưng và xây dựng mô hình học máy. Các phương pháp như TF-IDF, GloVe và nhúng từ sẽ được áp dụng để cải thiện độ chính xác của mô hình. Đặc biệt, mô hình BiLSTM và Random Forest sẽ được sử dụng để phân loại cảm xúc của các bình luận thành các nhóm tích cực, tiêu cực và trung lập. Kết quả của mô hình sẽ được đánh giá thông qua các chỉ số như độ chính xác và điểm F1, nhằm đảm bảo tính hiệu quả và khả năng áp dụng thực tế.
2.1. Thu thập và xử lý dữ liệu
Dữ liệu sẽ được thu thập từ các bài bình luận trên nền tảng Tripadvisor, nơi có lượng thông tin phong phú về du khách và khách sạn. Quá trình thu thập dữ liệu sẽ sử dụng kỹ thuật web scraping để lấy thông tin cần thiết. Sau đó, dữ liệu sẽ được xử lý để loại bỏ các ký tự đặc biệt, từ dừng và chuẩn hóa văn bản. Việc trích xuất đặc trưng sẽ giúp mô hình học máy hiểu rõ hơn về ngữ nghĩa của các bình luận, từ đó nâng cao khả năng phân loại cảm xúc của du khách.
III. Kết quả và thảo luận
Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình học máy có khả năng phân loại cảm xúc của bình luận với độ chính xác lên đến 77%. Điều này chứng tỏ rằng việc áp dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong việc phân tích mức độ hài lòng của du khách là rất hiệu quả. Những thông tin thu được từ nghiên cứu này sẽ cung cấp cho các nhà quản lý khách sạn những hiểu biết sâu sắc về cảm xúc của khách hàng, từ đó giúp họ cải thiện chất lượng dịch vụ và tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho du khách.
3.1. Ứng dụng thực tiễn
Nghiên cứu này có thể được áp dụng rộng rãi trong ngành du lịch, đặc biệt là trong việc phát triển các chiến lược marketing và cải tiến dịch vụ khách hàng. Các nhà quản lý có thể sử dụng dữ liệu phân tích để điều chỉnh các dịch vụ của mình, nhằm đáp ứng tốt hơn nhu cầu và mong đợi của du khách. Hơn nữa, việc hiểu rõ về cảm xúc của khách hàng sẽ giúp các khách sạn xây dựng được thương hiệu mạnh mẽ hơn và thu hút được nhiều du khách hơn trong tương lai.
