Ứng dụng kỹ thuật trích xuất khía cạnh và khai phá ý kiến khách hàng về ngành hàng mẹ và bé trên sàn thương mại điện tử Shopee

Abstract

Ý kiến đánh giá phản hồi trực tuyến của khách hàng trong thương mại điện tử nói chung và đặc biệt là trong ngành hàng mẹ và bé nói riêng là nguồn thông tin vô cùng quan trọng và đặt biệt có giá trị. Nó không chỉ phản ánh chất lượng sản phẩm dịch vụ của doanh nghiệp, mà nó c.n giúp khách hàng ra quyết định rằng có nên sử dụng sản phẩm hay dịch vụ được cung cấp hay không. Thêm vào đó nó c.n giúp cho doanh nghiệp thấu hiểu được hành vi và trải nghiệm của khách hàng, từ đó doanh nghiệp có được cơ sở để cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ của mình. Tuy nhiên với số lượng ý kiến đánh giá phản hồi từ khách hàng ngày càng nhiều, dẫn đến việc thấu hiểu khách hàng ngày càng khó khăn với những phương pháp thủ công. Trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất phương pháp khai phá . kiến khách hàng bằng các phương pháp học sâu từ đó có thể phân loại . kiến khách hàng thành ba loại : tích cực, tiêu cực và trung tính. Thực nghiệm phương pháp trên tập dữ liệu tiếng Việt với 177080 ý kiến đánh giá phản hồi của khách hàng cho ngành hàng mẹ và bé trên sàn thương mại điện tử Shopee.vn. Kết quả thực nghiệm trên những bình luận mang tính “Tiêu cực” với các phương pháp học sâu trên tập ngữ liệu cho ra kết quả F-score tốt nhất với thuật toán LSTM và BiLSTM lần lượt là 63.5553% và 62.6319% khi kết hợp với PhoBERT.