Ứng dụng phương pháp học máy và phân tích văn bản để trích xuất khía cạnh trong nhận xét của khách hàng về sản phẩm dịch vụ trong lĩnh vực công nghệ viễn thông

Abstract

Thời kỳ bùng nổ của kỷ nguyên số với sự ra đời của hàng loạt các nền tảng mạng xã hội với số lượng nội dung phát triển nhanh chóng trong nhiều năm qua. Mỗi người dùng trên mạng xã hội chính là một kênh thông tin để truyền đi quan điểm cá nhân của bản thân. Trong đó có bao gồm cả các trải nghiệm cá nhân đối với sản phẩm dịch vụ của một doanh nghiệp nào đó. Điều này đặt ra bài toán cho doanh nghiệp làm sao để biết những người dùng này đang nhắc đến sản phẩm doanh nghiệp mình như thế nào, về khía cạnh gì của doanh nghiệp để đưa ra chiến lược tối ưu nhằm đáp ứng khách hàng. Với bài toán này, đề tài tập trung nghiên cứu ứng dụng các mô hình học máy gồm: Hồi quy Logistic, Support Vector Machine, Naive Bayes, Decicision Tree để trích xuất khía cạnh của các bài đăng trên mạng xã hội nhằm giúp doanh nghiệp xác định các vấn đề mà người dùng mạng xã hội đang nhắc đến sản phẩm dịch vụ của mình.