|
ระบบสรุปบทวิจารณ์สินค้าแบบมีโครงสร้างโดยอัตโนมัติ |
|---|---|
| รหัสดีโอไอ | |
| Title | ระบบสรุปบทวิจารณ์สินค้าแบบมีโครงสร้างโดยอัตโนมัติ |
| Creator | ตรีเทพ ธำรงลักษณ์ |
| Contributor | จันทร์เจ้า มงคลนาวิน |
| Publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Publication Year | 2553 |
| Keyword | สินค้า -- วิจารณ์, ธุรกิจ -- การประมวลผลข้อมูล, การประมวลผลข้อความ, ระบบแนะนำข้อมูล (การกรองสารสนเทศ), Commercial products -- Reviews, Business -- Data processing, Text processing (Computer science), Recommender systems (Information filtering) |
| Abstract | งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์หลักเพื่อพัฒนาระบบสรุปบทวิจารณ์สินค้าโดยผู้บริโภคแบบอัตโนมัติบนข้อความภาษาไทย ซึ่งเป็นระบบที่ช่วยสรุปข้อความบนเว็บไซต์พาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ที่ผู้บริโภคได้แสดงความคิดเห็นต่อสินค้า ในการสรุปความคิดเห็นนี้จะพิจารณาเฉพาะคุณลักษณะของสินค้าที่ผู้บริโภคให้ความสำคัญและทิศทางความเห็นที่ผู้บริโภคมีต่อคุณลักษณะนั้น ๆ ของสินค้าว่าเป็นความคิดเห็นในเชิงบวกหรือเชิงลบ สำหรับการสรุปความคิดเห็นในบทความภาษาไทยนั้นยังไม่ค่อยเป็นที่รู้จักและนำไปใช้งานอย่างแพร่หลาย ในงานวิจัยนี้จึงได้ประยุกต์การใช้เทคนิคต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการตัดคำและกำหนดหน้าที่ของคำ การสร้างและกำหนดทิศทางในรายการคำแสดงความคิดเห็นต้นกำเนิด การแยกคำแสดงคุณลักษณะของสินค้า และการระบุทิศทางของคำแสดงคุณลักษณะ ซึ่งเป็นส่วนประกอบของระบบสรุปบทวิจารณ์สินค้า รวมถึงศึกษาค่าคงที่ต่าง ๆ ที่เหมาะสมสำหรับภาษาไทย งานวิจัยนี้มีขั้นตอนการทำงาน 3 ขั้นตอนหลัก (1)การเก็บรวบรวมและประมวลผลข้อมูลบทวิจารณ์สินค้าโดยผู้บริโภค (2)การแยกคำแสดงคุณลักษณะของสินค้าจากบทวิจารณ์สินค้า และการสร้างรายการคำแสดงความคิดเห็นที่ได้ระบุทิศทางของคำไว้ (3)การระบุทิศทางของความคิดเห็นในบทวิจารณ์ที่มีต่อคุณลักษณะต่าง ๆ ของสินค้าและสรุปผลงานวิจัย ระบบที่พัฒนาขึ้นได้ทดลองบนข้อมูลบทวิจารณ์สินค้าจากเว็บไซต์เครื่องสำอางจำนวน 1,680 บทวิจารณ์ จากสินค้า 4 กลุ่มสินค้า การสรุปผลจะเปรียบเทียบผลการทดลองที่ได้กับผลสรุปบทวิจารณ์สินค้าจากผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดซึ่งเป็นอาจารย์ที่สำเร็จการศึกษาในระดับปริญญาโทหรือเอก และรับผิดชอบสอนรายวิชาทางด้านการตลาดจำนวน 3 ท่าน จากการเปรียบเทียบพบว่า ความถูกต้องของระบบในด้านการค้นหาคุณลักษณะมีค่าระลึกเฉลี่ยที่ 0.77 มีค่าความแม่นยำก่อนกรองคำและหลังกรองคำที่ 0.33 และ 0.53 ตามลำดับ ในส่วนการระบุทิศทางของคุณลักษณะมีค่าความแม่นยำที่ 0.58 |
| URL Website | cuir.car.chula.ac.th |
