PHÂN LOẠI TỰ ĐỘNG Ý KIẾN KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI SẢN PHẨM TRÊN HỆ THỐNG BÁN HÀNG ONLINE

Abstract

Bài toán phân loại (hay phân lớp) văn bản tự động là việc thực hiện gán nhãn cho một văn bản mới dựa trên mức độ tương tự của văn bản đó so với các văn bản đã trải qua quá trình học tập. Đối với từng ngôn ngữ khác nhau bài toán có cách giải quyết khác nhau. Đề tài “Phân loại tự động ý kiến khách hàng trên hệ thống bán hàng online” cũng có quy trình thực hiện như một bài toán phân loại văn bản tiếng Việt. Quá trình phân loại được tiến hành thông qua việc xử lý và học tập trên dữ liệu thu thập đã được xử lý bằng cách giải thuật máy học như Máy học véc tơ hỗ trợ (SVM), Cây quyết định, Bayes thơ ngây để tiến hành đánh giá và chọn lọc mô hình. Đề tài đã thực hiện được việc phân loại cho một văn bản tiếng Việt, cụ thể là phân loại được ý nghĩa mà các khách hàng muốn để lại đối với sản phẩm đó là tiêu cực hay tích cực. Độ đo F1 trung bình tốt nhất đạt 83,6% và thời gian thực thi trung bình cho giải thuật máy học SVM là 378(s) . Từ đó kết luận được rằng với cách xử lý tương tự thì giải thuật máy học SVM cho kết quả tốt hơn giải thuật Bayes thơ ngây và Cây quyết định.