ỨNG DỤNG CÁC KỸ THUẬT XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN TRONG PHÂN TÍCH NHU CẦU SỬ DỤNG DỊCH VỤ VIỄN THÔNG TỪ CÁC BÌNH LUẬN TRÊN MẠNG XÃ HỘI

Tóm tắt

Phân tích nhu cầu khách hàng qua mạng xã hội là một trong những kênh quan trọng để nắm bắt được ý kiến phản hồi của khách hàng về dịch vụ hoặc sản phẩm được cung cấp. Từ đó giúp các công ty có chiến lược điều chỉnh sản phẩm nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ và hiệu quả kinh doanh. Trong nghiên cứu này, chúng tôi thu thập dữ liệu bình luận từ fanpage của VNPT, sau đó gán nhãn, huấn luyện và tạo tập dữ liệu thực nghiệm (datasets) hơn 5.000 câu. Một mô hình phân tích nhu cầu khách hàng sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên được đề xuất dựa trên phương pháp phân loại FastText của Facebook. Nghiên cứu này cũng tiến hành thực nghiệm sử dụng các phương pháp máy học khác là NaiveBayes và Support Vector Machine. Kết quả thực nghiệm đánh giá mô hình trên datasets đã xây dựng cho thấy mô hình đề xuất sử dụng FastText cho kết quả tốt hơn với độ chính xác trên 90%. Kết quả nghiên cứu này cũng là cơ sở cho các nghiên cứu tiếp theo về mở rộng xây dựng datasets cho lĩnh vực nghiên cứu này và mở rộng bài toán phân tích cảm xúc khách hàng nhằm phục vụ chiến lược kinh doanh của công ty.