การพัฒนาระบบสรุปบทวิจารณ์สินค้าภาษาไทยโดยผู้บริโภคแบบอัตโนมัติ

Abstract

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์หลักเพื่อพัฒนาระบบสรุปบทวิจารณ์สินค้าภาษาไทยโดยผู้บริโภคแบบอัตโนมัติ ซึ่งจะสรุปบทวิจารณ์ของผู้บริโภคที่ได้แสดงความคิดเห็นไว้บนเว็บไซต์พาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ โดยจะสรุปคุณลักษณะของสินค้าที่ผู้บริโภคให้ความสำคัญและทิศทางความเห็นที่ผู้บริโภคมีต่อคุณลักษณะนั้น ๆ ของสินค้า ว่าเป็นความคิดเห็นในเชิงบวกหรือเชิงลบ ในงานวิจัยนี้ได้มีการประยุกต์ใช้เทคนิคต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการตัดคำ การกำหนดหน้าที่ของคำ การสร้างและกำหนดทิศทางในรายการคำแสดงความคิดเห็นต้นกำเนิด การแยกคำแสดงคุณลักษณะของสินค้า และการระบุทิศทางของคำแสดงคุณลักษณะ มาเป็นส่วนประกอบของระบบสรุปบทวิจารณ์สินค้า รวมถึงศึกษาค่าคงที่ต่าง ๆ ที่เหมาะสมกับบทวิจารณ์สินค้าภาษาไทย ในการทดลอง ผู้วิจัยใช้ข้อมูลบทวิจารณ์สินค้าประเภทเครื่องสำอาง 4 ชนิดจากเว็บไซต์จีบัน (www.jeban.com) ซึ่งเป็นเว็บไซต์สำหรับแลกเปลี่ยนความคิดเห็นเกี่ยวกับสินค้าเครื่องสำอางและเปรียบเทียบผลสรุปบทวิจารณ์สินค้าที่ได้จากระบบกับผลสรุปบทวิจารณ์ชุดเดียวกันจากผู้เชี่ยวชาญทางด้านการตลาด 3 ท่าน ผลปรากฏว่าระบบต้นแบบมีความแม่นยำในการระบุคุณลักษณะและทิศทางของความคิดเห็นในระดับพอใช้ โดยผู้วิจัยได้เสนอแนะเกี่ยวกับบริบทที่เหมาะสมสำหรับการนำระบบต้นแบบไปประยุกต์ใช้งาน

คำสำคัญ : การสรุปโดยคุณลักษณะ การจำแนกคุณลักษณะ บทวิจารณ์สินค้าโดยผู้บริโภค การจัดกลุ่มความคิดเห็น

Abstract

The main objective of this study is to develop an automatic system for summarizing Thai customer reviews which would summarize customer reviews posted on e-commerce websites. The system would extract features of product that customers pay attention and summarize whether opinion that they have towards the features is positive or negative. In this study, we applied techniques such as word segmentation, part-of-speech tagging, creation of seedlist of opinion words, feature extraction, and feature orientation identification in different parts of the system. The study is also aimed at discovering related system configurations that suit customer reviews written in Thai. We conducted the experiment on four groups of cosmetic product reviews from www.jeban.com which is a website for sharing customer opinion towards cosmetic products and compared the result from the system against summary of the same set of customer reviews obtained from three marketing experts. The result shows that the accuracy of the prototype system is acceptable. The contexts that are appropriate for applying the system are also suggested.

Keywords : Feature based summarization, Feature extraction, Customer reviews, Sentiment classification