In today’s rapidly expanding e-commerce environment, the massive volume of product reviews makes it crucial to summarize user opinions in a way that is both comprehensible and practically applicable. This research presents a system for analyzing product reviews using Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), a Natural Language Processing (NLP) technique that identifies key aspects of a review (such as shipping, product quality, and packaging) and evaluates the sentiment (positive, negative, or neutral) associated with each aspect, allowing both consumers and merchants to gain more efficient access to in-depth insights. This project focuses on developing AI for Thai-language ABSA by utilizing WangchanBERTa, a model trained on Thai data, and comparing it with various standard approaches such as TF-IDF + Logistic Regression, Word2Vec + BiLSTM, and Multilingual BERT (mBERT/XLM-R) to assess their performance in terms of accuracy, speed, and resource usage. Additionally, a dashboard visualization is provided to help users quickly grasp review trends. The expected outcome is to create an AI tool that can be practically employed in the e-commerce industry, enabling consumers to make easier purchasing decisions and assisting merchants in effectively improving their products and services.
ปัจจุบันการซื้อขายสินค้าออนไลน์เติบโตขึ้นอย่างรวดเร็ว ทำให้ข้อมูลรีวิวสินค้าจากผู้บริโภคมีปริมาณเพิ่มขึ้นเป็นจำนวนมาก รีวิวเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจซื้อของลูกค้าและการปรับปรุงคุณภาพสินค้าของร้านค้า อย่างไรก็ตาม ปริมาณข้อมูลที่มากเกินไปและความหลากหลายของรูปแบบการแสดงความคิดเห็นทำให้การสรุปและวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้เป็นไปได้ยาก ผู้บริโภคต้องใช้เวลามากในการอ่านรีวิวจำนวนมากเพื่อสรุปแนวโน้มความคิดเห็น ในขณะที่ร้านค้าประสบปัญหาในการวิเคราะห์ข้อมูลรีวิวเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ งานวิจัยนี้นำเสนอการประยุกต์ใช้ Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) ซึ่งเป็นเทคนิคใน Natural Language Processing (NLP) ที่สามารถแยกแยะ แง่มุมสำคัญของรีวิวสินค้า (Aspects) และวิเคราะห์ อารมณ์ของแต่ละแง่มุม (Sentiments) โดยอัตโนมัติ การนำเทคนิคนี้มาใช้จะช่วยให้ผู้บริโภคสามารถรับข้อมูลเชิงลึกจากรีวิวได้ง่ายขึ้น และช่วยให้ร้านค้าสามารถใช้ข้อมูลรีวิวเพื่อปรับปรุงสินค้าและบริการอย่างมีประสิทธิภาพ โครงงานนี้ยังมุ่งเน้นการศึกษาว่า แนวทาง AI แบบใดมีประสิทธิภาพสูงสุดในการทำ ABSA สำหรับภาษาไทย โดยเปรียบเทียบ วิธีการประมวลผลภาษาธรรมชาติแบบดั้งเดิม กับเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกที่ทันสมัย เพื่อให้ได้แนวทางที่เหมาะสมที่สุด พร้อมทั้งพัฒนา Dashboard Visualization ที่ช่วยให้ข้อมูลรีวิวถูกนำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและสามารถนำไปใช้งานจริงในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ
คณะวิทยาศาสตร์
Air pollution, particularly PM2.5, is a major environmental and public health concern in Bangkok. Instead of predicting PM2.5 levels, this project aims to identify the most significant factors influencing PM2.5 concentration. By analyzing historical air quality, weather, and other environmental data, we will determine which variables—such as temperature, humidity, wind speed, or other pollutants—have the greatest impact on PM2.5 fluctuations.
คณะวิทยาศาสตร์
With the urgent need for rapid screening of Aflatoxin B1 (AFB1) due to its association with increased liver cirrhosis and hepatocellular carcinoma cases from contaminated agricultural foods, we propose a novel electrochemical aptasensor. This aptasensor is based on trimetallic nanoparticles AuPt-Ru supported by reduced graphene oxide (AuPt-Ru/RGO) modified on a low-cost and disposable goldleaf electrode (GLEAuPt-Ru/RGO) for detection of AFB1. The trimetallic nanoparticle AuPt-Ru was synthesized using an ultrasonic-driven chemical reduction method. The synthesized AuPt-Ru exhibited a waxberry-like appearance, with AuPt core-shell structure and ruthenium dispersed over the particles. The average particle size was 57.35 ± 8.24 nm. The AuPt-Ru was integrated into RGO sheets (inner diameter of 0.5 to 1.6 µm) in order to enhance electron transfer efficiency and increase the specific immobilizing surface area of the thiol-5’-terminated modified aptamer (Apt) to target AFB1. With a large electrochemical surface area and low electrochemical impedance, GLEAuPt-Ru/RGO displays ultra-high sensitivity for AFB1 detection. Differential pulse voltammetry (DPV) measurements revealed a linear range for AFB1 detection range from 0.3 to 30.0 pg mL-1 (R2 = 0.9972), with a limit of detection (LOD, S/N = 3) and a limit of quantification (LOQ, S/N = 10) of 0.009 pg mL-1 and 0.031 pg mL-1, respectively. The developed aptasensor also demonstrated excellent accuracy in real agricultural products, including dried red chili, garlic, peanut, pepper, and Thai jasmine rice, achieving recovery rates between 94.6 and 107.9%. The fabricated aptamer-based GLEAuPt-Ru/RGO performance is comparable to that of a modified commercial electrode, which has great potential application prospects for detecting AFB1 in agricultural products.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
The reason of this project is How to make water system during breeding Golden apple snail&Green caviar with limitation area. Make sure that waterfowl system can work