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
คณะบริหารธุรกิจ
CO Breathalyzer with Voice Response is the device to measured the level of CO residual in a person's lung who consume tobacco. Measuring residual CO in human breath can identify the tobacco addiction level instead of measuring nicotine in blood.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
This study examines the effects of chemical mutagens, ethyl methane sulfonate (EMS) and colchicine in inducing mutations in Chrysanthemum spp. through tissue culture techniques. In vitro cultures of Chrysanthemum were treated with various concentrations of EMS and colchicine to assess their impact on shoot regeneration and mutation frequency. Results indicated that EMS significantly increased phenotypic variability, leading to enhanced flower color and size, while colchicine treatment effectively induced polyploidy, resulting in plants with greater flower size and overall vigor. Morphological assessments, along with genetic analyses using molecular markers, confirmed the mutations associated with these treatments. The integration of chemical mutagenesis with tissue culture presents a promising approach for developing novel Chrysanthemum varieties with improved ornamental traits.
คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี
This research confirms the potential of bamboo fiber as a sustainable raw material for the textile industry, demonstrating exceptional properties that meet both functional requirements and environmental friendliness. The study focuses on integrating sustainability concepts with material innovation, encompassing fiber property analysis, production process development, and product design. The research objectives were to: 1) develop the properties of bamboo fiber for production; 2) study factors in designing environmentally friendly textile products from bamboo fiber; and 3) forecast future prospects for environmentally friendly textile product design using bamboo fiber. The findings revealed that 60-day-old bamboo possessed optimal properties for fiber separation, with an average fiber size of 5.32 μm, smaller than other natural fibers, resulting in superior moisture absorption and ventilation properties. When blended with recycled polyester fiber in a 30:70 ratio, the yarn exhibited strength and unique tactile characteristics. Although the antibacterial properties against Staphylococcus aureus were low, the fibers demonstrated excellent whiteness and softness. Factor analysis identified four key components in product design: Local Materials, Green Products, Healthy, and Sustainability. Consumer satisfaction evaluation of the prototype products showed high levels of acceptance, with the model explaining 84.7% of consumer satisfaction. The developed production process reduced chemical usage and hazardous waste. Furthermore, utilizing fast-growing bamboo minimized long-term environmental impact, contributing to sustainable development in Thailand's rural communities across economic, environmental, and occupational stability dimensions. The research demonstrates that developing bamboo fiber blended with recycled polyester creates sustainable products that meet consumer demands for health consciousness, local material utilization, and green product promotion. Commercial implementation of these products can enhance economic value and promote environmentally friendly product development in the future.