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
คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี
This project presents the development of a single-frequency GPS-based total electron content measurement tool. It applies theories related to total electron content in the ionospheric layer and the measurement of total electron content using GPS time delay to design the single-frequency GPS total electron content measurement tool. The tool consists of an antenna, a single-frequency GPS satellite receiver, a data processing unit for evaluating and calculating total electron content, and a display unit for showing total electron content data. The performance of the single-frequency GPS total electron content measurement tool is tested by comparing it with total electron content data obtained from the International Reference Ionosphere (IRI) model, which is a global reference model for electron content. The tool is also put to practical use. The results of the comparison and practical applications conclude that the single-frequency GPS-based total electron content measurement tool can be effectively utilized, with the difference from the IRI model being 50 TECU
คณะศิลปศาสตร์
Layla, the hotel robot, is responsible for carrying guests’ luggage and guiding them to their accommodations. It is equipped with an internal map of the hotel, allowing it to navigate various locations efficiently. Additionally, it features an AI-powered system that enables interactive conversations in three major languages: Thai, English, and Chinese.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
This study aims to investigate the co-fermentation process between lactic acid bacteria (LAB) and Saccharomyces cerevisiae in the production of sour beer, with a focus on its impact on product quality, including pH, organic acid content, sugar content, and sensory characteristics. In this experiment, selected LAB strains and S. cerevisiae were utilized under controlled fermentation conditions. The microbial ratio was optimized to enhance growth and the production of key compounds. The findings indicate that co-fermentation significantly reduces pH compared to fermentation with yeast alone. Furthermore, an increase in lactic acid was observed due to sugar consumption by LAB, contributing to the distinctive flavor profile of sour beer.