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
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
This study aimed to develop a website for collecting and organizing data on Young Smart Farmers in Chanthaburi Province. Data were collected through structured interviews with a sample of 30 participants. The information obtained was categorized and utilized to develop the website, which was subsequently disseminated to farmers and other stakeholders. The study also assessed user satisfaction with the website through a questionnaire, with data analyzed using descriptive statistics, including frequency, percentage, mean, and standard deviation.The results indicated that the sample comprised an equal proportion of male and female participants, with the majority (50.00%) aged between 36 and 40 years. Most respondents were Young Smart Farmers from the districts of Khlung, Laem Sing, and Kaeng Hang Maeo, each representing 13.33% of the sample. The majority of participants had attained a bachelor’s degree or equivalent (60.00%) and were primarily engaged in agricultural occupations (73.33%). The findings on user satisfaction with the website revealed a high level of satisfaction across all dimensions, ranked as follows 1) Website usability (Mean 4.97), 2) Overall satisfaction (Mean 4.93), 3) Content quality (Mean 4.91), 4) Practical benefits and applicability (Mean 4.87), and 5) Design and layout (Mean 4.85).
วิทยาลัยวิศวกรรมสังคีต
Musical stories to enhance thinking skills of children aged 0-3 years using EF skills as a tool to enhance children development by focus on 3 basic skills. 1. Working memory 2. Inhibitory Control 3. Cognitive Flexibility
คณะวิทยาศาสตร์
The aim of experiment was to study the pyrolysis oil derived from sorted landfill plastic waste that had been buried for 15 years by the Nonthaburi Provincial Administrative Organization. The pyrolysis oil was produced using a Fixed-Bed Reactor at 450 °C for 1.5 hours with LPG as the feedstock, with the goal of using the pyrolysis oil as an alternative fuel. The experiment was conducted under four different conditions : (1) plastic waste buried in a landfill that has not been washed but has been reduced in size, (2) plastic waste buried in a landfill that has been washed and has been reduced in size, (3) plastic waste buried in a landfill that not has been washed and has not been reduced in size, (4) plastic waste buried in a landfill that has not been washed and has been reduced size, with activated carbon used as a catalyst. The experiment revealed that three products were produced : Oil, gas, and char in different quantity. The pyrolysis oil were compared in terms of quality based on pH, Heating value, Moisture content, Functional group, and Chemical Composition. The pyrolysis oil we obtained will be referenced according to the criteria from the Department of Energy Business. The analysis results of the pyrolysis can explain which conditions are suitable for replacing fuel oil in industrial It is therefore one of the approaches that helps manage plastic waste in landfills, reducing the quantity by converting it into usable energy.