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
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Under The National Broadcasting and Telecommunications Commission (NBTC), the Telecommunication Enforcement Bureau collects a lot of data on service quality by monitoring and controlling the quality of telecommunications services, mainly by assessing mobile network infrastructure. The NBTC used Microsoft Excel for data analysis but became ineffective and slow. We used Python programming for preparation, analysis, and data processing to address this. Raw data was obtained from the Syberiz program in CSV format, processed in Python, and displayed on a dashboard. The dashboard, developed using Power BI, meets NBTC's telecommunications quality standards. It features maps, test results, and graphical representations. This method enhances the dashboard's appearance and usability and speeds up data processing and visualization compared to Microsoft Excel. This project is primarily designed to help the Telecommunication Enforcement Bureau's operations by making data processing and display for telecommunications quality monitoring faster, more effective, and easier to use.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
The use of chemical herbicides in agriculture has raised concerns due to its adverse effects on farmers' health, environmental sustainability, and consumer safety. Paraquat, a widely used herbicide, has been banned in Thailand. In response to this issue, this research focused on the development of natural herbicide products as an alternative to conventional chemical herbicides. The study involved the extraction of bioactive compounds from selected plants with potential herbicidal properties and evaluating their effectiveness in controlling target weeds. The results indicated that the developed natural herbicide demonstrates significant weed control efficiency. Additionally, this product can be applied to organic farming systems, reducing reliance on hazardous chemicals and promoting sustainable agricultural practices. The development of this natural herbicide served as an essential step toward environmentally friendly and safe agricultural solutions.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
This experiment aimed to study the suitable types of polymers for coating with chlorophyll extract and the quality of cucumber seeds after coating. The experiment was planned using a Completely Randomized Design (CRD) with four replications, consisting of five methods involving seeds coated with different types of polymers: Polyvinylpyrrolidone, Sodium Alginate, Carboxy Methyl Cellulose, and Hydroxypropyl Methylcellulose, each polymer being coated alongside chlorophyll, with uncoated seeds serving as the control method. The coating substance was prepared by extracting chlorophyll from mango leaves, then mixed with each type of polymer at a concentration of 1%, using an 8% concentration of chlorophyll extract. The properties of each coating method, such as pH and viscosity of the coating substance, were examined before coating the cucumber seeds with a rotary disk coater model RRC150 at a coating rate of 1,100 milliliters per 1 kilogram of seeds. Subsequently, the seeds were dried to reach the initial moisture level using a hot air blower, and seed quality was assessed in various aspects, including seed moisture, germination rate under laboratory conditions, germination index, and seed fluorescence under a portable ultraviolet light illuminator, as well as light emission spectrum analysis using a Spectrophotometer. The experiment found that each type of polymer could be used to form a film together with chlorophyll, which had appropriate pH and viscosity for the coating without affecting seed quality and showed fluorescence on the seed surface both under portable ultraviolet light and spectral emission analysis with a Spectrophotometer. Using HPMC as the film-forming agent with chlorophyll was the most suitable method, enhancing seed fluorescence efficiency.