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
The goal of the processed pineapple study is to reduce the number of pineapples wasted as a result of climate change and to determine the best way for processing different pineapple species. The drying method, also known as dehydration, is chosen for processing because it is appropriate for the variety's features and will provide the maximum benefit while reducing waste, resulting in the most value for the product. This study was carried out to develop the processing of new kinds, use various processing principles to adapt to this pineapple variety, raise the value of agricultural goods, significantly reduce waste, and provide marketing potential in the future.
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
Since organic rice storage silos were faced with an insect problem, an owner solved this problem using the expert system (ES) in the controlled atmosphere process (CAP) under the required standard, fumigating insects with an N2, reducing O2 concentration to less than 2% for 21 days. This article presents the computational fluid dynamics (CFD) assisted ES successfully solved this problem. First, CFD was employed to determine the gas flow pattern, O2 concentration, proper operating conditions, and a correction factor (K) of silos. As expected, CFD results were consistent with the experimental results and theory, assuring the CFD’s credibility. Significantly, CFD results revealed that the ES controlled N2 distribution throughout the silos and effectively reduced O2 concentration to meet the requirement. Next, the ES was developed based on the inference engine assisted by CFD results and the sweep-through purging principle, and it was implemented in the CAP. Last, the experiments evaluated CAP’s efficacy in controlling O2 concentration and insect extermination in the actual silos. The experimental results and owner’s feedback confirmed the excellent efficacy of ES implementation; therefore, the CAP is effective and practical. The novel aspect of this research is a CFD methodology to create the inference engine and the ES.
คณะบริหารธุรกิจ
In a world increasingly focused on sustainability and reducing environmental impact, DreamHigh is pioneering an innovative approach to packaging solutions using mycelium—a natural, biodegradable, and renewable material derived from fungi. Our mission is to revolutionize the packaging industry by offering eco-friendly alternatives that not only reduce waste but also align with global efforts to combat climate change. Mycelium packaging offers a compelling alternative to traditional plastic and Styrofoam packaging, which contribute significantly to environmental pollution. It is fully biodegradable, compostable, and capable of breaking down in natural environments within weeks, leaving no toxic residues behind. Additionally, mycelium-based products are lightweight, durable, and customizable, making them suitable for a wide range of applications, from consumer goods packaging to protective shipping materials. DreamHigh’s business plan outlines a scalable production process leveraging advanced mycelium cultivation techniques and partnerships with local agricultural sectors to utilize agricultural waste as a key raw material. This not only ensures cost-efficiency but also supports a circular economy by repurposing waste that would otherwise be discarded.