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
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
The design and construction of a detailed bathroom model with structural components aim to provide a comprehensive understanding of plumbing and electrical systems in bathrooms. This project enables learners to study the intricacies of bathroom infrastructure through a highly detailed model.
คณะวิทยาศาสตร์
Photocatalytic materials decorated with bi-metallic nanoparticles (Bi-Metallic NPs/ photocatalyst) was synthesized for the degradation of aflatoxin B1. Bi-metallic NPs/ photocatalyst were synthesized by ultrasonic irradiation. The as-synthesized was characterized the chemical characteristics by the transmission electron microscope (TEM), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), X-ray diffraction analysis (XRD), Fourier transform infrared spectrometer (FT-IR), zeta potential analyzer, and UV-visible spectrophotometer. Bi-metallic NPs/photocatalyst was used to evaluate the degradation efficiency of AFB1 in household wastewater under visible light. The degradation process was analyzed using high-performance liquid chromatography (HPLC) at a wavelength of 365 nm, revealing that AFB1 was completely degraded 100% within 2 minutes. This superior performance is attributed to its highly porous structure, increased specific surface area, and reduced electron-hole recombination rate, which demonstrate that the developed nanomaterial has successfully achieved AFB1 degradation.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
Coffee is a critical agricultural commodity to be used to produce a premium beverage to serve people worldwide. Coffee microbiome turned to be an essential tool to improve the bean quality through the natural fermentation. Therefore, understanding the microbial diversities could create the final product's better quality. This study investigated the natural microbial consortium during the wet process fermentation of coffee onsite in Thailand to characterize the microorganisms involved in correlation toward the biochemical characteristics and metabolic attributes. Roasting is another important step in developing the complex flavor/ aroma that make coffee to be enjoyable. During the roasting process, the beans undergo many complex and alternatively change in the physicochemical properties from the gained substances in the fermentation process. The changing in the formation of the substances responsible for the sensory qualities, physicochemical/ aroma attributes as well as the health benefits of the final product. Using the starter culture could also develop the distinguished characteristics of coffee (Research collaboration with Van Hart company)