Phát hiện sự phàn nàn trên website thương mại điện tử với mô hình ngôn ngữ lớn
Tóm tắt:
Trong bối cảnh thương mại điện tử phát triển mạnh mẽ, các bình luận của khách hàng trên nền tảng trực tuyến, đặc biệt là những lời phàn nàn, mang giá trị quan trọng đối với doanh nghiệp. Hướng tiếp cận học máy truyền thống mặc dù phù phổ biến trong phân loại văn bản nhưng tồn tại một số vấn đề, gây khó khăn khi ứng dụng trong các bài toán bao gồm phát hiện phàn nàn. Do đó, nghiên cứu này được thực hiện nhằm đề xuất một hướng tiếp cận mới, ứng dụng mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Model - LLM) vào nhiệm vụ phát hiện phàn nàn thương mại điện tử mà không thông qua tinh chỉnh phức tạp. Kết quả cho thấy các LLM đạt hiệu suất cao, với Accuracy và F1-score trung bình vượt mốc 0,90 trong hầu hết các trường hợp. Nghiên cứu góp phần mở rộng phạm vi ứng dụng của LLM trong xử lý ngôn ngữ tiếng Việt và cung cấp công cụ hữu ích cho doanh nghiệp nhằm tự động phát hiện vấn đề từ bình luận khách hàng.
Abstract:
In the context of the rapid proliferation of e-commerce, customer comment on online platforms, particularly complaints, holds significant value for businesses. Although traditional machine learning approaches are prevalent in text classification, they present certain limitations that hinder their application in tasks such as complaint detection. Therefore, this study proposes a novel approach that utilizes Large Language Model (LLM) for the task of e-commerce complaint detection without requiring complex fine-tuning. The results indicate that LLM achieve high performance, with average Accuracy and F1-scores exceeding 0.90 in most cases. This study contributes to expanding the application scope of LLM in Vietnamese language processing and provides a valuable tool for enterprises to automatically identify issues from customer comments.
