Xuất phát từ nhu cầu của lĩnh vực dịch vụ du lịch, các sinh viên Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng đã có đề tài nghiên cứu gắn liền với thực tiễn phát triển du lịch bền vững, được giới chuyên môn đánh giá cao và đoạt nhiều giải thưởng.
 |
| Đề tài của nhóm sinh viên Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng đã đoạt giải nhất lĩnh vực kinh tế, giải thưởng sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka-2019. Ảnh: Nhóm nghiên cứu cung cấp |
Tháng 12, đề tài “Nghiên cứu và ứng dụng Deep Learning trong tổng hợp ý kiến khách hàng điện tử: Trường hợp bài toán dịch vụ khách sạn” của nhóm 5 sinh viên thuộc khoa Thống kê - Tin học đoạt giải nhất lĩnh vực kinh tế, giải thưởng sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka-2019; giải khuyến khích Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học toàn quốc năm 2019; giải ba Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học thành phố 2019.
Nói về ý tưởng đề tài, Th.S Nguyễn Thành Thủy, giảng viên khoa Thống kê-Tin học, người hướng dẫn cho nhóm sinh viên này, cho rằng, thời đại kết nối và sức mạnh của hiệu ứng cộng đồng, hiệu ứng truyền miệng luôn là một trong những phương thức marketing hiệu quả nhất.
Dễ dàng nhận thấy những bình luận, đánh giá của khách hàng về trải nghiệm của họ đối với một hàng hóa- dịch vụ trên các phương tiện truyền thông, nhất là mạng xã hội rất được chú trọng. Chúng là nguồn tham khảo quan trọng, mang lại quyết định cho sự lựa chọn của khách hàng.
Tuy nhiên, những bình luận, đánh giá đó nằm rải rác ở các trang web, đặc biệt các trang web chuyên cho việc đánh giá, đặt phòng như Booking, Agoda, TripAdvisor... Điều này, rất khó cho khách hàng so sánh cũng như chính bản thân doanh nghiệp trong thu thập tất cả nhận xét (review) khi số lượng nhận xét có thể lên đến hàng ngàn, hàng triệu.
Từ thực tiễn đó, nhóm nghiên cứu đề xuất giải pháp ứng dụng mô hình học máy Deep Learning vào việc xây dựng hệ thống phần mềm hỗ trợ trích xuất thông tin, phân loại và phân tích một cách tự động những dữ liệu review trực tuyến của khách hàng ở dạng văn bản (ngôn ngữ tiếng Việt) về mức độ hài lòng.
Trưởng nhóm Trần Thị Châu Giang chia sẻ, trước khi bắt tay vào thực hiện đề tài, nhóm mất gần 2 tháng đầu tìm hiểu và đọc tài liệu cũng như trau dồi những kỹ năng cơ bản nhất như code, xử lý data… và hơn 6 tháng còn lại là để xây dựng và hoàn thiện mô hình. Nhóm hoàn toàn bắt đầu từ số 0, trong nhóm không có ai đã từng làm hoặc có kinh nghiệm ở mảng này nên lúc đầu khá là mơ hồ, nhưng dần theo định hướng của thầy hướng dẫn cũng như sự tự nghiên cứu, nhóm đã đi từng bước một.
“Điểm mạnh của đề tài ở chỗ tập hợp tất cả các nguồn dữ liệu quan trọng và thực tế của các trang web đánh giá uy tín, cho ra đánh giá chính xác. Nghĩa là tiến hành chấm điểm đối tượng theo quy tắc: một điểm cộng (+) cho đối tượng xuất hiện trong bình luận tích cực và một điểm trừ (-) trong bình luận tiêu cực”, Châu Giang chia sẻ.
Nói thêm về tính hữu ích của đề tài, sinh viên Ngô Triệu Long (thành viên khác của nhóm) đưa dẫn chứng cụ thể: Ví dụ, một người dùng đang tìm kiếm khách sạn; để có cái nhìn tổng quan nhất về khách sạn đó thì họ không chỉ phải xem bình luận đánh giá ở một trang mà phải xem nhiều trang, dẫn đến dữ liệu bị phân tán, đồng thời, họ phải mất thời gian để có thể đọc hết những đánh giá về khách sạn đó.
Hơn nữa, những trang web lớn chỉ mới liệt kê theo đối tượng (nghĩa là cho lọc theo tìm kiếm, khách sạn có cái đó hay không) nhưng chưa có đánh giá điểm theo từng đối tượng (tốt hay không tốt). Đó là chưa kể, việc cho điểm trên các web đều có khả năng gian lận (cheat) hoặc một khách sạn mới, có rất ít lượt cho điểm thì không được khách quan.
Với mô hình của nhóm, khách hàng không cần phải đọc những bình luận dài cũng có thể biết được khách sạn này tốt mặt nào, mặt nào chưa được, rồi từ đó đưa ra quyết định phù hợp với mục đích sử dụng của mình (ví dụ cho đi công tác hay nghỉ dưỡng...).
“Chúng tôi không chỉ dừng lại ở khách hàng mà còn hướng đến các chủ doanh nghiệp, các nhà quản lý muốn nắm được tình hình thực tế của doanh nghiệp để đưa ra các quyết định hoặc cải thiện kịp thời; cũng như các cơ quan Nhà nước muốn theo dõi quản lý tình hình kinh doanh của các khách sạn ở địa phương”, Ngô Triệu Long thông tin.
Theo chia sẻ của nhóm nghiên cứu, khó nhất và mất thời gian nhất chính là ở bước thu thập và xử lý dữ liệu, đến khi có dữ liệu rồi thì bước điều chỉnh mô hình để tăng độ chính xác cũng vất vả không kém. Các thành viên thậm chí không đếm được số lần phải để máy tính chạy qua đêm và thức đêm cùng với máy. Nhưng chính sự nhiệt huyết và đam mê nghiên cứu khoa học của thầy Nguyễn Thành Thủy đã truyền cảm hứng cho cả nhóm.
“Kết quả đạt được ghi nhận sự nỗ lực của các sinh viên trong việc tìm tòi, thử sức với lĩnh vực trí tuệ nhân tạo AI. Nhưng đề tài có được đưa vào ứng dụng trong thực tiễn hay không hay vẫn là bài toán khó đối với thực tế nghiên cứu khoa học trong sinh viên thời gian qua”, Th.S Nguyễn Thành Thủy bộc bạch.
NGỌC HÀ
