Phân tích cảm xúc đa khía cạnh của khách hàng đối với dịch vụ tại trung tâm thương mại bằng mô hình ngôn ngữ lớn

Abstract

Trong bối cảnh thị trường bán lẻ cạnh tranh khốc liệt, trải nghiệm dịch vụ đóng vai trò cốt lõi giúp trung tâm thương mại giữ chân khách hàng và xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững. Tuy nhiên, việc xử lý các đánh giá của khách hàng hiện nay vẫn còn thủ công. Song song đó, sự phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLM) đang mở ra những cơ hội mới cho các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Đề tài "Phân tích cảm xúc đa khía cạnh của khách hàng đối với dịch vụ tại trung tâm thương mại bằng mô hình ngôn ngữ lớn" ra đời nhằm ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn để tự động hóa quá trình phân tích cảm xúc khách hàng. Mục tiêu chính của nghiên cứu là xác định cảm xúc của khách hàng đối với từng khía cạnh dịch vụ cụ thể như: không gian, thương hiệu, tiện ích và thái độ phục vụ của nhân viên. Dữ liệu được thu thập từ các đánh giá trên Google Maps và mô hình được triển khai theo phương pháp prompt-based với LLaMA 3.2 và ChatGPT 4.1 nano. Phân tích được thực hiện thông qua chuỗi quy trình gồm: thu thập dữ liệu, tiền xử lý, trích xuất khía cạnh, phân loại cảm xúc và đánh giá hiệu suất mô hình. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng trích xuất và phân tích cảm xúc theo khía cạnh, đặc biệt là mô hình ChatGPT 4-1 nano đạt độ chính xác cao nhất với F1-score là 0.971899. Nghiên cứu khẳng định tiềm năng ứng dụng của LLM trong phân tích cảm xúc đa khía cạnh, đồng thời đề xuất các khuyến nghị cụ thể để cải thiện chất lượng dịch vụ và nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng tại TTTM THISO Mall.