Phân tích phản hồi khách hàng từ dữ liệu Google Maps về Trung Nguyên Legend Café: Tiếp cận dựa trên việc ứng dụng mô hình AI lai trong phân tích cảm xúc đa phương thức từ xử lý ngôn ngữ và thị giác máy tính.

Abstract

Trong công cuộc kinh doanh của việc chuyển đổi số hiện nay, các phản hồi, đánh giá đa phương thức của khách hàng trên các nền tảng số công khai như Google Maps đang trở thành một nguồn dữ liệu phong phú và chân thực để đánh giá chất lượng dịch vụ và giúp xây dựng thương hiệu. Bài đề án nghiên cứu này đề xuất một phương pháp tiếp cận dựa trên trí tuệ nhân tạo lai (Hybrid AI-based Approach) nhằm phân tích dữ liệu phản hồi đa phương thức của khách hàng – bao gồm cả văn bản đánh giá, biểu tượng đánh giá (Sao chấm điểm) và hình ảnh do người dùng đăng tải – tại chuỗi Trung Nguyên Legend Café ở ba vùng miền tiêu biểu của Việt Nam. Đề tài nghiên cứu kết hợp các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) như SVM, BiLSTM, CNN cho NLP và XLM-RoBERTa để phân loại cảm xúc trong văn bản tiếng Việt và các ngôn ngữ khác, cùng các mô hình thị giác máy tính như CNN và YOLO để phân loại hình ảnh theo các chủ đề: đồ uống, không gian hay bầu không khí và dịch vụ của quán. Và tiếp đến, bằng cách xây dựng tầng hợp nhất đặc trưng (fusion layer) thông qua mô hình tích hợp đa phương thức, mô hình sẽ cho phép chúng ta phân tích cảm xúc một cách toàn diện, đồng thời khai thác được cả ngữ nghĩa văn bản và ngữ cảnh thị giác. Kết quả của bài nghiên cứu không chỉ nâng cao độ chính xác, tính tổng quát trong nhận diện cảm xúc của khách hàng, mà còn mở ra hướng đi tiềm năng về lĩnh vực xử lý đa phương thức bằng mô hình AI, từ đó cung cấp những gợi ý chiến lược cho việc cải thiện mô hình phân tích cũng như trải nghiệm dịch vụ trong lĩnh vực F&B của khách hàng đa văn hóa. Phương pháp nghiên cứu này có tính mở rộng cao và có thể ứng dụng vào các ngành khác như du lịch, giáo dục, y tế và thương mại điện tử.