Nhằm khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu từ mạng xã hội, tác giả Hoàng Phước Lộc (Trường Cao đẳng Sư phạm Quảng Trị) và các cộng sự đã thực hiện nghiên cứu ứng dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) để phân tích nhu cầu sử dụng dịch vụ viễn thông của khách hàng thông qua các bình luận trên mạng xã hội. Nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng mô hình phân tích tự động nhằm xác định nhu cầu và phản hồi của khách hàng một cách chính xác và hiệu quả.

Mạng xã hội là nơi mang mọi người đến với nhau để trò chuyện, chia sẻ ý tưởng, sở thích và kết nối với nhau qua phương tiện truyền thông xã hội. Không chỉ vậy, mạng xã hội còn là “mảnh đất vàng” cho kinh doanh online, hỗ trợ tìm kiếm khách hàng, tương tác, quảng cáo, xây dựng thương hiệu doanh nghiệp hoặc xây dựng thương hiệu cá nhân. Mạng xã hội có bản chất của hoạt động xã hội, ở đây, người sử dụng có thể đưa ra những bình luận, nhận xét và đánh giá của mình một cách vô tư về các sản phẩm hay dịch vụ họ đã và đang sử dụng. Do đó, thông tin từ mạng xã hội rất có ý nghĩa cho các công ty, nhà cung cấp,... người đã tạo sản phẩm, dịch vụ nếu họ có chiến lược thu thập thông tin phản hồi của người dùng hợp lý để từ đó điều chỉnh sản phẩm, dịch vụ của mình nhằm đáp ứng nhu cầu người dùng.

Trí tuệ nhân tạo (AI) nói chung và công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên nói riêng đang trở thành một phần cốt lõi của ngành công nghệ để giúp các doanh nghiệp phân tích nhằm đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn; hạn chế các sai lầm do phán đoán chủ quan nhằm tạo ra các sản phẩm và dịch vụ sáng tạo, đáp ứng nhu cầu người sử dụng, góp phần gia tăng doanh số kinh doanh của doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc sử dụng AI và các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích nhu cầu người sử dụng các dịch vụ vẫn còn khiêm tốn. Hầu hết các doanh nghiệp chỉ tập trung vào nghiên cứu lĩnh vực kinh doanh hẹp của họ và mỗi ngành lại có đặc điểm và đặc trưng sản phẩm riêng.

Trong nghiên cứu này, các tác giả thu thập dữ liệu bình luận từ fanpage của VNPT, sau đó gán nhãn, huấn luyện và tạo tập dữ liệu thực nghiệm (datasets) hơn 5.000 câu. Một mô hình phân tích nhu cầu khách hàng sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên được đề xuất dựa trên phương pháp phân loại FastText của Facebook. Nghiên cứu này cũng tiến hành thực nghiệm sử dụng các phương pháp máy học khác là NaiveBayes và Support Vector Machine.

Kết quả thực nghiệm đánh giá mô hình trên datasets đã xây dựng cho thấy mô hình đề xuất sử dụng FastText cho kết quả tốt hơn với độ chính xác trên 90%. Điều này chứng tỏ giải pháp đề xuất có khả năng ứng dụng cao và áp dụng vào việc xác định nhu cầu người dùng thực tế tại VNPT nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất và kinh doanh.

Tuy nhiên, giải pháp đề xuất chủ yếu tập trung vào xác định các nhu cầu của khách hàng về các dịch vụ viễn thông trên dữ liệu chứa một số loại câu đơn giản được huấn luyện, trùng lặp về từ khóa. Trong tương lai, các tác giả sẽ mở rộng thêm các loại câu phức tạp hơn trong tiếng Việt, các câu kèm biểu tượng và mở rộng phân tích cảm xúc khách hàng về các dịch vụ tác giả cung cấp, từ đó có thể làm căn cứ để phục vụ công tác hậu kiểm, chăm sóc sau bán hàng và điều chỉnh các chiến lược phát triển của ngành. Xây dựng hệ thống hỏi đáp và hỗ trợ các hệ thống HelpDesk cũng là một định hướng nghiên cứu trong thời gian tới.

Kết quả nghiên cứu góp phần khẳng định vai trò quan trọng của trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong việc phân tích dữ liệu khách hàng, hỗ trợ doanh nghiệp viễn thông đưa ra các quyết định chính xác, nâng cao chất lượng dịch vụ và đáp ứng tốt hơn nhu cầu ngày càng đa dạng của người sử dụng trong thời đại số.