បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការវាយតម្លៃមតិអតិថិជន និងការកំណត់ទីតាំងភូមិសាស្ត្រពីសារធ្វីត (Tweets) ជាភាសាអារ៉ាប់ ដើម្បីជួយស្ថាប័នទូរគមនាគមន៍ក្នុងការវិភាគកម្រិតពេញចិត្តរបស់អតិថិជនទៅលើទិដ្ឋភាពសេវាកម្មជាក់លាក់តាមតំបន់។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានប្រមូលទិន្នន័យធ្វីតភាសាអារ៉ាប់ចំនួន ៦១៨២ និងបានអនុវត្តក្បួនដោះស្រាយ Machine Learning ប្រពៃណី និង Deep Learning ដើម្បីចាត់ថ្នាក់មនោសញ្ចេតនា ព្រមទាំងចាប់យកទិន្នន័យទីតាំង។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Traditional Machine Learning (LR, SVM, RF) with Unigrams ម៉ាស៊ីនរៀនបែបប្រពៃណី (LR, SVM, RF) ជាមួយលក្ខណៈ Unigrams |
ងាយស្រួលអនុវត្ត លឿន និងទទួលបានលទ្ធផលល្អគួរសមសម្រាប់ការវាយតម្លៃពាក្យទូទៅ។ | មិនអាចយល់ពីអត្ថន័យស៊ីជម្រៅនៃបរិបទបានល្អនោះទេ ហើយការប្រើប្រាស់ Bigram បែរជាធ្វើឱ្យលទ្ធផលធ្លាក់ចុះយ៉ាងខ្លាំង។ | ទទួលបានពិន្ទុ F1 ០.៧៧ (ដោយប្រើ Logistic Regression) សម្រាប់ការចាត់ថ្នាក់មនោសញ្ចេតនា។ |
| Deep Learning (CNN) with Word Embeddings បណ្ដាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិមិត្ត (CNN) ជាមួយ Word Embeddings |
មានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការចាប់យកអត្ថន័យ និងទំនាក់ទំនងនៃពាក្យដែលស្រដៀងគ្នា ផ្តល់លទ្ធផលល្អបំផុតក្នុងការចាត់ថ្នាក់មនោសញ្ចេតនា។ | ត្រូវការទិន្នន័យច្រើនសម្រាប់ការហ្វឹកហាត់ និងស៊ីថាមពលកុំព្យូទ័រខ្ពស់ជាងម៉ាស៊ីនរៀនប្រពៃណី។ | ទទួលបានពិន្ទុ F1 ខ្ពស់បំផុត ០.៨១ សម្រាប់ការចាត់ថ្នាក់មនោសញ្ចេតនាអត្ថបទធ្វីតអារ៉ាប់។ |
| Deep Learning (CNN) with POS Tagging បណ្ដាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិមិត្ត (CNN) ជាមួយការកត់សម្គាល់ថ្នាក់ពាក្យ (POS) |
មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់បំផុតក្នុងការចាប់យកទិដ្ឋភាព (Aspect) ពីព្រោះវាអាចផ្តោតសំខាន់ទៅលើនាមសព្ទ (Nouns) ដែលពិពណ៌នាពីសេវាកម្ម។ | ទាមទារឧបករណ៍វិភាគថ្នាក់ពាក្យ (POS Tagger) ដែលមានភាពសុក្រឹតខ្ពស់ ដែលអាចជាបញ្ហាសម្រាប់ភាសាដែលមានធនធានឌីជីថលតិច។ | សម្រេចបានភាពត្រឹមត្រូវ (Accuracy) ៧៥% សម្រាប់ការចាត់ថ្នាក់ទិដ្ឋភាពសេវាកម្ម។ |
| SpaCy NER for Location Detection ម៉ូដែល SpaCy NER សម្រាប់ចាប់ទីតាំងភូមិសាស្ត្រ |
អាចចាប់យកឈ្មោះទីក្រុងនិងតំបន់នានាពីអត្ថបទក្រៅផ្លូវការបានយ៉ាងល្អ ដោយប្រើប្រាស់ស្ថាបត្យកម្ម CNN និង LSTM។ | ដំណើរការមិនសូវល្អប្រសិនបើអត្ថបទមានកំហុសអក្ខរាវិរុទ្ធ ឬលាយឡំភាសា (ឧទាហរណ៍៖ អារ៉ាប់លាយអង់គ្លេស)។ | ទទួលបានភាពសុក្រឹត (Precision) ០.៨៩ សម្រាប់កម្រិតទីក្រុង (City) និង ០.៦០ សម្រាប់ទីតាំងចំណាប់អារម្មណ៍ (POI)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ទោះបីជាមិនបានបញ្ជាក់ពីតម្លៃជាសាច់ប្រាក់ដោយផ្ទាល់ ប៉ុន្តែការស្រាវជ្រាវនេះទាមទារការប្រើប្រាស់ធនធានផ្នែកទន់ ទិន្នន័យ និងថាមពលកុំព្យូទ័រមួយចំនួនធំសម្រាប់ការហ្វឹកហាត់ម៉ូដែល Deep Learning។
ការសិក្សានេះប្រមូលទិន្នន័យពីអតិថិជនក្រុមហ៊ុនទូរគមនាគមន៍ក្នុងប្រទេសអារ៉ាប៊ីសាអ៊ូឌីត ដោយប្រើប្រាស់ភាសាអារ៉ាប់ក្រៅផ្លូវការ ដែលសម្បូរទៅដោយកំហុសអក្ខរាវិរុទ្ធនិងការប្រើពាក្យកាត់។ ចំណុចនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់កម្ពុជា ព្រោះទិន្នន័យបណ្តាញសង្គមខ្មែរ (ដូចជាលើ Facebook និង TikTok) ក៏មានទម្រង់ស្រដៀងគ្នានេះដែរ ដូចជាការប្រើប្រាស់ភាសាខ្មែរក្រៅផ្លូវការ ការសរសេរអក្សរឡាតាំង (Khmeringlish) និងពាក្យស្លែង ដែលទាមទារការសម្អាតទិន្នន័យយ៉ាងម៉ត់ចត់មុននឹងវិភាគ។
វិធីសាស្ត្រក្នុងការស្រាវជ្រាវនេះមានសក្ដានុពល និងសារៈប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ការវាយតម្លៃគុណភាពសេវាកម្មនៅប្រទេសកម្ពុជាតាមរយៈបណ្តាញសង្គម។
សរុបមក ការអនុវត្តក្របខ័ណ្ឌការងារនេះនឹងជួយឱ្យស្ថាប័នរដ្ឋ និងឯកជននៅកម្ពុជាអាចធ្វើការសម្រេចចិត្តបានត្រឹមត្រូវនិងទាន់ពេលវេលា ដោយពឹងផ្អែកលើការស្ទង់មតិជាក់ស្តែងនិងទីតាំងភូមិសាស្ត្ររបស់ប្រជាពលរដ្ឋនៅលើបណ្តាញសង្គម។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Word Embedding | ជាបច្ចេកទេសក្នុងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) ដែលបំប្លែងពាក្យទៅជាវ៉ិចទ័រលេខ ដើម្បីឱ្យកុំព្យូទ័រអាចយល់ពីអត្ថន័យ និងទំនាក់ទំនងរវាងពាក្យដែលស្រដៀងគ្នា។ ពាក្យដែលមានអត្ថន័យ ឬបរិបទស្រដៀងគ្នានឹងមានតម្លៃវ៉ិចទ័រក្បែរគ្នា។ | ដូចជាការរៀបចំសៀវភៅក្នុងបណ្ណាល័យដែលសៀវភៅប្រភេទដូចគ្នា (ឧ. ប្រវត្តិសាស្ត្រ) ត្រូវដាក់នៅលើធ្នើរជិតគ្នា ដើម្បីងាយស្រួលរក។ |
| Named Entity Recognition (NER) | គឺជាដំណើរការនៃការទាញយក និងចាត់ថ្នាក់ពាក្យសំខាន់ៗ (Entities) ពីក្នុងអត្ថបទ ដូចជាឈ្មោះមនុស្ស ទីតាំង ស្ថាប័ន ឬកាលបរិច្ឆេទ ដើម្បីឱ្យម៉ាស៊ីនអាចដឹងថាពាក្យនីមួយៗតំណាងឱ្យអ្វីជាក់លាក់។ | ដូចជាការអានសៀវភៅ រួចយកហ្វឺតគូសចំណាំពណ៌ខៀវលើឈ្មោះមនុស្ស និងពណ៌ក្រហមលើឈ្មោះទីក្រុង។ |
| Part of Speech (POS) | គឺជាការកំណត់ថ្នាក់ពាក្យ (ដូចជានាម កិរិយាសព្ទ គុណនាម សព្វនាម) ទៅឱ្យពាក្យនីមួយៗក្នុងប្រយោគ ដែលជួយឱ្យប្រព័ន្ធយល់ពីទម្រង់វេយ្យាករណ៍ និងបរិបទនៃការប្រើប្រាស់ពាក្យទាំងនោះ។ | ដូចជាការបំពាក់ស្លាកឈ្មោះតួនាទី (ឧ. មេក្រុម, សមាជិក, អ្នកកត់ត្រា) ឱ្យសិស្សម្នាក់ៗក្នុងក្រុម ដើម្បីដឹងថាអ្នកណាមានតួនាទីអ្វី។ |
| Convolutional Neural Network (CNN) | ជាប្រភេទនៃបណ្ដាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិមិត្ត (Deep Learning) ដែលប្រើជាទូទៅក្នុងការសម្គាល់រូបភាព ប៉ុន្តែក្នុងការសិក្សានេះ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីទាញយកលក្ខណៈសំខាន់ៗពីទិន្នន័យអត្ថបទសម្រាប់ចាត់ថ្នាក់មនោសញ្ចេតនា និងចាប់ទីតាំង។ | ដូចជាម៉ាស៊ីនស្កេនដែលរំកិលពីលើអត្ថបទមួយចំណែកម្ដងៗ ដើម្បីរកមើលពាក្យគន្លឹះ ឬលំនាំសំខាន់ៗដែលលេចធ្លោ។ |
| Tokenization | ជាដំណើរការកាត់បំបែកអត្ថបទ ឬប្រយោគវែងៗ ទៅជាបំណែកតូចៗ (Tokens) ដូចជាពាក្យនីមួយៗ ឬឃ្លាខ្លីៗ (Unigram ឬ Bigram) ដើម្បីងាយស្រួលដល់ប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រក្នុងការអាន និងវិភាគទិន្នន័យបន្ត។ | ដូចជាការកាត់នំប៉័ងមួយដើមធំទៅជាចំណិតតូចៗ ដើម្បីងាយស្រួលទំពារ និងរំលាយ។ |
| Support Vector Machine (SVM) | ជាក្បួនដោះស្រាយម៉ាស៊ីនរៀន (Machine Learning algorithm) ដែលធ្វើការចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យដោយស្វែងរកបន្ទាត់ ឬព្រំដែន (Hyperplane) ដ៏ល្អបំផុតដើម្បីបំបែកក្រុមទិន្នន័យផ្សេងៗពីគ្នាឱ្យបានច្បាស់លាស់បំផុត។ | ដូចជាការសង់របងចំកណ្តាលទីធ្លា ដើម្បីបំបែកហ្វូងចៀម និងហ្វូងពពែឱ្យនៅដាច់ពីគ្នាដោយមានគម្លាតសុវត្ថិភាពធំបំផុត។ |
| Point of Interest (POI) | ក្នុងបរិបទនៃការចាប់ទីតាំង (Location Detection) វាសំដៅទៅលើទីតាំងភូមិសាស្ត្រជាក់លាក់ណាមួយដែលមានទំហំតូចជាងទីក្រុង ដូចជាតំបន់លំនៅដ្ឋាន ផ្សារទំនើប សួនច្បារ ឬអាគារ ដែលគេចាប់អារម្មណ៍ចង់ដឹង។ | ដូចជាការដោតម្ជុល (Pin) លើផែនទី Google Map ដើម្បីចំណាំទីតាំងហាងកាហ្វេ ឬសាលារៀនដែលយើងចង់ទៅ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
