โครงการนี้คือการจัดหาโซลูชันที่ใช้เทคโนโลยีสำหรับเจ้าของร้านอาหาร เพื่อช่วยพวกเขาในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลและปรับปรุงการดำเนินธุรกิจของพวกเขา ปัจจุบัน เจ้าของร้านอาหารไม่สามารถเข้าถึงแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมและใช้งานง่ายซึ่งให้ข้อมูลและการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ และโซลูชันที่มีอยู่มักจะมีราคาแพง ใช้งานยาก และไม่มีตัวเลือกในการปรับแต่ง โครงการนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้และมอบโซลูชันที่ช่วยให้เจ้าของร้านอาหารเข้าใจความรู้สึกของลูกค้า และทำการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลเพื่อเพิ่มรายได้และความพึงพอใจของลูกค้า
เรามุ่งหวังที่จะช่วยให้เจ้าของร้านอาหารปรับปรุงการดำเนินธุรกิจและการตัดสินใจผ่านแดชบอร์ดที่ใช้การวิเคราะห์ของเรา โซลูชันของเราให้ข้อมูลเชิงปริมาณและการแสดงภาพเพื่อช่วยให้เจ้าของเข้าใจธุรกิจของตนได้ดีขึ้น และรวมเข้ากับระบบธุรกิจอัจฉริยะเพื่อเพิ่มรายได้และลูกค้า
เราได้ระบุเสาหลักสำคัญห้าประการของอุตสาหกรรมร้านอาหาร ได้แก่ คุณภาพอาหาร บรรยากาศ สุขอนามัย การบริการ และการวิจารณ์ ด้วยการวิเคราะห์รีวิวและความรู้สึกของผู้ใช้ เราสามารถเข้าใจจิตใจของลูกค้าและช่วยให้เจ้าของร้านอาหารจัดลำดับความสำคัญของการปรับปรุงได้
โซลูชันของเราได้รับการออกแบบมาเพื่อให้เข้าใจสถานการณ์ปัจจุบันของธุรกิจได้ดีขึ้น และช่วยให้เจ้าของร้านอาหารตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล เราเชื่อว่าโซลูชันของเราสามารถช่วยให้เจ้าของร้านอาหารเอาชนะความท้าทายและปรับปรุงการดำเนินธุรกิจของตนได้
หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมหรือต้องการทำงานร่วมกัน โปรดติดต่อเราที่ [email protected] สามารถรับรหัสได้ที่นี่
ฉันได้สร้างวิธีแก้ปัญหาแล้ว ตอนนี้ฉันจะเข้าสู่ขั้นตอนการสร้างบริการ แจ้งขั้นตอนที่ฉันทำ สิ่งที่ฉันเรียนรู้ ความยากลำบากที่ฉันเผชิญ และการตัดสินใจที่ฉันทำ ส่วนที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีก่อน
แผน
- แผนประกอบด้วยการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ความรู้สึกสำหรับการรีวิวร้านอาหาร
- การสร้าง Api แบบ crud สำหรับข้อมูลและโมเดล
- การสร้างส่วนหน้าสำหรับแดชบอร์ดการแสดงภาพธุรกิจ
- การเชื่อมต่อและการปรับใช้
- การนำเสนอ
ตอนนี้เรามีแผนปฏิบัติการพร้อมแล้ว เรามาเริ่มพัฒนาโซลูชันสำหรับร้านอาหารกันดีกว่า
ขั้นตอนที่ 1: การสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ความรู้สึกสำหรับรีวิวร้านอาหาร
การวิเคราะห์ความรู้สึกคืออะไร: การวิเคราะห์ความรู้สึกเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจน้ำเสียงทางอารมณ์ที่สื่อออกมาในข้อความ
ความจำเป็นในการวิเคราะห์ความรู้สึก: ในธุรกิจร้านอาหาร บทวิจารณ์ของลูกค้าอาจแตกต่างกันอย่างมากในโทนเสียง ตั้งแต่เชิงบวกและเชิงสร้างสรรค์ ไปจนถึงเชิงลบและเชิงวิพากษ์วิจารณ์ การวิเคราะห์ความคิดเห็นช่วยให้เราดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากรีวิวเหล่านี้ได้ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์การรับประทานอาหารโดยรวม
แนวทางการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ความรู้สึก: การพัฒนาแบบจำลองการวิเคราะห์ความรู้สึกอยู่ในขอบเขตของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) NLP มุ่งเน้นไปที่การสอนเครื่องจักรให้เข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์อย่างมีประสิทธิภาพ ในกรณีนี้ วัตถุประสงค์ของเราคือการฝึกอบรมเครื่องจักรให้เข้าใจความรู้สึกที่แสดงออกในการรีวิวร้านอาหาร
การรวบรวมข้อมูล: เพื่อฝึกอบรมเครื่องจักรของเราอย่างมีประสิทธิภาพ เราจำเป็นต้องมีชุดข้อมูลที่มีรีวิวร้านอาหารและคะแนนความคิดเห็นที่เกี่ยวข้อง ชุดข้อมูลนี้สามารถหาได้จากแหล่งเก็บข้อมูลอินเทอร์เน็ตต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราจำเป็นต้องมีชุดข้อมูลรีวิวร้านอาหารเพื่อฝึกเครื่องของเราสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะนี้ คุณสามารถค้นหาชุดข้อมูลที่เหมาะสมได้ที่ ลิงค์ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลที่คุณเลือกมีความหลากหลายและมีความสมดุลเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของโมเดล
การสำรวจข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า:
การสำรวจข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้าเป็นขั้นตอนสำคัญในการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ความรู้สึก เมื่อทำงานกับข้อมูลดิบ การพิจารณาปัจจัยหลายประการเป็นสิ่งสำคัญ ข้อมูลอาจมีฟีเจอร์ที่ไม่เกี่ยวข้องกับกรณีการใช้งานเฉพาะของเรา และอาจมีแถวที่ซ้ำกันหรือว่างเปล่า การจัดการปัญหาเหล่านี้ถือเป็นสิ่งสำคัญเพื่อป้องกันข้อผิดพลาดหรืออคติในผลลัพธ์ของเรา
ในการเริ่มต้น เราโหลดข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ไฟล์ CSV และ TSV ลงในดาต้าเฟรมโดยใช้ Pandas จากนั้นเราเลือกคอลัมน์ที่เกี่ยวข้องกับงานการวิเคราะห์ความคิดเห็นของเรา ในกรณีนี้ เรามุ่งเน้นไปที่สองคอลัมน์: "บทวิจารณ์" (คุณลักษณะอิสระ) และ "คะแนนความคิดเห็น" (คุณลักษณะขึ้นอยู่กับ) คอลัมน์เหล่านี้มีข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ของเรา
นอกจากนี้ เรายังจำเป็นต้องแก้ไขปัญหาข้อมูลที่ไม่สมดุลอีกด้วย ข้อมูลที่ไม่สมดุลอาจทำให้เกิดอคติในการคาดการณ์ของแบบจำลองของเรา เราอาจใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การสุ่มตัวอย่างมากเกินไปในคลาสของชนกลุ่มน้อย การสุ่มตัวอย่างต่ำกว่าของคลาสส่วนใหญ่ หรือการใช้วิธีการต่างๆ เช่น เทคนิคการสุ่มตัวอย่างมากเกินไปของชนกลุ่มน้อยสังเคราะห์ (SMOTE) เพื่อสร้างสมดุลของข้อมูล
สุดท้ายนี้ เรายังต้องสำรวจการกระจายของข้อมูลและแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ด้วย การทำความเข้าใจคุณลักษณะของข้อมูลถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ความรู้สึกที่มีประสิทธิภาพ
# Load data from various sources RDF1 = pd.read_csv('../data/Restaurant reviews.csv') RDF2 = pd.read_csv('../data/Restaurant_Reviews.tsv', delimiter='\t') RDF3 = pd.read_csv('../data/Yelp Restaurant Reviews.csv') # Select relevant columns RDF1 = RDF1[["Review", "Rating"]] RDF3 = RDF3[["Review Text", "Rating"]]
การทำความสะอาดข้อมูลและการสร้างเวกเตอร์ข้อความ:
หลังจากได้รับคอลัมน์ข้อมูลที่จำเป็น “บทวิจารณ์” และ “คะแนนความคิดเห็น” แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการล้างข้อมูลเพื่อลบองค์ประกอบที่ไม่ต้องการ ซึ่งรวมถึงการกำจัดแท็ก HTML อีเมล หมายเลขโทรศัพท์ อักขระพิเศษ และ URL นอกจากนี้ เรายังลบ "คำหยุด" ทั่วไปที่ไม่มีความหมายที่สำคัญออก การใช้คำต้นกำเนิดเพื่อลดคำให้อยู่ในรูปแบบพื้นฐาน เพื่อให้มั่นใจถึงความสม่ำเสมอโดยการแปลงข้อความเป็นตัวพิมพ์เล็ก หลังจากทำความสะอาดข้อมูลแล้ว :
การทำเวกเตอร์ข้อความมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำความเข้าใจเครื่องจักร เนื่องจากเครื่องจักรต้องการรูปแบบตัวเลข มีวิธีการต่างๆ มากมาย เช่น bag-of-words, TF-IDF, n-grams, Word2Vec (C-BOW, Skip-gram), GloVe และ FastText แต่ละประเภทมีข้อดีและข้อเสียที่แตกต่างกัน:
ถุงคำ (BoW):
- ข้อดี: เรียบง่ายและมีประสิทธิภาพ เหมาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดเล็ก
- ข้อเสีย: ละเลยลำดับคำและบริบท ทำให้สูญเสียความหมาย
TF-IDF (ความถี่ภาคเรียน-ความถี่ผกผันของเอกสาร):
- ข้อดี: ให้น้ำหนักคำตามความสำคัญ โดยเลือกใช้คำที่หายากแต่มีความหมาย
- ข้อเสีย: ไม่มีบริบทของคำและมีปัญหากับคำพ้องความหมาย
N-กรัม:
- ข้อดี: จับลำดับคำและบริบท ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการจัดประเภทข้อความ
- ข้อเสีย: ขยายคำศัพท์อย่างมีนัยสำคัญด้วยค่า n ที่สูงกว่า ทำให้เกิดความกระจัดกระจาย
Word2Vec (C-BOW และข้ามกรัม):
- ข้อดี: บันทึกบริบทของคำและความสัมพันธ์เชิงความหมาย มีประสิทธิภาพในงาน NLP
- ข้อเสีย: ต้องใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมาก อาจมีปัญหากับคำศัพท์ที่ไม่อยู่ในคำศัพท์
GloVe (เวกเตอร์สากลสำหรับการแสดงคำ):
- ข้อดี: ผสมผสานบริบทระดับโลกและระดับท้องถิ่นเข้าด้วยกัน ทำให้เกิดการฝังคำที่มีความหมาย
- ข้อเสีย: ต้องการข้อมูลการฝึกอบรมที่กว้างขวางและอาจต้องใช้หน่วยความจำมาก
ข้อความด่วน:
- ข้อดี: จัดการกับคำที่ไม่อยู่ในคำศัพท์ผ่านการฝังคำย่อย ซึ่งมีประโยชน์สำหรับภาษาที่มีสัณฐานวิทยามากมาย
- ข้อเสีย: ต้องการพื้นที่จัดเก็บเพิ่มขึ้นและอาจใช้การคำนวณมากเนื่องจากการสร้างแบบจำลองคำย่อย
ในกรณีของเรา เราเลือก TF-IDF ด้วยเหตุผลสามประการ:
- จัดลำดับความสำคัญของคำที่ไม่ซ้ำใครและเต็มไปด้วยอารมณ์: TF-IDF เน้นคำที่หายากและเต็มไปด้วยอารมณ์
- การลดเสียงรบกวน: ช่วยลดผลกระทบของคำทั่วไปที่ไม่ให้ข้อมูล
- คุณสมบัติที่ยืดหยุ่นและตีความได้: TF-IDF ช่วยให้สามารถเลือกคุณสมบัติและให้ข้อมูลเชิงลึกที่มนุษย์สามารถอ่านได้
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf = TfidfVectorizer(max_features=6000, ngram_range=(1,2), smooth_idf=False) tfidf.fit(X_train) tfidf_X_train = tfidf.transform(X_train).toarray() tfidf_X_test = tfidf.transform(X_test).toarray()
การสร้างโมเดลและการประเมิน:
หลังจากแปลงข้อความเป็นข้อมูลตัวเลขแล้ว เราได้ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก แต่ละอัลกอริทึมมีข้อดีและข้อเสีย:
รองรับเครื่องเวกเตอร์ (SVM):
- ข้อดี: มีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลที่มีมิติสูงและขอบเขตการตัดสินใจที่ซับซ้อน
- ข้อเสีย: ต้องมีการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์อย่างระมัดระวัง และอาจช้าลงสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
ป่าสุ่ม:
- ข้อดี: ประกอบแผนผังการตัดสินใจเพื่อความคงทนและแม่นยำ
- ข้อเสีย: อาจพอดีกับชุดข้อมูลขนาดเล็กมากเกินไปและขาดความสามารถในการตีความ
การถดถอยโลจิสติก:
- ข้อดี: เรียบง่าย ตีความได้ และมีประสิทธิภาพในการคำนวณ
- ข้อเสีย: ปัญหาในการจับภาพความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล
Bayes ไร้เดียงสาพหุนาม:
- ข้อดี: เหมาะสำหรับงานจำแนกข้อความ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก
- ข้อเสีย: ถือว่าความเป็นอิสระระหว่างคุณลักษณะต่างๆ ซึ่งอาจไม่ถือเป็นข้อมูลข้อความ
เบอร์นูลลี ไร้เดียงสา เบย์ส:
- ข้อดี: มีผลกับข้อมูลคุณลักษณะไบนารี เช่น binary bag-of-words
- ข้อเสีย: ไม่เหมาะกับการจับความถี่ของคำและความแตกต่างของข้อความ
ในกรณีของเรา Bernoulli Naive Bayes มีประสิทธิภาพเหนือกว่าคนอื่นๆ ด้วยเหตุผลสามประการ:
- การจัดการคุณลักษณะไบนารี: เหมาะอย่างยิ่งสำหรับข้อมูลคุณลักษณะไบนารี เช่น binary bag-of-words ซึ่งพบได้ทั่วไปในการวิเคราะห์ความรู้สึก
- เรียบง่ายและมีประสิทธิภาพ: นำเสนอความเรียบง่ายและมีประสิทธิภาพ ทำให้เป็นตัวเลือกที่รวดเร็วและมีน้ำหนักเบาสำหรับการจัดหมวดหมู่ข้อความ
- ความสามารถในการตีความ: ลักษณะความน่าจะเป็นช่วยให้ตีความความน่าจะเป็นในชั้นเรียนและความสำคัญของคุณลักษณะได้ง่าย
เราประเมินผลลัพธ์โดยใช้ความแม่นยำ การเรียกคืน ความแม่นยำ และคะแนน F1 เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง:
- ความแม่นยำ: สัดส่วนของการทำนายเชิงบวกที่แท้จริงจากการคาดการณ์เชิงบวกทั้งหมด
- เรียกคืน: สัดส่วนของการทำนายเชิงบวกที่แท้จริงจากผลบวกจริงทั้งหมด
- ความแม่นยำ: เศษส่วนของการทำนายที่ถูกต้องจากการคาดการณ์ทั้งหมด
- คะแนน F1: ค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิกของความแม่นยำและการจดจำ ทำให้ทั้งสองเมตริกสมดุลกัน
นี่คือข้อมูลโค้ดสำหรับการประเมิน:
bnb = BernoulliNB(alpha=0.39800561441561, fit_prior=True) bnb.fit(tfidf_X_train, Y_train) bnb_Y_train_pred = bnb.predict(tfidf_X_train) bnb_Y_test_pred = bnb.predict(tfidf_X_test) bnb_train_accuracy = accuracy_score(Y_train, bnb_Y_train_pred) bnb_test_accuracy = accuracy_score(Y_test, bnb_Y_test_pred) bnb_precision = precision_score(Y_test, bnb_Y_test_pred) bnb_recall = recall_score(Y_test, bnb_Y_test_pred) bnb_f1 = f1_score(Y_test, bnb_Y_test_pred) print("Bernoulli Naive Bayes Train Accuracy:", bnb_train_accuracy) print("Bernoulli Naive Bayes Test Accuracy:", bnb_test_accuracy) print("Bernoulli Naive Bayes Precision:", bnb_precision) print("Bernoulli Naive Bayes Recall:", bnb_recall) print("Bernoulli Naive Bayes F1 Score:", bnb_f1)
ผลลัพธ์ที่ได้คือความแม่นยำ 85% ซึ่งถือเป็นการเสร็จสิ้นขั้นตอนแรก
บทสรุป:
เราได้วางรากฐานสำหรับระบบวิเคราะห์ความรู้สึกในการรีวิวร้านอาหาร TF-IDF และ Bernoulli Naive Bayes แสดงให้เห็นด้วยอัตราความแม่นยำ 85% ตอนนี้ เราจะสร้าง API และเว็บไซต์เพื่อให้ผู้ใช้เข้าถึงได้
ขั้นตอนถัดไปในส่วนที่ 2:
- การพัฒนา API: สร้าง API ที่ใช้งานง่าย
- การสร้างเว็บไซต์: พัฒนาเว็บไซต์ที่ใช้งานง่าย
- การเพิ่มประสิทธิภาพ: รับประกันความสามารถในการขยายขนาดและประสิทธิภาพ
- ความคิดเห็นของผู้ใช้: ปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตามข้อมูลของผู้ใช้
ส่วนที่สอง:
ปรับปรุงการดำเนินงานร้านอาหารและความพึงพอใจของลูกค้าผ่านการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (ตอนที่ -2)
เกี่ยวกับตัวฉัน:
ฉันชื่อ "Harsh Joshi" กำลังศึกษาปริญญาโทด้าน AI และ ML ด้วยประสบการณ์การพัฒนาโครงการมายาวนาน ความอยากรู้อยากเห็นของฉันผลักดันให้ฉันเปิดรับความท้าทายใหม่ๆ และผสมผสานองค์ประกอบที่หลากหลายเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ ฉันเชื่อมั่นในการเข้าถึงโครงการส่วนบุคคลจากมุมมองทางธุรกิจ โดยมุ่งมั่นที่จะนำเสนอโซลูชั่นที่ใช้งานได้จริงและมีคุณค่า
- 📧 อีเมล: [email protected]
- GitHub: harsh0506
- เว็บไซต์ผลงาน: harshjcodes.netlify.app
- LinkedIn: ฮาร์ช โจชิ