數位聯展

隨著網路的發展,使用者評論已成為消費決策的重要參考來源。然而,現有平台如 Google Maps 並未提供有效並直觀的介面,讓用戶能透過評論快速獲取有價值的資訊。本研究旨 在針對餐廳評論進行提及面向的分類(Aspect Classification)以及建立一個名為「蛤?真 的好吃嗎?」的網頁,讓使用者可以快速篩選資訊,以提升搜尋效能。在面向分類任務上, 我們以「環境(Ambience)、食物(Food)、服務(Service)、價格(Price)」四大分類層面 作為架構。使用即時資料爬取的技術,將 Google Maps 上的餐廳評論做資料清理及標注, 最後進行分類任務。在初步測試階段,本研究以 900 則餐廳評論為資料來源,使用支持向 量機 (SVM)作為分類模型,並加入 TF-IDF 及詞彙列表(Word List)等特徵以加強模型 表現。此外,我們亦進行大型語言模型(LLM)的試驗,使用 GPT 模型,以提示工程的 方式進行分類任務,為 AI 技術模型的使用建立一個初步的小型試驗。本研究的貢獻在於 提供一個能夠精確、快速篩選餐廳評論的網站,透過 AI 技術改進現有的評論分類方法。