Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/5383
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | สมชาย ประสิทธิ์จูตระกูล | - |
| dc.contributor.advisor | บุญเสริม กิจศิริกุล | - |
| dc.contributor.author | ทัศนวรรณ ศูนย์กลาง | - |
| dc.contributor.other | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์ | - |
| dc.date.accessioned | 2008-01-09T09:58:14Z | - |
| dc.date.available | 2008-01-09T09:58:14Z | - |
| dc.date.issued | 2543 | - |
| dc.identifier.isbn | 9743469443 | - |
| dc.identifier.uri | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/5383 | - |
| dc.description | วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2543 | en |
| dc.description.abstract | นำเสนอขั้นตอนวิธีการเข้ารหัสคำทับศัพท์ภาษาไทย/ภาษาอังกฤษ โดยใช้เทคนิคนิวรอลเน็ตเวิร์ก เพื่อการค้นคืนข้ามภาษา คำทับศัพท์ที่อนุญาตให้ใช้เป็นข้อคำถาม จะเป็นคำทับศัพท์ระหว่างคำภาษาอังกฤษกับคำภาษาไทย ซึ่งจะสามารถค้นคืนข้ามภาษาได้โดยไม่ต้องอาศัยพจนานุกรม ขั้นตอนวิธีการเข้ารหัสคำทับศัพท์ ใช้นิวรอลเน็ตเวิร์กแบบแบ็กพรอพาเกชัน เรียนรู้วิธีการเข้ารหัสคำ โดยรับข้อมูลขาเข้าเป็นตัวอักขระที่สนใจทีละตัว พร้อมทั้งตัวอักขระข้างเคียงหน้าหลังข้างละสี่ตัวของคำ และให้ข้อมูลขาออกเป็นรหัสเสียงของอักขระขาเข้านั้น แล้วนำรหัสคำที่ได้ไปเปรียบเทียบรหัสคำแบบประมาณ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า ขั้นตอนวิธีการเข้ารหัสคำที่นำเสนอให้ค่าเฉลี่ยของค่าแม่นยำ และค่าเรียกคืนสูงถึง 81.91 เปอร์เซ็นต์ ในกรณีคำภาษาไทยทับศัพท์ภาษาอังกฤษ และ 84.41 เปอร์เซ็นต์ในกรณีคำภาษาอังกฤษทับศัพท์ภาษาไทย เมื่ออนุญาตให้มีความแตกต่างของรหัส ที่นำมาเปรียบเทียบได้ไม่เกินหนึ่ง | en |
| dc.description.abstractalternative | Presents an algorithm for Thai-English transliterated word encoding using backpropagation neural networks for a cross-language information retrieval system. The query of Thai-English transliterated words can be cross-language retrieved without using the dictionary. By successively feeding each character of the word along with its eight neighboring (preceeding and following) characters as the network inputs, we can obtain a sequence of phonetic codes of the word from the network output. The codes are then approximately matched with the codes of keywords in the index. Experimental results using K-fold cross validation technique showed that the average recall and precision of the Thai-to-English and English-to-Thai transliterated word cross-language retrieval are 81.91% and 84.41%, respectively with allowable edit distance of one. | en |
| dc.format.extent | 793663 bytes | - |
| dc.format.mimetype | application/pdf | - |
| dc.language.iso | th | es |
| dc.publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en |
| dc.rights | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en |
| dc.subject | ภาษาไทย -- การออกเสียง | en |
| dc.subject | ภาษาอังกฤษ -- การออกเสียง | en |
| dc.subject | นิวรัลเน็ตเวิร์ค (คอมพิวเตอร์) | en |
| dc.subject | การค้นข้อสนเทศ | en |
| dc.title | การเข้ารหัสคำทับศัพท์ภาษาไทย/อังกฤษ เพื่อการค้นคืนข้ามภาษาด้วยเทคนิคนิวรอลเน็ตเวิร์ก | en |
| dc.title.alternative | Thai/English transliterated word encoding for cross-language retrieval using neural networks | en |
| dc.type | Thesis | es |
| dc.degree.name | วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต | es |
| dc.degree.level | ปริญญาโท | es |
| dc.degree.discipline | วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ | es |
| dc.degree.grantor | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en |
| dc.email.advisor | Somchai.P@Chula.ac.th | - |
| dc.email.advisor | boonserm@cp.eng.chula.ac.th, Boonserm.K@chula.ac.th | - |
| Appears in Collections: | Eng - Theses | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Tasanawan.pdf | 775.06 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.