การจำแนกประเภทแบบหลายฉลากของบทความในฐานข้อมูลวารสารวิชาการไทยจากบทคัดย่อ

จินตรัย พุทธิพรชัย

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/81546

Title:	การจำแนกประเภทแบบหลายฉลากของบทความในฐานข้อมูลวารสารวิชาการไทยจากบทคัดย่อ
Other Titles:	Multi-label classification for articles in Thai journal database from article's abstract
Authors:	จินตรัย พุทธิพรชัย
Advisors:	เนื่องวงศ์ ทวยเจริญ
Other author:	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Issue Date:	2565
Publisher:	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract:	บทความวิจัยของไทยที่มีจำนวนเพิ่มมากขึ้นทำให้การจัดหมวดหมู่เป็นหมวดหมู่ย่อยเป็นเรื่องที่ท้าทาย ซึ่งต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญและต้องใช้เวลามากในการจัดประเภทบทความประเภทต่าง ๆ ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงนำเสนอวิธีการและเทคนิคในการจำแนกบทความวิทยาการคอมพิวเตอร์แบบหลายฉลากในวารสารไทยและนำเสนอการเปรียบเทียบวิธีการต่าง ๆ สำหรับการจำแนกประเภทหลายฉลาก คือ Binary Relevance (BR), Classifier Chains (CC) และ Label Power-set (LP) ด้วยวิธีการตัดคำที่ใช้ตัวแยกประเภทซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน พบว่าวิธีการ CC-SVM-RBF kernel ร่วมกับวิธีการตัดคำภาษาไทย pythainlp และ TF-IDF ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับ ตัวชี้วัดประสิทธิภาพการเลือกตอบตามตัวอย่าง และ ตัวชี้วัดประสิทธิภาพการจำแนกประเภทหลายฉลาก โดยมี ML-accuracy = 0.578, Subset accuracy = 0.300, ค่าเรียกคืน = 0.670 และ ค่าเฉลี่ยไมโครสำหรับค่าเรียกคืน = 0.670 อย่างไรก็ตามวิธีการ BR-SVM-RBF kernel ร่วมกับวิธีการตัดคำภาษาไทย pythainlp ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับ ตัวชี้วัดประสิทธิภาพการเลือกตอบตามตัวอย่าง และ ตัวชี้วัดประสิทธิภาพการจำแนกประเภทหลายฉลาก คือ Hamming loss = 0.106, ค่าแม่นยำ = 0.735, ตัววัด F1 = 0.665, ค่าเฉลี่ยไมโครสำหรับค่าแม่นยำ = 0.586 และ ค่าเฉลี่ยไมโครสำหรับตัววัด F1 = 0.715 งานในอนาคตควรปรับปรุง Subset accuracy สำหรับแบบจำลองการจำแนกประเภทหลายฉลากในภาษาไทย
Other Abstract:	The increasing number of Thai research articles makes it challenging to classify them into sub-categories. This task requires specialists and a lot of time to classify the different types of articles. Therefore, this research presents methods and techniques for multi-label classification of computer science articles in Thai journals. We present a comparison of different methods for multi-label classification, including Binary Relevance (BR), Classifier Chains (CC), and Label Power-set (LP) with a word segmentation method that uses a Support Vector Machine (SVM) classifier. We found that the CC-SVM-RBF kernel method combined with pythainlp word segmentation and TF-IDF produces the best results for both example-based and label-based metrics, with ML-accuracy is 0.578, Subset accuracy is 0.300, Recall is 0.670 and Micro-average recall is 0.670 On the other hand, BR-SVM-RBF combined with pythainlp word segmentation and TF-IDF produces the best results for both example-based and label-based metrics with Hamming loss is 0.106, Precision is 0.735, F-measure is 0.655, Micro-average precision is 0.586 and Micro-average F-Measure is 0.715. In Future work, Subset accuracy should be improved for the multi-label classification model in the Thai language.
Description:	วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2565
Degree Name:	วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level:	ปริญญาโท
Degree Discipline:	วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
URI:	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/81546
URI:	http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2022.771
metadata.dc.identifier.DOI:	10.58837/CHULA.THE.2022.771
Type:	Thesis
Appears in Collections:	Eng - Theses

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
6370043021.pdf		1.9 MB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record