Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/83100
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorทวิตีย์ เสนีวงศ์ ณ อยุธยา-
dc.contributor.advisorณัฐสุดา เต้พันธ์-
dc.contributor.authorพันธพร เบ็ญจไชยรัตน์-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์-
dc.date.accessioned2023-08-04T07:36:25Z-
dc.date.available2023-08-04T07:36:25Z-
dc.date.issued2565-
dc.identifier.urihttps://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/83100-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2565-
dc.description.abstractความคิดฆ่าตัวตายเป็นหนึ่งในภาวะสุขภาพจิตที่สำคัญอย่างมากในสังคมไทย ในปัจจุบันคนที่มีความคิดฆ่าตัวตายได้มีการแสดงความรู้สึกออกมาผ่านสื่อสังคมออนไลน์ต่าง ๆ ในวิทยานิพนธ์นี้จึงได้มีแนวคิดในการนำเอาเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้ของเครื่อง มาใช้ในการจำแนกข้อความที่เป็นภาษาไทยบนเครือข่ายสังคมออนไลน์ทวิตเตอร์เพื่อตรวจหาระดับความคิดฆ่าตัวตายทั้ง 6 ระดับ ได้แก่ 1) อยากตาย, 2) คิดฆ่าตัวตายแต่ยังไม่มีรายละเอียดที่เจาะจง, 3) คิดฆ่าตัวตายโดยกล่าวถึงวิธีการ แต่ยังไม่มีแผนและยังไม่ส่อเจตนาที่จะลงมือ, 4) คิดฆ่าตัวตายโดยมีเจตนาที่จะลงมือ ยังไม่มีแผนที่เจาะจง, 5) คิดฆ่าตัวตายโดยมีแผนที่เจาะจงและมีเจตนาที่จะลงมือ และ 6) อื่น ๆ (ไม่ใช่ความคิดฆ่าตัวตาย) โดยใช้อัลกอริทึมแอลเอสทีเอ็ม, เอสวีเอ็ม, แรนดอมฟอเรสต์ และ เอกซ์จีบูสต์ จากการประเมินผลพบว่าอัลกอริทึมแอลเอสทีเอ็มมีประสิทธิภาพโดยรวมดีที่สุด โดยมีค่าความเที่ยงเป็น 93.68% ค่าเรียกคืนเป็น 94.25% ค่าเอฟวันเป็น 93.88% และค่าความแม่นเป็น 95.05% งานวิจัยนี้ได้พัฒนาเว็บแอปพลิเคชันเพื่อใช้ทำนายระดับความคิดฆ่าตัวตายจากข้อความของผู้ใช้ที่โต้ตอบกับเว็บแอปพลิเคชัน เพื่อเสนอแนวทางการช่วยเหลือตัวเองในเบื้องต้นหรือให้คำแนะนำได้อย่างเหมาะสมตามระดับความคิดฆ่าตัวตายนั้น ๆ ตลอดจนให้ความรู้เกี่ยวกับความคิดด้านลบและวิธีการจัดการความคิดลบอัตโนมัติของตนเอง และมีช่องทางการติดต่อโรงพยาบาลและเบอร์ฉุกเฉินให้แก่ผู้ที่มีความเสี่ยงในการฆ่าตัวตายสูง เพื่อให้ผู้ใช้เข้าถึงความช่วยเหลือได้ทันที-
dc.description.abstractalternativeSuicidal ideation has become one of several vital mental health conditions in Thai society. Nowadays people with suicidal ideation express their feelings via various online social media. This thesis aims to apply natural language processing and machine learning to classify Twitter messages in Thai language into six levels of suicidal ideation, namely, 1) Wish to be dead, 2) Non-specific active suicidal thoughts, 3) Active suicidal ideation with any methods (not plan) without intent to act, 4) Active suicidal ideation with some intent to act without specific plan, 5) Active suicidal ideation with specific plan and intent, and 6) Others (not suicidal ideation). Machine learning algorithms that are used are Long Short-Term Memory (LSTM), Support Vector Machine (SVM), Random Forest, and XGBoost algorithms. In an evaluation, LSTM has the best overall performance with precision of 93.68%, recall of 94.25%, F1 of 93.88%, and accuracy of 95.02%. A web application is developed to predict suicidal ideation level from the message that a user interacts with the web application and provide primary self-help or proper advice according to a particular suicidal ideation level. The web application provides information about negative thoughts and helps to challenge negative automatic thoughts as well as provides contacts to hospitals and helplines for the users at high risk of suicide to reach out for assistance.-
dc.language.isoth-
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย-
dc.relation.urihttp://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2022.780-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย-
dc.titleการจำแนกระดับความคิดในการฆ่าตัวตายจากข้อความทวิตเตอร์โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง-
dc.title.alternativeClassification of suicidal ideation scales from Twitter messages using machine learning-
dc.typeThesis-
dc.degree.nameวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต-
dc.degree.levelปริญญาโท-
dc.degree.disciplineวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์-
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย-
dc.identifier.DOI10.58837/CHULA.THE.2022.780-
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
6370194021.pdf5.07 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.