การรู้จำและการจำแนกประเภทของชื่อเฉพาะภาษาไทย

สุฤดี ฉัตรไตรมงคล

dc.contributor.advisor	วิโรจน์ อรุณมานะกุล
dc.contributor.author	สุฤดี ฉัตรไตรมงคล
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะอักษรศาสตร์
dc.date.accessioned	2020-06-29T02:56:28Z
dc.date.available	2020-06-29T02:56:28Z
dc.date.issued	2548
dc.identifier.isbn	9745329797
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/66643
dc.description	วิทยานิพนธ์ (อ.ม.) -- จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2548	en_US
dc.description.abstract	งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์เพื่อพัฒนาระบบการรู้จำและการจำแนกประเภทของชื่อเฉพาะภาษาไทยโดยใช้แนวทางแบบลูกผสม (hybrid approach) โดยแนวทางดังกล่าวจะแบ่งออกเป็นสองส่วนคือส่วนที่เป็นระบบทางสถิติและส่วนที่เป็นระบบกฏ สำหรับส่วนของระบบทางสถิตินั้นจะใช้วิธีทางสถิติร่วมกับโลคอลแมกซ์อัลกอริทึมเพื่อคัดเลือกกลุ่มพยางค์ที่อาจเป็นชื่อเฉพาะออกมา ซึ่งวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการวัดความสัมพันธ์ระหว่างพยางค์ในที่นี้มี 5 วิธี ได้แก่ การใช้ค่ามิวชวลอินฟอร์เมชัน ค่าไคกำลังสอง ค่าคิวบิกแอส โซซิเอชันเรโซ ค่าล็อกไลค์ลิฮูด และค่ามิวชวลเอ็กซ์เป๊กเตชันนั้น ผลพบว่าวิธีที่ใช้ค่ามิวชวลเอ็กซ์เป็กเตชันร่วมกับการใช้โลคอลแมกซ์ อัลกอริทึม ในการรู้จำชื่อเฉพาะนั้นให้อัตราการรู้จำได้ผลดีที่สุด แต่วิธีดังกล่าวก็มีข้อเสียตรงที่ใช้เวลาในการประมวลผลที่นานเกินไป ทำให้ในงานวิจัยนี้จะใช้วิธีทางสถิติที่ให้ผลอัตราการรู้จำดีรองลงมา นั่นคือ การใช้ค่ามิวชวลอินฟอร์เมชันร่วมกับการใช้โลคอมแมกซ์ อัลกอริทึม จากนั้นเมื่อใด้ชื่อเฉพาะที่เลือกมาด้วยวิธีการทางสถิติแล้ว จะเข้าสู่ส่วนที่เป็นระบบกฎ ซึ่งระบบถูกเขียนขึ้นโดยอิงกับหลักฐานท่ได้จากบริบทภายใน เช่น คำนำหน้าชื่อและใช้บริบทข้างเคียง เช่น คำปรากฏร่วม เพื่อช่วยในการรู้จำและจำแนกประเภทของชื่อเฉพาะและจากการทดสอบพบว่าระบบกฏที่สร้างขึ้นสามารถจำแนกประเภทของชื่อเฉพาะโดยให้อัตราการรู้จำ (ค่า F) สำหรับชื่อเฉพาะประเภทชื่อคน 69.15% ชื่อองค์กร 62.95% และชื่อสถานที่ 38.87% ตามลำดับ โดยมีค่าความแม่นยำและค่าความครบถ้วนสำหรับชื่อเฉพาะประเภทชื่อคน 54.00% และ 96.12% ชื่อองค์ 47.60% และ 92.93% ชื่อสถานที่ 31.67% และ50.32% ตามลำดับ
dc.description.abstractalternative	This study aims to develop a Thai named entity recognition and classification system using a hybrid approach. The system is composed of two parts which are statistical part and rule part. Statistical part is used for extracting named entity candidates. Localmaxs algorithm and the statistical method are used for measuring associations between syllables. Five statistical methods namely Mutual Expectation, Mutual Information, Chi-square, Cubic Association ratio and Loglikelihood are tested in this part. Mutual Expectation combined with Localmaxs algorithm yields the best result, but this method uses much more times than other methods. Therefore, Mutual Information, which is the second best statistical method combined with Localmaxs algorithm is used for extracting a chunk of syllables as a candidate of named entity. On the second part named entity candidates will be recognized and classified by linguistic rules which are manually crafted. Internal evidence, i.e. title names, and external evidence, i.e. collocate words are used in these rules. The system can recognize and classify name entities with the recognition rate (F-measure) precision and recall rates at 69.15%, 54.00% and 96.12% for person names 62.95%, 47.60% and 92.93% for organization names 38.87%, 31.67% and 50.32% for location name.
dc.language.iso	th	en_US
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.subject	ภาษาไทย -- คำนาม	en_US
dc.subject	การรู้จำ ‪(จิตวิทยา)‬	en_US
dc.subject	Thai language -- Noun
dc.subject	Recognition ‪(Psychology)‬
dc.title	การรู้จำและการจำแนกประเภทของชื่อเฉพาะภาษาไทย	en_US
dc.title.alternative	Named entity recognition and classification in Thai	en_US
dc.type	Thesis	en_US
dc.degree.name	อักษรศาสตรมหาบัณฑิต	en_US
dc.degree.level	ปริญญาโท	en_US
dc.degree.discipline	ภาษาศาสตร์	en_US
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.email.advisor	awirote@chula.ac.th