Abstract:
รายการข่าวเป็นสื่อที่มีความสำคัญต่อการติดตามเหตุการณ์ใหม่และความเปลี่ยนแปลงของสังคมที่เกิดขึ้นตลอดเวลา ซึ่งรายการข่าวมักนำเสนอข่าวหัวข้อข่าวที่หลากหลายรวมอยู่ในรายการเดียวกัน โครงงานนี้มีจุดประสงค์เพื่อสร้างตัวจำแนกและเปรียบเทียบประสิทธิภาพการจำแนกคำโต้ตอบข่าวไทยเป็นแบบชนิดหัวข้อ ในการศึกษานี้ ตัวจำแนกชุดคำโต้ตอบภาษาไทยหกตัวที่ใช้ขั้นตอนวิธีที่แตกต่างกันได้นำมาใช้เพื่อจำแนกประเภทคำโต้ตอบข่าวไทยออกเป็นประเภทของข่าวหกประเภท ได้แก่ ข่าวการเมือง ข่าวเศรษฐกิจ ข่าวอาชญากรรม ข่าวบันเทิง ข่าวกีฬา และข่าวสิ่งแวดล้อม ตัวจำแนกประเภทห้าตัวได้แก่ นาอีฟเบย์แบบอเนกนาม เพื่อนบ้านใกล้ที่สุดเคตัว ป่าสุ่ม ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน และเพอร์เซปตรอนหลายชั้นใช้เวกเตอร์คุณลักษณะที่ได้จากความถี่ของคำและความถี่ของเอกสารที่ผกผัน ทว่าตัวจำแนกอีกตัวคือเพอร์เซปตรอนหลายชั้นใช้เวกเตอร์ความน่าจะเป็นของหัวข้อที่ได้จากการจัดสรรของดีรีเคลท์แฝง ผลการทดลองพบว่าตัวจำแนกที่สามารถจำแนกคำโต้ตอบข่าวไทยได้ดีที่สุดคือ เพอร์เซปตรอนหลายชั้นที่ใช้เวกเตอร์คุณลักษณะบนพื้นฐานของความถี่ของคำและความถี่ของเอกสารที่ผกผัน และให้ค่าความเที่ยงเฉลี่ยเป็น 0.9622 ค่าความครบถ้วนเฉลี่ยเป็น 0.9609 และคะแนน F1 เฉลี่ยเป็น 0.9609
