ระบบวิเคราะห์อารมณ์ จากบทสนทนาในละครโทรทัศน์ของไทย

มนัสนันท์ เสนาะเสียง; พิชามญชุ์ ศิลาพัชรนันท์

dc.contributor.advisor	ภควรรณ ปักษี
dc.contributor.author	มนัสนันท์ เสนาะเสียง
dc.contributor.author	พิชามญชุ์ ศิลาพัชรนันท์
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิทยาศาสตร์
dc.date.accessioned	2022-07-20T09:13:04Z
dc.date.available	2022-07-20T09:13:04Z
dc.date.issued	2563
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/79307
dc.description	โครงงานเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาตามหลักสูตรปริญญาวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ปีการศึกษา 2563	en_US
dc.description.abstract	ในปัจจุบันการตรวจจับอารมณ์เข้ามามีบทบาทในการช่วยให้เกิดความตระหนักรู้ถึงอารมณ์ของตนเองมากขึ้น อีกทั้งทางผู้พัฒนามีความสนใจเกี่ยวกับการตรวจจับอารมณ์โดยใช้ระบบคอมพิวเตอร์และเล็งเห็นถึงความสำคัญของการตรวจจับและวิเคราะห์อารมณ์จากบทสนทนา จึงจัดทำโครงงาน “ระบบวิเคราะห์อารมณ์จากบทสนทนาในละครโทรทัศน์ของไทย” โดยมีวัตถุประสงค์ คือ ศึกษาการจำแนกประเภทของอารมณ์ตามบริบทของบทสนทนาในละครโทรทัศน์ภาษาไทย และวิเคราะห์อารมณ์จากบทสนทนา ดังนั้นบทสนทนาจากละครโทรทัศน์ถูกเก็บรวบรวมมาใช้เป็นข้อมูล สำหรับการออกแบบและพัฒนาวิธีการจำแนกประเภทอารมณ์ของบทสนทนา ซึ่งข้อความบทสนทนาที่นำมาวิเคราะห์จะไม่ครอบคลุมคำแสลงและคำที่สะกดผิด โดยผู้พัฒนาระบุอารมณ์ที่วิเคราะห์จากข้อความบทสนทนาออกเป็น 6 อารมณ์ ได้แก่ มีความสุข เสียใจ กลัว ประหลาดใจ โกรธ และรังเกียจ โครงงานนี้พัฒนาขึ้นมาโดยใช้ภาษาไพทอน มีการใช้ไลบรารี PyThaiNLP ในการประมวลผลภาษา และใช้ไลบรารี Sklearn ในการสร้างแบบจำลองการจำแนกข้อมูลด้วยเทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ทั้งนี้ได้มีการทดลองการพัฒนาแบบจำลองการจำแนกข้อมูลกับเทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่อง 3 เทคนิค ได้แก่ นาอีฟเบย์ ซัปพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนและเคเอ็นเอ็น รวมไปถึงการทำงานร่วมกับ Grid search ซึ่งผลทดสอบการพัฒนาแบบจำลองการจำแนกอารมณ์ของข้อความบทสนทนา พบว่า เทคนิคที่ได้ประสิทธิภาพดีที่สุดคือ ซัปพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนร่วมกับ Grid search ผู้พัฒนาคาดหวังว่าโครงงานนี้จะเป็นประโยชน์ต่อผู้ที่สนใจศึกษาและพัฒนาระบบวิเคราะห์อารมณ์ในภาษาไทยต่อไป	en_US
dc.description.abstractalternative	Nowadays, emotional detection plays a role in helping to raise awareness of one's own emotions. Developers are also interested in emotional detection using the computer system and realized the importance of detecting and analyzing emotion from the dialog texts. So, the project “emotional analysis system from dialogs in Thai drama” is implemented with the objectives that are to study the classification of emotional categories from the context of dialogue in Thai drama and to analyze the emotions from conversation. Therefore, the dialogs of Thai drama have been collected to be used as data for design and develop the emotional classification of dialogs in Thai drama. The analyzed dialogs do not include slangs and misspelled words. Developers identify the emotions’ categories of dialogs analyzed from the conversation into 6 emotions: joy, sad, fear, surprise, angry and disgust. This project was developed using Python language, PyThaiNLP library for natural language processing, and Sklearn library for building the classification model with the machine learning techniques. There are experiments on the implementation of classification model with 3 different machine learning techniques: Naive Bayes classifier, Support Vector Machine, and K-Nearest Neighbor, including cooperating with Grid search. The testing result of the emotional classification model implementation found that the best performance of classification is Support Vector Machine with Grid search. Developers expect that this project will be useful to those who are interested in studying and implementing Thai language emotional analysis systems.	en_US
dc.language.iso	th	en_US
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.subject	ละครโทรทัศน์	en_US
dc.subject	การวิเคราะห์เนื้อหา	en_US
dc.subject	การประมวลผลข้อความ	en_US
dc.subject	Television plays	en_US
dc.subject	Content analysis ‪(Communication)‬	en_US
dc.subject	Text processing ‪(Computer science)‬	en_US
dc.subject	Emotions on television	en_US
dc.title	ระบบวิเคราะห์อารมณ์ จากบทสนทนาในละครโทรทัศน์ของไทย	en_US
dc.title.alternative	Emotional analysis system from dialogs in Thai drama	en_US
dc.type	Senior Project	en_US
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US