การพัฒนาวิธีวัดความคล้ายคลึงของข้อความเพื่อการเทียบโอนหน่วยกิต โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม

Titleการพัฒนาวิธีวัดความคล้ายคลึงของข้อความเพื่อการเทียบโอนหน่วยกิต โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม
Publication Typeวิทยานิพนธ์/Thesis
Year of Publication2564
Authorsพิมพ์นารา รามางกูร
Degreeวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต -- สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ
Institutionคณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี
Cityอุบลราชธานี
Keywordsการคัดเลือกคุณลักษณะ, การวัดความคล้ายคลึงของข้อความ, การเทียบโอนหน่วยกิต, โครงข่ายประสาทเทียม
Abstract

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนาวิธีทางเลือกในการวัดความคล้ายคลึงของข้อความเพื่อการเทียบโอนหน่วยกิตโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม และ 2) พัฒนาระบบเทียบโอนหน่วยกิตในรูปแบบเว็บแอปพลิเคชันจากวิธีที่พัฒนาขึ้น ข้อมูลที่ใช้ในการทดลองเป็นข้อมูลคำอธิบายรายวิชาในภาษาไทยของหลักสูตรวิศวกรรมศาสตรบัณฑิต มหาวิทยาลัยนครพนม ซึ่งรวบรวมจากผลการพิจารณาเทียบโอนหน่วยกิตในปีการศึกษา 2560 - 2562 จำนวน 60 รายวิชา วิธีการวัดความคล้ายคลึงของข้อความเพื่อการเทียบโอนหน่วยกิต ประกอบด้วย 7 ขั้นตอน ได้แก่ การตัดคำภาษาไทยการรวมความหมายคำโดยใช้พจนานุกรมเป็นฐาน การกำจัดคำหยุด การวิเคราะห์คำเชิงความหมาย การหาค่าน้ำหนักของคำด้วยวิธีความถี่ของเทอม การคัดเลือกคุณลักษณะ และการจำแนกด้วยโมเดลที่พัฒนาด้วยวิธีโครงข่ายประสาทเทียมแบบมัลติเลเยอร์เพอร์เซ็ปตรอน ผู้วิจัยได้ทดลองเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลในการจำแนกที่สร้างร่วมกับการคัดเลือกคุณลักษณะ 3 วิธี ได้แก่ 1) การคัดเลือกคุณลักษณะบนฐานสหสัมพันธ์ (ซีเอฟเอส) 2) เกนสารสนเทศ และ 3) วิธีการหาค่าเฉลี่ยจากผลรวมของความถี่ของเทอม โดยใช้โปรแกรมเวก้าในการวิเคราะห์และพัฒนาโมเดล และใช้ภาษาพีเอชพีร่วมกับฐานข้อมูลมายเอสคิวแอลในการพัฒนาระบบเทียบโอนหน่วยกิต ผลการวิจัยพบว่า วิธีการคัดเลือกคุณลักษณะด้วยวิธีซีเอฟเอสร่วมกับโครงข่ายประสาทเทียมมีประสิทธิภาพดีที่สุด โดยมีค่าความถูกต้อง ค่าความแม่นยำ ค่าระลึก และค่าความถ่วงดุล เท่ากับร้อยละ 100 ทุกค่า ผลการประเมินระบบเทียบโอนหน่วยกิต ซึ่งรวบรวมโดยใช้แบบสอบถามความพึงพอใจจากผู้ใช้งานระบบจำนวน 36 คน พบว่า มีค่าเฉลี่ยความพึงพอใจอยู่ในระดับมาก (ค่าเฉลี่ยเท่ากับ 3.87 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ 0.85)

Title Alternate Development of text similarity measurement for credit transfer using neural network