วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2552

ในยุคที่การติดต่อสื่อสารข้อมูลผ่านเครือข่ายอินเทอร์เน็ตเติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลประเภทตัวอักษรก็ถูกผลิตขึ้นมาเป็นจำนวนมากเช่นกัน ข้อมูลเหล่านี้สามารถถูกถ่ายทอดออกมาและจำแนกหมวดหมู่ของตัวอักษรได้ การจำแนกด้านอารมณ์ก็เป็นอีกหัวข้อที่น่าสนใจในปัจจุบัน แต่การจำแนกด้านอารมณ์จากตัวอักษรภาษาไทยนั้นยังไม่มีประสิทธิภาพที่ดีพอ หัวข้อวิจัยนี้ได้แบ่งการจำแนกประเภทอารมณ์จากข้อความสั้นภาษาไทยออกมาเป็น 6 อารมณ์สากลพื้นฐาน ได้แก่ โกรธ ขยะแขยง กลัว มีความสุข เศร้า และประหลาดใจ ซึ่งอ้างอิงจากข้อมูลการวิจัย ในการวิจัยนี้ได้เปรียบเทียบผลลัพธ์ของ 2 ตัวแบบที่สร้างมาจากประโยครูปแบบต่างๆ และประยุกต์ใช้กับ 3 ระเบียบวิธีได้แก่นาอีฟเบส์ (Naive Bayes), เครื่องจักรเวกเตอร์สนับสนุน (Support Vector Machine, SVM) และต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) โดยตัวแบบที่หนึ่งใช้การจำแนกโดยการวิเคราะห์ความหมายแฝงของคำเดี่ยว ส่วนตัวแบบที่สองใช้การประยุกต์การวิเคราะห์ความหมายแฝงของคำคู่ที่มักปรากฏคู่กันร่วมกับระนาบความหมายของคำเดี่ยว ผลการเปรียบเทียบผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่า ตัวแบบที่สองให้ความถูกต้องได้สูงกว่าตัวแบบที่หนึ่ง อ้างอิงจากระเบียบวิธีการจำแนกของนาอีฟเบส์ที่ให้ผลสูงกว่าระเบียบวิธีการอื่น