เนื่องจากลักษณะการเขียนของภาษาไทยนั้นไม่มีการใช้ตัวอักษรหรือสัญลักษณ์ที่นำมาใช้คั่นระหว่างคำ และงานต่างๆ ในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาตินั้น จำเป็นต้องทราบขอบเขตของคำก่อนถึงจะสามารถนำไปประมวลผลต่อไปได้ ดังเช่นการแปลภาษาไทย-อังกฤษ การสังเคราะห์เสียงภาษาไทย หรือการแก้ไขคำที่สะกดผิด เป็นต้นทำให้การตัดคำนั้นถือได้ว่าเป็นปัญหาที่สำคัญปัญหาหนึ่งสำหรับงานด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ในการตัดคำนั้นประกอบไปด้วยปัญหาหลัก 2 ปัญหาคือ 1. ปัญหาความกำกวม2. ปัญหาคำศัพท์ที่ไม่ปรากฎในพจนานุกรม สำหรับแนวคิดในการตัดคำนั้นมีอยู่หลายแนวคิดเช่นการตัดคำแบบเลือกคำยาวที่สุด การตัดคำโดยเลือกแบบเหมือนมากที่สุด และการตัดคำโดยโมเดลไตรแกรม อย่างไรก็ตามแนวคิดต่างๆ เหล่านั้นไม่สามารถให้ความถูกต้องที่สูงในการแก้ปัญหาการตัดคำ เพราะว่ามีการใช้เพียงวิทยาการศึกษาสำนึก สำหรับการตัดคำโดยแบบเลือกคำยาวที่สุด และการตัดคำโดยเลือกแบบที่เหมือนมากที่สุด และสำหรับการตัดคำโดยใช้โมเดลไตรแกรมนั้นมีการพิจารณาแค่คำบริบทก่อนหน้าแค่เพียง2 คำเท่านั้น ส่วนความถูกต้องในการแก้ปัญหาความกำกวมนั้นมีความถูกต้องประมาณ53% และ 73% สำหรับการตัดคำโดยเลือกแบบเหมือนมากที่สุดและการตัดคำโดยใช้โมเดลไตรแกรมตามลำดับ ในวิทยานิพนธ์นี้เสนอแนวคิดการนำคุณลักษณะโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง 2 แบบคือริปเปอร์และวินโนว์ในการแก้ปัญหาการตัดคำภาษาไทย โดยคุณลักษณะคือข้อมูลที่อยู่รอบๆ ซึ่งสามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการแก้ปัญหาได้สำหรับคุณลักษณะที่นำมาใช้ในการแก้ปัญหาการตัดคำทั้ง 2 ปัญหา คือคำบริบท และสิ่งที่เกิดร่วมกันโดยมีลำดับ ในการทดลองมีการนำคลังข้อความที่มีการกำหนดหน้าที่คำจำนวน 80% เข้ามาใช้ในการเรียนรู้และส่วนที่เหลือนำมาใช้ในการทดสอบ สำหรับการวัดประสิทธิภาพนั้นได้มีการแบ่งออกเป็น 2 ส่วนคือ 1. วัดค่าความถูกต้องของการแก้ปัญหาความกำกวม 2. วัดค่าความถูกต้องของการแก้ปัญหาคำศัพท์ที่ไม่ปรากฎในพจนานุกรม สำหรับความถูกต้องโดยการใช้ริปเปอร์และวินโนว์ในการแก้ปัญหาความกำกวมนั้นให้ความถูกต้องมากกว่า 85% และ90% ตามลำดับ ส่วนความถูกต้องในการแก้ปัญหาคำศัพท์ที่ไม่ปรากฎในพจนานุกรมนั้นให้ความถูกต้องมากกว่า 70% และ 80% สำหรับริปเปอร์และวินโนว์ตามลำดับ จากผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการตัดคำโดยใช้คุณลักษณะให้ประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาได้ดีกว่าการตัดคำโดยใช้ไตรแกรมโมเดลและการตัดคำโดยเลือกแบบเหมือนมากที่สุด และยังแสดงให้เห็นว่าวินโนว์สามารถดึงคุณลักษณะต่างๆ จากคลังข้อความ เพื่อใช้ในการแก้ปัญหาการตัดคำได้ดีกว่าริปเปอร์