วิทยานิพนธ์ (อ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2556

วัตถุประสงค์ของวิทยานิพนธ์นี้ คือ เพื่อหาลักษณ์ทางภาษาที่จะนำไปใช้ในการแยกอนุพากย์ภาษาไทยด้วยแบบจำลองซัพพอร์พเวกเตอร์แมชชีน และเปรียบเทียบลักษณ์ทางภาษาที่ใช้ ว่าส่งผลต่อประสิทธิภาพของระบบการแยกอนุพากย์อย่างไรบ้าง คลังข้อมูลที่ใช้ในการศึกษานี้เป็นภาษาเขียนทางวิชาการ มีขนาด 76,460 คำ ประกอบไปด้วย 8,102 อนุพากย์ แบบจำลองซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนที่ใช้ในการแยกอนุพากย์ในงานนี้ คือฟังก์ชั่น SMO ของโปรแกรมวีก้า (Weka) และฟังก์ชั่นเคอร์เนลที่ใช้คือโพลีโนเมียล ระบบทำการแยกอนุพากย์โดยรับข้อมูลเข้าเป็นคำเพื่อให้แบบจำลองตัดสินใจว่าคำนั้นเป็นคำขอบเขตเริ่มต้นอนุพากย์หรือไม่ การตัดสินใจของแบบจำลองอาศัยลักษณ์ทางภาษา ได้แก่ ลักษณ์หมวดคำปัจจุบัน หมวดคำก่อนหน้า หมวดคำตามหลัง รายการคำเชื่อมอนุพากย์ ความน่าจะเป็นของช่องว่างที่จะเป็นตัวแบ่งอนุพากย์ และเครื่องหมายวรรคตอน การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแต่ละลักษณ์ทำโดยการกำหนดชุดของลักษณ์รูปแบบต่าง ๆ แล้วนำไปทดสอบ รูปแบบของลักษณ์ที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพของระบบมากที่สุด คือการใช้ทุกลักษณ์ร่วมกันทั้งหมด สามารถวัดค่าความถูกต้อง (F-measure) ได้ 81.17 เปอร์เซ็นต์ นอกจากนี้ เมื่อปรับค่าพารามิเตอร์ของเคอร์เนลโพลีโนเมียลให้สูงขึ้น พบว่าสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของระบบได้ กล่าวคือ วัดค่าความถูกได้ 84.74 เปอร์เซ็นต์ เมื่อปรับค่าพารามิเตอร์ไว้ที่ D=4 แต่ก็ทำให้ค่าความแม่นยำลดลง 6 เปอร์เซ็นต์