รายละเอียดโครงงาน
หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปี พ.ศ. 2560
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2559
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการโมเดลภาษาไทย
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Artificial Neural Network for Modeling Thai Language
ผู้พัฒนา
5610501008 ผดุงเกียรติ ตามาสี
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
จันทนา จันทราพรชัย
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
หัชทัย ชาญเลขา
บทคัดย่อ
การสร้างโมเดลขอภาษาไทยนั้นจะถูกสร้างขึ้นในระดับของคำเพียงเท่านั้น ซึ่งยังเป็นเรื่องที่ทำได้ไม่ง่ายนักเพราะภาษาไทยเป็นภาษาที่ไม่มีโครงสร้าง โครงงานถูกพัฒนาขึ้นเพื่อให้สามารถสร้างโมเดลของภาษาไทยในวิธีการอื่น ทั้งในระดับของคำ ระดับของอักขระ และระดับของอักขระที่ระบุวิธีการสะกดเข้าไปในอักขระแต่ละตัว และได้ทำกับเอกสารที่มีการสะกดคำผิดหรือเป็นคำเฉพาะที่ไม่สามารถตัดคำออกมาแบบปกติได้ โดยเอกสารทั้งหมดนำมาจาก นิยาย ใน Website dek-d.com โดยที่การสร้างโมเดลในครั้งนี้จะทำโดยใช้ โครงข่ายประสาทเทียมแบบวนกลับชนิดพิเศษ Long Short-Term Memory (LSTM)
Abstract
A making of Thai language modeling is can be made only word model. It is not easy to modeling because the Thai language is a non-structured language. This project develops for making a modeling of Thai language in other ways include with word modeling, alphabet modeling and alphabet modeling with specific a pronunciation of each alphabet. It can use with documents that misspelling or use a word that cannot normally separate. The documents that we use to test are from novels on website dek-d.com. We use a special inverse neural network called “Long Short-Term Memory (LSTM)”
คำสำคัญ (Keywords)
Thai Language Model, Recurrent Neural Network, Thai Spelling Rule, Long Short-Term Memory (LSTM)
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
https://github.com/QuAzZeR/lstm_thai
สถานะการนำเข้าข้อมูล
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
ผดุงเกียรติ
ตามาสี
(b5610501008)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ May 31, 2017, 10:13 p.m. โดย
ผดุงเกียรติ
ตามาสี
(b5610501008)
สถานะการอนุมัติ
อนุมัติแล้ว โดย
จันทนา
จันทราพรชัย
(fengcnc)
เมื่อ June 5, 2017, 7:12 p.m.