รายละเอียดโครงงาน
หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปี พ.ศ. 2564
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2563
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
ปักหมุดสถานที่ท่องเที่ยวบนกูเกิลแมพ
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Tourist Attractions Pinning on Google Maps
ผู้พัฒนา
6010502489 กัลยา จีรชีวีกุล
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
อานนท์ รุ่งสว่าง
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
บัณฑิต มนัสเกษมศักดิ์
บทคัดย่อ
ในปัจจุบันคนไทยให้ความสำคัญกับการท่องเที่ยวมากขึ้น การท่องเที่ยวจึงได้รับการสนับสนุนและได้รับการพัฒนาในหลาย ๆ ด้านเป็นอย่างมาก ทำให้ส่ื่อและองค์กรต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการท่องเที่ยวได้รับความนิยมมากขึ้น หนึ่งในสื่อที่ได้รับความสนใจสูงคือเว็บไซต์พันทิป (Pantip) ของประเทศไทยที่ให้บริการในลักษณะของเว็บบอร์ดที่มีการสื่อสารแลกเปลี่ยนความคิดเห็นกันของผู้ใช้งาน โดยประเภทเนื้อหาของกระทู้ (Thread) ในเว็บไซต์พันทิปสามารถแบ่งด้วยแท็ก และห้องทั้งหมด 38 ห้อง หนึ่งในห้องที่ได้รับความนิยมสูงคือห้องบลูแพลนเน็ต (Blue Planet) ซึ่งเป็นห้องเกี่ยวกับการท่องเที่ยว มีผู้ใช้งานสร้างกระทู้สำหรับการรีวิว (Review) สถานที่ท่องเที่ยวหรือประสบการณ์ท่องเที่ยวต่าง ๆ ขึ้นมามาก และได้รับความนิยมสูงจากผู้ใช้งานท่านอื่นในเว็บไซต์พันทิป และผู้ที่ต้องการหาสถานที่ในการท่องเที่ยว หรือผู้ที่ต้องการอ่านประสบการณ์การท่องเที่ยวต่าง ๆ เพื่อประกอบการตัดสินใจในการวางแผนท่องเที่ยว แต่ด้วยปริมาณของกระทู้มีจำนวนมาก และกระทู้รีวิวส่วนใหญ่มีเนื้อหาของข้อมูลเยอะ ซึ่งเป็นการบรรยายโดยละเอียดเป็นส่วนใหญ่ ทำให้เมื่อผู้ใช้งานต้องการค้นหาสถานที่ท่องเที่ยวต้องอ่านหลาย ๆ กระทู้ อาจทำให้ใช้ระยะเวลานาน วิเคราะห์จากการอ่านและไม่สะดวกต่อการหาสถานที่ท่องเที่ยว โครงงานนี้จึงนำเสนอระบบการสกัดชื่อคำเฉพาะที่สนใจโดยสามารถสกัดชื่อสถานที่จากเนื้อหากระทู้จากกระบวนการเรียนรู้โดยเครื่องจักรซึ่งมีความแม่นยำตั้งแต่ 70-95 % และนำเสนอในรูปแบบของเว็บไซต์แนะนำสถานที่ท่องเที่ยว และแผนที่กูเกิลแมพ ทำให้ผู้ใช้งานสามารถค้นหาสถานที่ท่องเที่ยวได้รวดเร็วและสะดวกมากขึ้น
Abstract
Nowadays, people have paid more attention to tourism industry, therefore there are more support and development in tourism industry. Hence, tourism related medias and organizations get more attention as well. One of the most popular media is Pantip.com. A Thailand’s web board platform which allows users to communicate and exchange their opinions through thread. Thread content can be classified according to tags and 38 room types. One of the most popular rooms on the website is Blue Planet room, which is about tourism. There are many threads created by users to share their trip experiences and exchange their perspectives in traveling. While these threads got more popular among website’s users, it also helps people who want to travel or interested in tourism related articles on their decision making or planning their trips.
However, large amounts of thread data and detailed articles might be time consuming and inconvenience.
In order to find resolution for this matter, we have developed a project “named-entity recognition system” in which the system can extract place names from threads by machine learning with 70-95 % accuracy. With the place names extracted from the system, this project will present all the results in the forms of a website and google maps to make it easier and more approachable for the users to find their desired destination and trip planning.
คำสำคัญ (Keywords)
Named-entity recognition
Place name
Machine learning
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
https://github.com/gunlaya1998/senior_project
สถานะการนำเข้าข้อมูล
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
กัลยา
จีรชีวีกุล
(b6010502489)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ May 1, 2021, 7:28 p.m. โดย
กัลยา
จีรชีวีกุล
(b6010502489)
สถานะการอนุมัติ
รออนุมัติ