หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปี พ.ศ. 2556
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2555
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
ระบบประมวลผลและจัดการข้อมูลข่าวสาร
จากเครือข่ายสังคมออนไลน์ในช่วงภัยพิบัติ
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Social Media Information Processing, Management,
and Visualization System for Disaster Response
ผู้พัฒนา
5210500527 นางสาวปุณยวีร์ ภู่ระหงษ์
5210506819 นายภาณุ เกษมอัครวิภาส
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
หัชทัย ชาญเลขา
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
-
บทคัดย่อ
เนื่องจากในปี 2554 ได้เกิดอุทกภัยครั้งใหญ่ขึ้นในหลายจังหวัดของประเทศไทย ส่งผลให้เกิดความเสียหายต่อทรัพย์สิน ความเป็นอยู่ของประชากร และเศรษฐกิจของประเทศ ซึ่งในช่วงเวลาที่เกิดภัยพิบัตินั้น มีข้อมูลข่าวสารมากมายถูกเผยแพร่อยู่ในเครือข่ายสังคมออนไลน์ ทำให้บุคคลทั่วไปสามารถแลกเปลี่ยนข่าวสารได้อย่างรวดเร็ว แต่ข้อมูลเหล่านั้นได้กระจัดกระจายอยู่ทั่วไป ทำให้ยากที่ผู้อ่านจะสามารถติดตามได้อย่างครบถ้วน
ทั้งนี้เพื่อให้มีการจัดการข้อมูลที่เกี่ยวกับอุทกภัยจากเครือข่ายสังคมออนไลน์มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น โครงงานชิ้นนี้จึงได้พัฒนาระบบที่จะทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลจากเครือข่ายสังคมออนไลน์ ได้แก่ Facebook และ Twitter มาประมวลผล โดยใช้การวิเคราะห์ และประมวลผลทางภาษา เพื่อคัดแยกข้อมูลตามประเภทของเนื้อหาด้วย Support Vector Machine แล้วแสดงผลแก่ผู้ใช้ผ่านทางเว็บไซต์ ซึ่งพัฒนาขึ้นโดยใช้ HTML, CSS, JavaScript และ PHP ข้อมูลบนเว็บไซต์นั้นจะแสดงอยู่ในทั้งรูปแบบข้อความและแบบปักหมุดลงบนแผนที่ภูมิศาสตร์ โดยใช้แผนที่จาก Google Maps API ทำให้ผู้ใช้สามารถติดตามข่าวสารภัยพิบัติจากหลายแหล่งได้สะดวกและครบถ้วน รวมถึงสามารถค้นหาและเลือกแสดงข่าวสารในขอบเขตที่ตนสนใจได้อย่างอิสระ ที่เว็บไซต์ http://naist-33-157.cpe.ku.ac.th:2080/flood/ โดยผลการทดสอบประสิทธิภาพในการคัดแยกประเภทของข้อความประเภทคำถาม ให้ค่าที่ดีที่สุดคือ Precision: 85.44%, Recall: 81.48% และ F-score 84.31%
Abstract
In 2554, there were major flooding in several provinces of Thailand which affected in property damage, well-being of Thai people, and the national economy. At the time of the disaster, a lot of information has been published in the popular social networks, such as Facebook and Twitter, which individuals can exchange information quickly and easily. However, such information is scattered everywhere, so it was difficult for the reader to be able to track its reference.
In order to make management of information from social network even more efficient. This project has developed a system that will gather data from the social network include Facebook and Twitter by using language processing for analysis the data, in order to extract information by the type of content by using Support Vector Machine and display them through the site which was developed by using HTML, CSS, JavaScript and PHP. The information on the site will be displayed in both text form and pinning on a geographical map using Google Maps API, enables users to keep up the news from several sources quickly and easily. Moreover, the system also Include the ability to search and choose the information to display independently. Our website: http://naist-33-157.cpe.ku.ac.th:2080/flood/. By the performance of the classification, the reported news about flooding has the results as followed, Precision: 74.36%, Recall: 67.44% and F-score 70.68%
คำสำคัญ (Keywords)
ภัยพิบัติ (disaster)
การประมวลผลทางภาษา (Natural Language Processing)
การสกัดสารสนเทศ (Information Extraction)
การจำแนกประเภท (Classification)
เครือข่ายสังคมออนไลน์ (Social Network)
เว็บไซต์โครงงาน
http://naist-33-157.cpe.ku.ac.th:2080/flood
วีดีโอคลิปของโครงงาน
-
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
-
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
นางสาวปุณยวีร์
ภู่ระหงษ์
(b521050052)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ March 21, 2013, 10:35 p.m. โดย
นายภาณุ
เกษมอัครวิภาส
(b521050681)
สถานะการอนุมัติ
อนุมัติแล้ว โดย
หัชทัย
ชาญเลขา
(fenghtc)
เมื่อ March 22, 2013, 10:54 p.m.