Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®

Digital Commons Network™

Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®

Computer Sciences

Institution
Keyword
Publication Year
Publication
Publication Type
File Type

Articles 1891 - 1920 of 4496

Full-Text Articles in Entire DC Network

Do Sequels Outperform Or Disappoint? Insights From An Analysis Of Amazon Echo Consumer Reviews, Kyong Jin Shim, Siaw Ling Lo, Su Yee Liew Jan 2022

Do Sequels Outperform Or Disappoint? Insights From An Analysis Of Amazon Echo Consumer Reviews, Kyong Jin Shim, Siaw Ling Lo, Su Yee Liew

Research Collection School Of Computing and Information Systems

Rapid technological advances in recent years drastically transformed our world. Amidst modern technological inventions such as smart phones, smart watches and smart home devices, consumers of electronic digital devices experience greatly improved automation, productivity, and efficiency in conducting routine daily tasks, information searching, shopping as well as finding entertainment. In the last few years, the global smart speaker market has undergone significant growth. As technology continues to advance and smart speakers are equipped with innovative features, the adoption of smart speakers will increase and so will consumer expectations. This research paper presents an aspect-specific sentiment analysis of consumer reviews of …

Go to article

Learning From Web Recipe-Image Pairs For Food Recognition: Problem, Baselines And Performance, Bin Zhu, Chong-Wah Ngo, Wing-Kwong Chan Jan 2022

Learning From Web Recipe-Image Pairs For Food Recognition: Problem, Baselines And Performance, Bin Zhu, Chong-Wah Ngo, Wing-Kwong Chan

Research Collection School Of Computing and Information Systems

Cross-modal recipe retrieval has recently been explored for food recognition and understanding. Text-rich recipe provides not only visual content information (e.g., ingredients, dish presentation) but also procedure of food preparation (cutting and cooking styles). The paired data is leveraged to train deep models to retrieve recipes for food images. Most recipes on the Web include sample pictures as the references. The paired multimedia data is not noise-free, due to errors such as pairing of images containing partially prepared dishes with recipes. The content of recipes and food images are not always consistent due to free-style writing and preparation of food …

Go to article

Explicating Consumer Adoption Of Wearable Technologies: A Case Of Smartwatches From The Asean Perspective, Veerisa Chotiyaputta, Donghee Shin Jan 2022

Explicating Consumer Adoption Of Wearable Technologies: A Case Of Smartwatches From The Asean Perspective, Veerisa Chotiyaputta, Donghee Shin

All Works

This research aims to determine the key antecedent factors in consumers' adoption of and their intention to recommend smartwatch wearable technology. The proposed research model combines the current technology acceptance and innovation diffusion theories with perceived aesthetic and perceived privacy risk to explain individuals' smartwatch adoption and subsequent recommendation to other people. Based on a sample of 299 completed individual online surveys, the research employed partial least squares (a variance-based analysis method) for the model and hypotheses testing. The results showed some similarities as well as differences from the previous literature. The study found that performance expectancy, habit, and perceived …

Go to article

Building An Understanding Of Human Activities In First Person Video Using Fuzzy Inference, Bradley A. Schneider Jan 2022

Building An Understanding Of Human Activities In First Person Video Using Fuzzy Inference, Bradley A. Schneider

Browse all Theses and Dissertations

Activities of Daily Living (ADL’s) are the activities that people perform every day in their home as part of their typical routine. The in-home, automated monitoring of ADL’s has broad utility for intelligent systems that enable independent living for the elderly and mentally or physically disabled individuals. With rising interest in electronic health (e-Health) and mobile health (m-Health) technology, opportunities abound for the integration of activity monitoring systems into these newer forms of healthcare. In this dissertation we propose a novel system for describing ’s based on video collected from a wearable camera. Most in-home activities are naturally defined by …

Go to article

Semantics-Driven Abstractive Document Summarization, Amanuel Alambo Jan 2022

Semantics-Driven Abstractive Document Summarization, Amanuel Alambo

Browse all Theses and Dissertations

The evolution of the Web over the last three decades has led to a deluge of scientific and news articles on the Internet. Harnessing these publications in different fields of study is critical to effective end user information consumption. Similarly, in the domain of healthcare, one of the key challenges with the adoption of Electronic Health Records (EHRs) for clinical practice has been the tremendous amount of clinical notes generated that can be summarized without which clinical decision making and communication will be inefficient and costly. In spite of the rapid advances in information retrieval and deep learning techniques towards …

Go to article

Deep Understanding Of Technical Documents : Automated Generation Of Pseudocode From Digital Diagrams & Analysis/Synthesis Of Mathematical Formulas, Nikolaos Gkorgkolis Jan 2022

Deep Understanding Of Technical Documents : Automated Generation Of Pseudocode From Digital Diagrams & Analysis/Synthesis Of Mathematical Formulas, Nikolaos Gkorgkolis

Browse all Theses and Dissertations

The technical document is an entity that consists of several essential and interconnected parts, often referred to as modalities. Despite the extensive attention that certain parts have already received, per say the textual information, there are several aspects that severely under researched. Two such modalities are the utility of diagram images and the deep automated understanding of mathematical formulas. Inspired by existing holistic approaches to the deep understanding of technical documents, we develop a novel formal scheme for the modelling of digital diagram images. This extends to a generative framework that allows for the creation of artificial images and their …

Go to article

The Amorphous Nature Of Hackers: An Exploratory Study, Kento Yasuhara, Daniel Walnycky, Ibrahim Baggili, Ahmed Alhishwan Jan 2022

The Amorphous Nature Of Hackers: An Exploratory Study, Kento Yasuhara, Daniel Walnycky, Ibrahim Baggili, Ahmed Alhishwan

Annual ADFSL Conference on Digital Forensics, Security and Law

In this work, we aim to better understand outsider perspectives of the hacker community through a series of situation based survey questions. By doing this, we hope to gain insight into the overall reputation of hackers from participants in a wide range of technical and non-technical backgrounds. This is important to digital forensics since convicted hackers will be tried by people, each with their own perception of who hackers are. Do cyber crimes and national security issues negatively affect people’s perceptions of hackers? Does hacktivism and information warfare positively affect people’s perception of hackers? Do individual personality factors affect one’s …

Go to article

Deep Learning For Video-Grounded Dialogue Systems, Hung Le Jan 2022

Deep Learning For Video-Grounded Dialogue Systems, Hung Le

Dissertations and Theses Collection (Open Access)

In recent years, we have witnessed significant progress in building systems with artificial intelligence. However, despite advancements in machine learning and deep learning, we are still far from achieving autonomous agents that can perceive multi-dimensional information from the surrounding world and converse with humans in natural language. Towards this goal, this thesis is dedicated to building intelligent systems in the task of video-grounded dialogues. Specifically, in a video-grounded dialogue, a system is required to hold a multi-turn conversation with humans about the content of a video. Given an input video, a dialogue history, and a question about the video, the …

Go to article

Analysis Of Public Sentiment Of Covid-19 Pandemic, Vaccines, And Lockdowns, Devinesh Singh Jan 2022

Analysis Of Public Sentiment Of Covid-19 Pandemic, Vaccines, And Lockdowns, Devinesh Singh

Master's Projects

CoV-2 pandemic prompted lockdown measures to be implemented worldwide; these directives were implemented nationwide to stunt the spread of the infection. Throughout the lockdowns, millions of individuals resorted to social media for entertainment, communicate with friends and family, and express their opinions about the pandemic. Simultaneously, social media aided in the dissemination of misinformation, which has proven to be a threat to global health. Sentiment analysis, a technique used to analyze textual data, can be used to gain an overview of public opinion behind CoV-2 from Twitter and TikTok. The primary focus of the project is to build a deep …

Go to article

Abstractive Text Summarization For Tweets, Siyu Chen Jan 2022

Abstractive Text Summarization For Tweets, Siyu Chen

Master's Projects

In the high-tech age, we can access a vast number of articles, information, news, and opinion online. The wealth of information allows us to learn about the topics we are interested in more easily and cheaply, but it also requires us to spend an enormous amount of time reading online. Text summarization can help us save a lot of reading time so that we can know more information in a shorter period. The primary goal of text summarization is to shorten the text while including as much vital information as possible in the original text so fewer people use this …

Go to article

Adversarial Attacks On Speech Separation Systems, Kendrick Trinh Jan 2022

Adversarial Attacks On Speech Separation Systems, Kendrick Trinh

Master's Projects

Speech separation is a special form of blind source separation in which the objective is to decouple two or more sources such that they are distinct. The need for such an ability grows as speech activated device usage increases in our every day life. These systems, however, are susceptible to malicious actors. In this work, we repurpose proven adversarial attacks and leverage them against a combination speech separation and speech recognition system. The attack adds adversarial noise to a mixture of two voices such that the two outputs of the speech separation system are similarly transcribed by the speech recognition …

Go to article

Using Graph Evolutionary To Retrieve Related Tweets, Patta Yovithaya Jan 2022

Using Graph Evolutionary To Retrieve Related Tweets, Patta Yovithaya

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Due to its popularity and daily active users, social media has become powerful and influential in the last decade. With the nature of a micro-blogging platform, instant messages and the latest short posts are sent throughout the network on Twitter. Therefore, most users utilize Twitter to update breaking news or the latest events. Since a huge volume of tweet messages have been published on Twitter, event evolution has also rapidly developed into related events within similar topics. In this study, we present a novel method to retrieve tweets that relate to a given query term. Not only perfectly matched tweets, …

Go to article

Real Time Map Matching For Low Frequency Gps Data Based On Machine Learning Technology, Ornicha Sinthopvaragul Jan 2022

Real Time Map Matching For Low Frequency Gps Data Based On Machine Learning Technology, Ornicha Sinthopvaragul

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

GPS accuracy can be compromised in urban areas due to multipath issues, leading to low accuracy in GPS location. Therefore, map matching has been introduced as a method to reduce the GPS location error. However, current map matching methods require high-frequency GPS data, and may not perform well with low-frequency data. To address this issue, this study explores the use of machine learning technology and classification methods to adjust the low-frequency GPS location. The model developed in this research employs features such as speed, heading, and location of the previous GPS point for machine learning training, ultimately leading to more …

Go to article

A Study On Developing Novel Methods For Relation Extraction, Darshini Mahendran Jan 2022

A Study On Developing Novel Methods For Relation Extraction, Darshini Mahendran

Theses and Dissertations

Relation Extraction (RE) is a task of Natural Language Processing (NLP) to detect and classify the relations between two entities. Relation extraction in the biomedical and scientific literature domain is challenging as text can contain multiple pairs of entities in the same instance. During the course of this research, we developed an RE framework (RelEx), which consists of five main RE paradigms: rule-based, machine learning-based, Convolutional Neural Network (CNN)-based, Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)-based, and Graph Convolutional Networks (GCNs)-based approaches. RelEx's rule-based approach uses co-location information of the entities to determine whether a relation exists between a selected entity …

Go to article

Temporal Disambiguation Of Relative Temporal Expressions In Clinical Texts Using Temporally Fine-Tuned Contextual Word Embeddings., Amy L. Olex Jan 2022

Temporal Disambiguation Of Relative Temporal Expressions In Clinical Texts Using Temporally Fine-Tuned Contextual Word Embeddings., Amy L. Olex

Theses and Dissertations

Temporal reasoning is the ability to extract and assimilate temporal information to reconstruct a series of events such that they can be reasoned over to answer questions involving time. Temporal reasoning in the clinical domain is challenging due to specialized medical terms and nomenclature, shorthand notation, fragmented text, a variety of writing styles used by different medical units, redundancy of information that has to be reconciled, and an increased number of temporal references as compared to general domain texts. Work in the area of clinical temporal reasoning has progressed, but the current state-of-the-art still has a ways to go before …

Go to article

Application Of Artificial Intelligence And Machine Learning For Hiv Prevention Interventions, Yang Xiang, Jingcheng Du, Kayo Fujimoto, Fang Li, John Schneider, Cui Tao Jan 2022

Application Of Artificial Intelligence And Machine Learning For Hiv Prevention Interventions, Yang Xiang, Jingcheng Du, Kayo Fujimoto, Fang Li, John Schneider, Cui Tao

Faculty, Staff and Student Publications

In 2019, the US Government announced its goal to end the HIV epidemic within 10 years, mirroring the initiatives set forth by UNAIDS. Public health prevention interventions are a crucial part of this ambitious goal. However, numerous challenges to this goal exist, including improving HIV awareness, increasing early HIV infection detection, ensuring rapid treatment, optimising resource distribution, and providing efficient prevention services for vulnerable populations. Artificial intelligence has had a pivotal role in revolutionising health care and has shown great potential in developing effective HIV prevention intervention strategies. Although artificial intelligence has been used in a few HIV prevention intervention …

Go to article

Deep Learning-Aided Automated Personal Data Discovery And Profiling, Apdullah Yayik, Vedat Aybar, Hasan Hüseyi̇n Apik, Sevcan İçöz, Beki̇r Bakar, Tunga Güngör Jan 2022

Deep Learning-Aided Automated Personal Data Discovery And Profiling, Apdullah Yayik, Vedat Aybar, Hasan Hüseyi̇n Apik, Sevcan İçöz, Beki̇r Bakar, Tunga Güngör

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

In Turkey, Turkish Personal Data Protection Rule (PDPR) No. 6698, in force since 2016, provides protection to citizens for the legal existence of their personal data. Although the law provides excellent guidance, companies currently face challenges in complying with its regulations in terms of storing, sharing, or monitoring personal data. Since any specially designed software with wide industrial usage is not on the market, almost all of the companies have no other choice but to take expensive and error-prone operations manually to ensure their compliance. In this paper, we present an automated solution to facilitate and accelerate PDPR compliance. In …

Go to article

Engagement Detection Using Prosodic Cues: An Approach For Measuring Child Emotional Engagement Level In Child-Robot Interaction Scenario, Mustafa Oztoprak Jan 2022

Engagement Detection Using Prosodic Cues: An Approach For Measuring Child Emotional Engagement Level In Child-Robot Interaction Scenario, Mustafa Oztoprak

Graduate Research Theses & Dissertations

The ultimate goal of advanced child-robot interaction is to develop a high-level intelligencecommunication channel in a closed-loop configuration with the child as the focal point of the instructional scenario. This goal can be met by establishing efficient sensing mechanisms on the robot’s side, such as automatic engagement measuring, which will allow the robot to alter its behavior or even the instructional scenario’s execution.Recent researches, regarding engagement recognition systems mostly based on facial or multi-modal features.We would like to investigate this topic using prosodic cues only. We believe speech characteristics are more likely to be related to child speaker engagement level.This …

Go to article

Relationship Between Vendor/Client Complementarity, Vendor Technology Maturity, Vendor Financial Stability, And It Outsourcing Project Outcomes, Everton A. Wilson Jan 2022

Relationship Between Vendor/Client Complementarity, Vendor Technology Maturity, Vendor Financial Stability, And It Outsourcing Project Outcomes, Everton A. Wilson

Walden Dissertations and Doctoral Studies

Business and IT leaders in financial services are concerned with the limited benefits they are reaping from information technology outsourcing (ITO) projects, despite continued heavy investments in ITO. Grounded in the transaction cost, agency, and resource-based view theories, the purpose of this quantitative correlational study was to examine the relationship between vendor/client complementarity, vendor technology maturity, vendor financial stability, and ITO success. Participants were 65 business and IT leaders in financial institutions engaged in ITO projects. The result of the multiple linear regression was significant, F(3, 61) = 4.845, p = .004, R2 = .192. In the final analysis, vendor/client …

Go to article

Social Media Analytics Use Among Small Business Owners, Melody White Jan 2022

Social Media Analytics Use Among Small Business Owners, Melody White

Walden Dissertations and Doctoral Studies

As of January 2018, small businesses created 47.5% of private jobs in the United States, but little is known about whether and why small business owners use social media analytics. This topic is important because social media analytics assist businesses in identifying social media effectiveness, gaining new customers, and staying connected with current customers. The purpose of this generic qualitative research study was to explore the use of social media analytics by small business owners, which can increase customer interaction and help monitor company perception and effectiveness. The conceptual foundation used in this study was the technology acceptance model. The …

Go to article

Harnessing The Power Of Interdisciplinary Research With Psychology-Informed Cyberbullying Detection Models, Deborah Hall, Yasin N. Silva, Brittany Wheeler, Lu Cheng, Katie Baumel Jan 2022

Harnessing The Power Of Interdisciplinary Research With Psychology-Informed Cyberbullying Detection Models, Deborah Hall, Yasin N. Silva, Brittany Wheeler, Lu Cheng, Katie Baumel

Computer Science: Faculty Publications and Other Works

Cyberbullying has become increasingly prevalent, particularly on social media. There has also been a steady rise in cyberbullying research across a range of disciplines. Much of the empirical work from computer science has focused on developing machine learning models for cyberbullying detection. Whereas machine learning cyberbullying detection models can be improved by drawing on psychological theories and perspectives, there is also tremendous potential for machine learning models to contribute to a better understanding of psychological aspects of cyberbullying. In this paper, we discuss how machine learning models can yield novel insights about the nature and defining characteristics of cyberbullying and …

Go to article

Bias Mitigation For Toxicity Detection Via Sequential Decisions, Lu Cheng, Ahmadreza Mosallanezhad, Yasin N. Silva, Deborah Hall, Huan Liu Jan 2022

Bias Mitigation For Toxicity Detection Via Sequential Decisions, Lu Cheng, Ahmadreza Mosallanezhad, Yasin N. Silva, Deborah Hall, Huan Liu

Computer Science: Faculty Publications and Other Works

Increased social media use has contributed to the greater prevalence of abusive, rude, and offensive textual comments. Machine learning models have been developed to detect toxic comments online, yet these models tend to show biases against users with marginalized or minority identities (e.g., females and African Americans). Established research in debiasing toxicity classifiers often (1) takes a static or batch approach, assuming that all information is available and then making a one-time decision; and (2) uses a generic strategy to mitigate different biases (e.g., gender and racial biases) that assumes the biases are independent of one another. However, in real …

Go to article

การพัฒนาระบบแชตบอตและแอปพลิเคชันไลน์สำหรับนิติบุคคลอาคารชุด, จิรเมธ แจ้งจันทร์ Jan 2022

การพัฒนาระบบแชตบอตและแอปพลิเคชันไลน์สำหรับนิติบุคคลอาคารชุด, จิรเมธ แจ้งจันทร์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ปัจจุบันเทคโนโลยีสารสนเทศพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว และเข้ามามีบทบาทที่สำคัญเป็นอย่างยิ่งต่อภาคธุรกิจ แซตบอตเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายและสามารถนำมาช่วยสนับสนุนการติดต่อสื่อสารระหว่างผู้ใช้งานกับธุรกิจได้เป็นอย่างดี เนื่องจากเป็นช่องทางอัตโนมัติที่สามารถบริการผู้ใช้งานได้แทบทุกที่ทุกเวลาด้วยภาษาที่ใกล้เคียงภาษาธรรมชาติ ผ่านอุปกรณ์และแอปพลิเคชันที่ผู้ใช้งานส่วนใหญ่คุ้นเคย เช่น โทรศัพท์มือถือ และแอปพลิเคชันไลน์ (LINE) รวมทั้งยังสามารถเก็บข้อมูลจากผู้ใช้งานเพื่อนำมาวิเคราะห์ด้วยคลังข้อมูลและระบบสนับสนุนการตัดสินใจ โครงการ “การพัฒนาระบบแชตบอตและแอปพลิเคชันไลน์สำหรับนิติบุคคลคอนโดมิเนียม” ประกอบด้วย 6 ระบบหลัก ได้แก่ (1) ระบบแชตบอตสำหรับประกาศ (2) ระบบเเชตบอตสำหรับชำระค่าใช้จ่าย (3) ระบบเเชตบอตสำหรับแจ้งพัสดุไปรษณีย์ (4) ระบบแอปพลิเคชันไลน์สำหรับแจ้งซ่อม (5) เว็บแอปพลิเคชันสำหรับนิติบุคคลอาคารชุด (6) ระบบวิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานเเชตบอต โดยระบบแซตบอตได้ถูกพัฒนาขึ้นด้วยโปรแกรม Dialogflow, LINE Messaging API และภาษาไพธอนผ่านโปรแกรม Visual Studio Code ส่วนระบบเว็บแอปพลิเคชันถูกพัฒนาขึ้นด้วยโปรแกรม Django ร่วมกับระบบจัดการฐานข้อมูล PostgreSQL ระบบแซตบอตและเว็บแอปพลิเคชันที่พัฒนาขึ้นนี้สามารถนำมาเพิ่มช่องทางในการติดต่อสื่อสารระหว่างผู้พักอาศัยและนิติบุคคลคอนโดมิเนียม เพื่อให้ผู้พักอาศัยได้รับบริการที่สะดวกและรวดเร็ว ไม่จำกัดด้วยเวลาและสถานที่ในการให้บริการ อีกทั้งจะช่วยลดภาระของเจ้าหน้าที่นิติบุคคลในการให้บริการงานที่มีรูปแบบซ้ำ เพื่อให้เจ้าหน้าที่นิติบุคคลสามารถใช้เวลากับงานด้านอื่นมากยิ่งขึ้น

Go to article

การสกัดกิจกรรมสำคัญจากคำพิพากษาศาลฎีกา เพื่อสร้างรายงานประจำวันสำหรับตำรวจ, ณภัทร งามสดใส Jan 2022

การสกัดกิจกรรมสำคัญจากคำพิพากษาศาลฎีกา เพื่อสร้างรายงานประจำวันสำหรับตำรวจ, ณภัทร งามสดใส

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีเป้าหมายที่จะหาแนวทางแก้ปัญหาการบันทึกรายงานประจำวันของตำรวจ ที่จะช่วยให้พนักงานสอบสวนสามารถบันทึกรายงานประจำวันได้สะดวกมากยิ่งขึ้น โดยการสกัดสาระสำคัญทางคดีจากคำพิพากษาศาลฎีกาและคดีที่เกี่ยวข้อง เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างคำทั้งหมดที่ปรากฎบนคำพิพากษา และระบุค่าความสำคัญเหล่านั้นโดยใช้เทคนิคทางกราฟ ได้แก่ ค่ากลางคั่นกลาง (Betweenness Centrality) ค่ากลางเพจแรงก์ (PageRank) ค่ากลางความเป็นศูนย์กลาง (Degree Centrality) ค่ากลางความใกล้ (Closeness Centrality) และ ค่ากลางไอเกนเวกเตอร์ (Eigenvector Centrality) เพื่อนำมาสร้างกราฟสรุปสำหรับการสร้างรายงานประจำวัน ทั้งนี้ วิธีการสร้างรายงานประจำวัน ผู้วิจัยออกแบบขั้นตอนวิธีสำหรับการท่องไปในกราฟสรุป เพื่อให้ได้ใจความสำคัญที่สามารถนำมาเป็นรายละเอียดหรือพฤติการณ์ที่ปรากฎอยู่บนรายงานประจำวัน

Go to article

การเปรียบเทียบการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียมสําหรับการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนอัตโนมัติ, ณิชาพรรณ น้อยอยู่ Jan 2022

การเปรียบเทียบการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียมสําหรับการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนอัตโนมัติ, ณิชาพรรณ น้อยอยู่

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การตรวจสอบคุณภาพงานเขียนเรียงความในภาษาไทยยังคงเป็นงานที่ยุ่งยาก เนื่องจากเป็นภาษาที่ซับซ้อนมากทั้งในด้านเครื่องหมายวรรคตอน โครงสร้างประโยค การซ้ำคำ การสะกดคำ การแสดงความคิดเห็น และการให้เหตุผล ดังนั้นการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนเรียงความภาษาไทยจึงเป็นงานที่ต้องอาศัยทักษะของผู้ตรวจทั้งด้านการอ่านและการตีความ ทำให้ใช้เวลาในการตรวจคุณภาพงานเขียนมาก นอกจากนี้หากมีผู้ตรวจมากกว่า 1 คน อาจส่งผลต่อมาตรฐานที่ใช้ในการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนที่แตกต่างกัน งานวิจัยนี้ได้รวบรวมข้อมูลเรียงความภาษาไทยที่เขียนโดยนิสิตที่ลงทะเบียนเรียนในหลักสูตรการเขียนย่อหน้า จากสถาบันภาษาไทยสิรินธรแห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และนำแบบจำลองหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว (LSTM) แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ (CNN) แบบจำลองเบิร์ต (BERT) และแบบจำลองวังจันทร์เบอร์ต้า (WangchanBERTa) มาพัฒนาระบบสำหรับการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนอัตโนมัติ เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนเรียงความในภาษาไทย จากผลการทดลองแบบจำลอง WangchanBERTa ที่ประมวลผลด้วย Adam Optimizer และใช้ Binary Crossentropy เป็น Loss Function เหมาะกับปัญหาประเภทการจัดกลุ่ม โดยมีประสิทธิภาพในการทำนายคุณภาพการเขียนเรียงความในภาษาไทยสูง และมีค่าความถูกต้องสูงกว่า 90% ส่วนแบบจำลอง CNN มีค่าความถูกต้องสูงกว่า 87% ในขณะที่เมื่อประมวลผลด้วย RMSprop Optimizer และใช้ Mean Squared Error เป็น Loss Function เหมาะกับปัญหาประเภทการถดถอยและมีความถูกต้องอยู่ในช่วง 90% - 98% จึงสรุปได้ว่าแบบจำลอง WangchanBERTa เหมาะสำหรับปัญหาการจำแนกประเภท และแบบจำลอง CNN เหมาะสำหรับปัญหาการถดถอย เพื่อให้สามารถทำนายคุณภาพงานเขียนเรียงความในความภาษาไทยได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

Go to article

การวิเคราะห์คุณลักษณะของเสียงเพื่อทำนายคะแนนแอตเทนชันในแบบประเมินโมคา, วิโรจน์ ตรีมงคลโชค Jan 2022

การวิเคราะห์คุณลักษณะของเสียงเพื่อทำนายคะแนนแอตเทนชันในแบบประเมินโมคา, วิโรจน์ ตรีมงคลโชค

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาเพื่อค้นหาคุณลักษณะทางเสียงที่มีความสำคัญในการประเมินคะแนนการทำงานสมองด้านแอตเทนชันของแบบประเมินไทยโมคา โดยใช้ชุดข้อมูลเสียงที่บันทึกจากแอปพลิเคชันไทยโมคา โดยเลือกแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหน้าไปหลัง (Digit Forward Span, DFS) และแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหลังไปหน้า (Digit Backward Span, DBS) ซึ่งเป็นแบบทดสอบการทำงานของสมองด้านแอตเทนชัน ผู้วิจัยพัฒนาโมเดลเพื่อสกัดคุณลักษณะเสียง และเปรียบเทียบหาชุดคุณลักษณะสำคัญทางเสียงที่ด้วยวิธีการกำจัดคุณลักษณะแบบเรียกซ้ำ (Recursive Feature Elimination, RFE) ซึ่งมีความแม่นยำในการจำแนกข้อมูลคะแนนการทำงานสมองด้านแอตเทนชันของแบบประเมินไทยโมคาสูงที่สุด โดยจากการวิจัยนั้นผู้วิจัยได้รับชุดคุณลักษณะสำคัญทางเสียงที่ประกอบด้วย 3 คุณลักษณะ คือ ผลรวมของช่วงเวลาขณะเกิดเสียงในแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหน้าไปหลัง ที่ตรวจสอบจากความเข้มของเสียง ผลรวมของช่วงเวลาขณะเกิดเสียงในแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหน้าไปหลัง ที่ตรวจสอบจากคอนทัวร์ของระดับเสียง และผลรวมของช่วงเวลาขณะเกิดเสียงในแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหลังไปหน้า ที่ตรวจสอบจากคอนทัวร์ของระดับเสียง และชุดคุณลักษณะนี้มีความแม่นยำในการจำแนกข้อมูลคะแนนการทำงานสมองด้านแอตเทนชันร้อยละ 72.0 ซึ่งมากกว่าการใช้คุณลักษณะทางเสียงทั้งหมดในการจำแนกข้อมูล

Go to article

การจำแนกระดับความคิดในการฆ่าตัวตายจากข้อความทวิตเตอร์โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง, พันธพร เบ็ญจไชยรัตน์ Jan 2022

การจำแนกระดับความคิดในการฆ่าตัวตายจากข้อความทวิตเตอร์โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง, พันธพร เบ็ญจไชยรัตน์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ความคิดฆ่าตัวตายเป็นหนึ่งในภาวะสุขภาพจิตที่สำคัญอย่างมากในสังคมไทย ในปัจจุบันคนที่มีความคิดฆ่าตัวตายได้มีการแสดงความรู้สึกออกมาผ่านสื่อสังคมออนไลน์ต่าง ๆ ในวิทยานิพนธ์นี้จึงได้มีแนวคิดในการนำเอาเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้ของเครื่อง มาใช้ในการจำแนกข้อความที่เป็นภาษาไทยบนเครือข่ายสังคมออนไลน์ทวิตเตอร์เพื่อตรวจหาระดับความคิดฆ่าตัวตายทั้ง 6 ระดับ ได้แก่ 1) อยากตาย, 2) คิดฆ่าตัวตายแต่ยังไม่มีรายละเอียดที่เจาะจง, 3) คิดฆ่าตัวตายโดยกล่าวถึงวิธีการ แต่ยังไม่มีแผนและยังไม่ส่อเจตนาที่จะลงมือ, 4) คิดฆ่าตัวตายโดยมีเจตนาที่จะลงมือ ยังไม่มีแผนที่เจาะจง, 5) คิดฆ่าตัวตายโดยมีแผนที่เจาะจงและมีเจตนาที่จะลงมือ และ 6) อื่น ๆ (ไม่ใช่ความคิดฆ่าตัวตาย) โดยใช้อัลกอริทึมแอลเอสทีเอ็ม, เอสวีเอ็ม, แรนดอมฟอเรสต์ และ เอกซ์จีบูสต์ จากการประเมินผลพบว่าอัลกอริทึมแอลเอสทีเอ็มมีประสิทธิภาพโดยรวมดีที่สุด โดยมีค่าความเที่ยงเป็น 93.68% ค่าเรียกคืนเป็น 94.25% ค่าเอฟวันเป็น 93.88% และค่าความแม่นเป็น 95.05% งานวิจัยนี้ได้พัฒนาเว็บแอปพลิเคชันเพื่อใช้ทำนายระดับความคิดฆ่าตัวตายจากข้อความของผู้ใช้ที่โต้ตอบกับเว็บแอปพลิเคชัน เพื่อเสนอแนวทางการช่วยเหลือตัวเองในเบื้องต้นหรือให้คำแนะนำได้อย่างเหมาะสมตามระดับความคิดฆ่าตัวตายนั้น ๆ ตลอดจนให้ความรู้เกี่ยวกับความคิดด้านลบและวิธีการจัดการความคิดลบอัตโนมัติของตนเอง และมีช่องทางการติดต่อโรงพยาบาลและเบอร์ฉุกเฉินให้แก่ผู้ที่มีความเสี่ยงในการฆ่าตัวตายสูง เพื่อให้ผู้ใช้เข้าถึงความช่วยเหลือได้ทันที

Go to article

การสร้างคำถามไวยากรณ์ภาษาอังกฤษแบบปรนัยโดยใช้ทรานส์ฟอร์เมอร์ถ่ายทอดชนิดข้อความถึงข้อความ, พีรวัชน์ ชมภูยอด Jan 2022

การสร้างคำถามไวยากรณ์ภาษาอังกฤษแบบปรนัยโดยใช้ทรานส์ฟอร์เมอร์ถ่ายทอดชนิดข้อความถึงข้อความ, พีรวัชน์ ชมภูยอด

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

คำถามปรนัยสำหรับทดสอบไวยากรณ์ภาษาอังกฤษสามารถสร้างแบบอัตโนมัติเพื่อลดระยะเวลาในการสร้างคำถาม ในอดีตงานวิจัยด้านนี้มุ่งเน้นไปที่การสร้างคำถามแบบกึ่งอัตโนมัติ โดยนำข้อความที่สร้างโดยมนุษย์มาแปลงให้เป็นคำถามปรนัย ส่งผลให้จำนวนคำถามที่สร้างได้ขึ้นอยู่กับจำนวนข้อความในคลังข้อมูลเท่านั้น วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอระบบสร้างคำถามปรนัยแบบอัตโนมัติที่นำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้ โดยนำปัญญาประดิษฐ์มาฝึกสอนให้สามารถสร้างข้อความอัตโนมัติแบบควบคุมคุณสมบัติของข้อความได้ แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่นำมาฝึกในงานวิจัยนี้คือแบบจำลองทรานส์ฟอร์มเมอร์ชนิดข้อความถึงข้อความหรือทีไฟว์ ซึ่งเป็นแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพในการสร้างข้อความอัตโนมัติ คุณลักษณะที่ใช้ฝึกแบบจำลองได้แก่ คำสำคัญ และแม่แบบ เพื่อควบคุมเนื้อหาและชนิดคำของข้อความที่สร้างขึ้น นอกจากการสร้างข้อความอัตโนมัติ วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ได้เสนอกลวิธีแบบกฎเพื่อแปลงข้อความให้เป็นคำถามปรนัยสำหรับ 10 หัวข้อไวยากรณ์ ผลการทดลองของงานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่าเมื่อนำคำถามที่สร้างขี้น มาประเมินผลด้วยผู้เชี่ยวชาญด้านภาษาอังกฤษแล้ว มีการยอมรับได้อยู่ที่ร้อยละ 86 ถึงแม้ว่าคำถามที่ถูกสร้างขึ้นทั้งหมดไม่สามารถนำไปทดสอบนักเรียนได้โดยตรง แต่ระบบสร้างคำถามอัตโนมัตินี้สามารถช่วยสนับสนุนคุณครูให้จัดเตรียมข้อสอบได้รวดเร็วขึ้น

Go to article

Hashtag Recommendation Based On Neural Topic Model, Thunchanok Tangpong Jan 2022

Hashtag Recommendation Based On Neural Topic Model, Thunchanok Tangpong

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Hashtag recommendation is a method that aims to recommend the relevant hashtag to the target microblog. The previous work applies a topic model for discovering the topic of users, words, and hashtags. Despite their progress, two problems remain unresolved. Firstly, the previous work infers topic distribution by using a non-neural network framework which is a non-linear function, limiting the model's ability to capture topic distribution complexly. Secondly, the representation of words and hashtags used in the prior model is merely the frequency of words, making the model to ignore not only word context but also the relation between word and …

Go to article

Measuring Semantic Similarity Of Documents By Using Named Entity Recognition Methods, David Efraín Muñoz Morales Jan 2022

Measuring Semantic Similarity Of Documents By Using Named Entity Recognition Methods, David Efraín Muñoz Morales

Masters

The work presented in this thesis was born from the desire to map documents with similar semantic concepts between them. We decided to address this problem as a named entity recognition task, where we have identified key concepts in the texts we use, and we have categorized them. So, we can apply named entity recognition techniques and automatically recognize these key concepts inside other documents. However, we propose the use of a classification method based on the recognition of named entities or key phrases, where the method can detect similarities between key concepts of the texts to be analyzed, and …

Go to article

First Prev Next Last