Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W3125122012> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 69 of
69
with 100 items per page.
- W3125122012 endingPage "61" @default.
- W3125122012 startingPage "49" @default.
- W3125122012 abstract "บทคดยอ งานวจยนนำเสนอการจำแนกความคดเหนดวยเทคนคการเรยนรของเครอง (Machine Learning) เพอสรางโมเดลในการจำแนกความคดเหน ดวยการเปรยบเทยบเพอคดเลอกคณลกษณะทมประสทธภาพในการจำแนกความคดเหน สำหรบการปรบปรงหลกสตร จากแบบสอบความคดเหนทมตอหลกสตร จำนวน 1,575 ชด โดยทำการคดเลอกคณลกษณะดวยวธทเอฟ-ไอดเอฟ ไคสแควร และอนฟอรเมชนเกน และทดสอบประสทธภาพในการจำแนกความคดเหน (Opinion Classification) ดวยอลกอรทม นาอฟเบย เคเนยรเรสเนเบอร ซพพอรตเวกเตอรแมชชน จากการทดลองพบวา เมอกำหนดคา Threshold มากกวาหรอเทากบ 1 ในการจำแนกความคดเหน ดวยวธทเอฟ-ไอดเอฟ พบวาอลกอรทม ซพพอรตเวกเตอรแมชชน ใหความถกตองมากทสด โดยมคา Accuracy เทากบ 90% ดงนนสามารถสรปไดวา เมอเปรยบเทยบผลลพธการคดเลอกคณลกษณะ ผลลพธจากทเอฟ-ไอดเอฟ มคาผลการจำแนกความคดเหนตอหลกสตรทถกตองและมประสทธภาพมากกวาวธอน ซงผลจากการทดสอบนสามารถใชเปนแนวทางในการพฒนาระบบแนะนาการปรบปรงหลกสตรดวยเหมองขอความทมประสทธภาพตอไป คำสำคญ: จำแนกความคดเหน ทเอฟ-ไอดเอฟ ไคสแควร อนฟอรเมชนเกน Abstract This research presents the opinion classification based on machine learning techniques for creating opinion classification model. We compared for finding the effective feature selection in the opinion classification for curriculum improvement. Based on the questionnaire of 1,575 sets, Feature Selection based on Term Frequency-Inverse Document Frequency method, Chi-Square method and Information Gain method. The testing of effective on opinion classification with Naive Bayes Algorithm, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine. It was found that when the value of Threshold was greater than or equal to 1 for opinion classification, TF-IDF method indicated that the Support Vector Machine algorithm was the most accurate, with an accuracy of 90%. In conclusion, the result for comparison of features selection results from the TF-IDF method provided more accurate and effective for curriculum adjustment than other methods. This research result could be the guideline for effectiveness of the development on the recommendation system for adjust curriculum with text mining. Keywords: Opinion classification, TF-IDF, Chi-square, Information gain" @default.
- W3125122012 created "2021-02-01" @default.
- W3125122012 creator A5005616276 @default.
- W3125122012 creator A5065654544 @default.
- W3125122012 date "2020-12-31" @default.
- W3125122012 modified "2023-09-23" @default.
- W3125122012 title "การคัดเลือกคุณลักษณะที่มีประสิทธิภาพในการจำแนกความคิดเห็นสำหรับการปรับปรุงหลักสูตร (THE EFFECTIVE FEATURES SELECTION THROUGH OPINION CLASSIFICATION FOR CURRICULUM ADJUSTMENT)" @default.
- W3125122012 hasPublicationYear "2020" @default.
- W3125122012 type Work @default.
- W3125122012 sameAs 3125122012 @default.
- W3125122012 citedByCount "0" @default.
- W3125122012 crossrefType "journal-article" @default.
- W3125122012 hasAuthorship W3125122012A5005616276 @default.
- W3125122012 hasAuthorship W3125122012A5065654544 @default.
- W3125122012 hasConcept C110083411 @default.
- W3125122012 hasConcept C119857082 @default.
- W3125122012 hasConcept C121332964 @default.
- W3125122012 hasConcept C12267149 @default.
- W3125122012 hasConcept C124101348 @default.
- W3125122012 hasConcept C138885662 @default.
- W3125122012 hasConcept C148483581 @default.
- W3125122012 hasConcept C153180895 @default.
- W3125122012 hasConcept C154945302 @default.
- W3125122012 hasConcept C15744967 @default.
- W3125122012 hasConcept C19417346 @default.
- W3125122012 hasConcept C202185110 @default.
- W3125122012 hasConcept C2776401178 @default.
- W3125122012 hasConcept C41008148 @default.
- W3125122012 hasConcept C41895202 @default.
- W3125122012 hasConcept C47177190 @default.
- W3125122012 hasConcept C52001869 @default.
- W3125122012 hasConcept C61797465 @default.
- W3125122012 hasConcept C62520636 @default.
- W3125122012 hasConcept C66402592 @default.
- W3125122012 hasConcept C81758059 @default.
- W3125122012 hasConcept C81917197 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C110083411 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C119857082 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C121332964 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C12267149 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C124101348 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C138885662 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C148483581 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C153180895 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C154945302 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C15744967 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C19417346 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C202185110 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C2776401178 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C41008148 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C41895202 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C47177190 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C52001869 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C61797465 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C62520636 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C66402592 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C81758059 @default.
- W3125122012 hasConceptScore W3125122012C81917197 @default.
- W3125122012 hasIssue "24" @default.
- W3125122012 hasLocation W31251220121 @default.
- W3125122012 hasOpenAccess W3125122012 @default.
- W3125122012 hasPrimaryLocation W31251220121 @default.
- W3125122012 hasVolume "12" @default.
- W3125122012 isParatext "false" @default.
- W3125122012 isRetracted "false" @default.
- W3125122012 magId "3125122012" @default.
- W3125122012 workType "article" @default.