|
การจำแนกข้อความเข้าข่ายหมิ่นประมาทบนสื่อสังคมออนไลน์ |
|---|---|
| รหัสดีโอไอ | |
| Title | การจำแนกข้อความเข้าข่ายหมิ่นประมาทบนสื่อสังคมออนไลน์ |
| Creator | รัชกฤต อารีราษฎร์ |
| Contributor | ทวิตีย์ เสนีวงศ์ ณ อยุธยา |
| Publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Publication Year | 2561 |
| Keyword | หมิ่นประมาท -- กฎหมายและระเบียบข้อบังคับ -- ไทย, การเรียนรู้ของเครื่อง, สื่อสังคมออนไลน์, ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน, Libel and slander -- Law and legislation -- Thailand, Machine learning, Social media, Support vector machines |
| Abstract | การสื่อสารผ่านสื่อสังคมออนไลน์ในปัจจุบันเป็นที่นิยมกันอย่างแพร่หลาย การแสดงความคิดเห็นหรือแบ่งปันข้อมูลที่มีเนื้อหาก้าวร้าว โจมตี หรือดูหมิ่นผู้ใช้งานคนอื่นบนสื่อสังคมออนไลน์ อาจส่งผลกระทบต่อสังคมในด้านลบ โดยเนื้อหาดังกล่าวอาจผิดกฎหมายอาญาหมวด 3 ความผิดฐานหมิ่นประมาท มาตรา 326 วิทยานิพนธ์นี้เสนอคุณลักษณะเพื่อใช้ในการจำแนกข้อมูลเข้าข่ายหมิ่นประมาทบนสื่อสังคมออนไลน์ด้วยขั้นตอนวิธีเพอเซ็ปตรอนหลายชั้น ซับพอร์ทเวคเตอร์แมชชีน และการถดถอยโลจิสติกส์ โดยเปรียบเทียบประสิทธิภาพแต่ละขั้นตอนวิธี ซึ่งการทดลองพบว่าเอ็น-แกรม คลังคำศัพท์จากศาลฎีกา และโครงสร้างไวยากรณ์แบบขึ้นต่อกันเป็นคุณลักษณะที่สามารถใช้ในการจำแนกข้อความหมิ่นประมาทได้โดยได้ค่าความเที่ยงสูง แต่ค่าเรียกคืนต่ำ แต่เมื่อมีการจัดการข้อมูลที่ไม่สมดุลด้วยแล้ว จะพบว่าการจำแนกมีประสิทธิภาพดีขึ้นโดยที่ขั้นตอนวิธีเพอเซ็ปตรอนหลายชั้นมีความสามารถในการจำแนกได้ดีที่สุดโดยมีค่าความเที่ยงเป็น 0.93 ค่าเรียกคืนเป็น 0.98 และค่าเอฟวันเป็น 0.95 นอกจากนี้จำนวนมิติของเอ็น-แกรมมีผลต่อประสิทธิภาพของการจำแนกข้อความ โดยจำนวนมิติที่เหมาะสมของเอ็น-แกรมแต่ละชนิดขึ้นอยู่กับขั้นตอนวิธีที่ใช้ |
| URL Website | cuir.car.chula.ac.th |
