ระบบแนะนำวารสารวิชาการให้กับผู้เขียนบทความ โดยใช้ข้อมูลภาษาไทยและภาษาอังกฤษจากบทความ

นิธิรันดร์ นุ่มนนท์

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/80137

Title:	ระบบแนะนำวารสารวิชาการให้กับผู้เขียนบทความ โดยใช้ข้อมูลภาษาไทยและภาษาอังกฤษจากบทความ
Other Titles:	Journal recommendation system for author using Thai and English information from manuscript
Authors:	นิธิรันดร์ นุ่มนนท์
Advisors:	เนื่องวงศ์ ทวยเจริญ
Other author:	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Issue Date:	2564
Publisher:	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract:	ในปัจจุบันมีวารสารทางด้านวิชาการอยู่เป็นจำนวนมากหลากหลายประเภท ส่งผลให้ผู้เขียนบทความ ต้องใช้เวลามากไปกับการค้นหาคัดเลือกวารสารทางด้านวิชาการที่เหมาะสมกับเนื้อหาของแต่ละบทความของผู้เขียน ก่อนจะส่งบทความให้ทางบรรณาธิการวารสารทำการพิจารณารับบทความในลำดับถัดไป เนื่องจากทางบรรณาธิการได้รับบทความจำนวนมาก จึงทำให้ใช้เวลามากในการพิจารณาบทความ งานวิจัยฉบับนี้จึงเล็งเห็นว่าการนำระบบแนะนำเข้ามาช่วยวิเคราะห์เพื่อแนะนำวารสารที่เหมาะสมกับบทความนั้นจะทำให้กระบวนการตัดสินใจในการส่งบทความเพื่อตีพิมพ์มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น โดยจะใช้ข้อมูลจาก Thai Journals Online (ThaiJO) ซึ่งจะใช้ข้อมูลจากบทความภาษาไทยและบทความภาษาอังกฤษในการวิเคราะห์ในงานวิจัยนี้ โดยในงานวิจัยนี้รวมการศึกษาข้อมูลที่ใช้ การทำความสะอาดข้อมูล และการทำแบบจำลองสำหรับระบบแนะนำ โดยจะทำแบบจำลองจากการคำนวณหาความสำคัญจากข้อความด้วยเทคนิคความถี่ของคำ-ส่วนกลับความถี่ของเอกสาร (Term Frequency - Inverse Document Frequency: TF-IDF) และการวิเคราะห์ความคล้ายคลึงระหว่างบทความและวารสารโดยใช้ Cosine Similarity แล้วจึงจัดอันดับค่าคะแนนเพื่อแนะนำบทความที่เหมาะสม จากผลการทดลองในงานวิจัยนี้การตรวจสอบความสมเหตุสมผลแบบไขว้จำนวน 10 พับ (10-fold cross-validation) พบว่าเมื่อเรานำข้อมูลคำสำคัญและบทคัดย่อจากทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษมารวมกัน ระบบสามารถแนะนำออกมาได้ค่าความแม่นยำที่วัดด้วย Hit Rate ได้ค่าสูงสุดที่ 0.87965 ซึ่งมากกว่าแบบจำลองที่ใช้ข้อมูลภาษาอังกฤษอย่างเดียว (0.84948) หรือ แบบจำลองที่ใช้ข้อมูลภาษาไทยอย่างเดียว (0.80383) และได้ค่าความแม่นยำที่สูงกว่าการตรวจสอบความสมเหตุสมผลแบบไขว้จำนวน 5 พับและการทดลองแบบจำลองในลักษณะความคล้ายระหว่างบทความ
Other Abstract:	There are thousands of academic journals in various fields of study. An article author must spend significant time searching and selecting a journal suitable for the article’s content before submitting it to a journal for consideration. Since many articles are submitted to a journal at a time, it would take time for an editor to review, submit it to reviewers, and inform the results back to the author. Therefore, this research introduced a recommendation system to help the author choose an appropriate journal more effectively, based on TCI Thai Journals Online Database (ThaiJO). Data from Thai and English articles were used for analysis in this research. Our work involved studying the applied data, cleaning the data, and modeling, which includes calculating the importance of text by Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF), calculating similarity scores between articles and journals using Cosine Similarity and then ranking the scores to recommend the most suitable journal. The experiment with 10-fold cross-validation shows that when we combine Thai and English keywords and abstract data, the accuracy in the form of hit rate is improved to 0.87965 from applying only English (0.84948) or Thai data (0.80383) and the accuracy of 10-fold cross-validation is better than the accuracy from 5-fold cross-validation and modeling using cosine similarity between research article.
Description:	วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2564
Degree Name:	วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level:	ปริญญาโท
Degree Discipline:	วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
URI:	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/80137
URI:	http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2021.853
metadata.dc.identifier.DOI:	10.58837/CHULA.THE.2021.853
Type:	Thesis
Appears in Collections:	Eng - Theses

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
6270142321.pdf		1.99 MB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record