การระบุขั้วความคิดเห็นในระดับคุณลักษณะของสมาร์ตโฟนบนเฟซบุ๊ก
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาวิธีการวิเคราะห์คุณลักษณะและจำแนกความคิดเห็นเป็นเชิงบวกและเชิงลบเกี่ยวกับคุณสมบัติของสมาร์ตโฟน โดยนำเสนอวิธีการระบุขั้วความคิดเห็นของสมาร์ตโฟนโดยใช้เทคนิควิธีการใช้ระยะห่างระหว่างคำคุณลักษณะและคำระบุขั้วความคิดเห็น ซึ่งวิธีการที่นำเสนอจะพิจารณาระยะห่างระหว่างคำคุณลักษณะและคำระบุขั้วความคิดเห็น เพื่อระบุว่าคำระบุขั้วความคิดเห็นที่ปรากฎในข้อความคิดเห็นเป็นของคำคุณลักษณะใด โดยใช้ API ของเว็บไซต์เฟซบุ๊ก ในการรวบรวมข้อความคิดเห็นในเพจต่าง ๆ ของสมาร์ตโฟน 3 รุ่น ได้แก่ Samsung, Oppo และ Asus
ผลการวิจัยพบว่า การระบุขั้วความคิดเห็นของสมาร์ตโฟนโดยใช้ระยะห่างระหว่างคำคุณลักษณะและคำระบุขั้วความคิดเห็นมีประสิทธิภาพมากที่สุดคือ ค่าความแม่นยำ 75.15% ค่าความระลึก 78.40% และค่าประสิทธิภาพโดยรวม 76.74% เมื่อเทียบกับการจำแนกด้วยกฎ การจำแนกโดยตัดคำที่อยู่ใกล้คำคุณลักษณะทั้งด้านหน้าและด้านหลังอย่างละ 3 คำ
Article Details
References
[2] กองบรรณาธิการ PositioningMagazine. (2556). พฤติกรรมการใช้ smartphones ของคนไทย. สืบค้นจาก
http://www.positioning mag .com/content/คนไทยใช้สมาร์ตโฟน-ถ่ายรูป-ฟังเพลง-มากกว่าเข้าเน็ท-ติดแบรนด์-ฟังก์ชั่นต้องจัดเต็ม.
[3] วิยะดา ฐิติมัชฌิมา. (2553). เครือข่ายสังคมออนไลน์: แนวโน้ม ปรากฎการณ์ และจริยธรรม. วารสารนักบริหาร, 30(4), 150-156
[4] Liu B. (2010). Sentiment Analysis and Subjectivity. Handbook of Natural Language Processing. 1-39
[5] วรัญญา วรรณศรี, และเด่นดวง ประดับสุวรรณ. (2553). ระบบวิเคราะห์ข้อความแสดงความคิดเห็นสำหรับโรงแรม. กรุงเทพฯ:
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.
[6] นริศร์ พรหมบุตร. (2550). การทำไมน์นิ่งความคิดเห็นเกี่ยวกับสินค้า: กรณีศึกษาโทรศัพท์มือถือ. (สารนิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ, กรุงเทพฯ.
[7] Wang H, Liu L & Song W. (2014). Feature-based Sentiment Analysis Approach for Product Reviews. Journal
of software. 9(2). 274-279.
[8] Lui, B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining. Synthesis Lecturer on Human Language Technology, 5(1), 1-67
[9] Lui B, Hu M, & Cheng J. (2005). Opinion Observer: Analyzing and Comparing Opinions on the Web. In Proceedings of the 14th International Conference on World Wide Web. pp. 342-351. ACM.
[10] Mukherjee S, & Bhattacharyya P (2012). Feature Specific Sentiment Analysis for Product Reviews. Computational Linguistics and Intelligent Text Processing. Lecture Note in Computer Science, pp. 475-487.
[11] NECTEC. (2558). โปรแกรมตัดคำสำหรับข้อความภาษาไทย LexTo Thai Lexeme Tokenizer. Retrieved from
http://www.sansarn.com/lexto/
[12] มหาวิทยาลัยราชภัฏมหาสารคาม. (2558). รายงานผลการดำเนินงานการส่งเสริมเผยแพร่และพัฒนาต่อยอดสื่อ eDLTV.
มหาสารคาม: ผู้แต่ง.
[13] Ravi K. V. & Raghuveer K. (2012). Web User Opinion Analysis for Product Features Extraction and Opinion
Summarization. International Journal of Web & Semantic Technology, 3(4), 69-82.
[14] Aravindan S. & Ekbal A. (2014, December). Feature Extraction and Opinion Mining in Online Product Reviews.
In International Conference on Information Technology, pp. 94-99. IEEE.
[15] พลอยพรรณ สอนสุวิทย์. (2560). การพัฒนาขั้นตอนวิธีในระบบตรวจจับการบุกรุกทางเครือข่ายด้วยเอดาบูทเอ็มวัน.
วารสารวิชาการการจัดการเทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม. 4(2). 158-166.