A ระบบให้คำอธิบายเชิงความหมายแบบกึ่งอัตโนมัติสำหรับข้อมูลด้านศิลปวัฒนธรรมและภูมิปัญญาท้องถิ่น
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้นำเสนอการพัฒนาระบบให้คำอธิบายเชิงความหมายแบบกึ่งอัตโนมัติสำหรับให้คำอธิบายและสร้างข้อมูลเชิงความหมายในรูปแบบ RDF จากข้อความด้านศิลปวัฒนธรรมและภูมิปัญญาท้องถิ่นของจังหวัดพัทลุง ระบบนี้จะผสมผสานเทคนิคแบบ (1) unsupervised และ (2) supervised สำหรับการรู้จำประเภทนิพจน์ เบื้องต้นระบบจะใช้ unsupervised technique ในการจำแนกประเภทของนิพจน์โดยอาศัยออนโทโลยีและนำเสนอให้กับผู้ใช้ หากพบความกำกวมระบบจะให้ผู้ใช้เลือกประเภทนิพจน์ด้วยตนเอง จากนั้นจะนำข้อมูลจาก log ของการเลือกไปสร้างเป็น training data set สำหรับสร้างโมเดลการจำแนก เพื่อที่ต่อไปหากพบนิพจน์ดังกล่าวในบริบทที่คล้ายคลึงกันระบบจะสามารถระบุนิพจน์ได้ถูกต้อง ผลจากการประเมินประสิทธิผลการแนะนำนามนิพจน์ของระบบ พบว่ามีค่าเฉลี่ย precision 88.07 % และค่าเฉลี่ย recall 82.10 % หมายความว่าโปรแกรมระบุนามนิพจน์ได้แม่นยำและครอบคลุมครบถ้วนในระดับดี ส่วนการสกัดความสัมพันธ์ระหว่างนิพจน์ก่อนทำความสะอาดรูปประโยคประสิทธิผลอยู่ในระดับอัตโนมัติต่ำ ทั้งนี้เนื่องจากข้อจำกัดในเรื่องการประมวลผลประโยคภาษาธรรมชาติ แต่หากมีการทำความสะอาดประสิทธิผลของการสกัดหาความสัมพันธ์จะสูงขึ้น ดังนั้นในส่วนนี้จำเป็นต้องอาศัยผู้ใช้เข้ามาให้คำอธิบาย
Article Details
เอกสารอ้างอิง
Kulgun, H., 2013, Knowledge management on local culture of Tambol Aomkred, Pakkred district, Nontabury province, J. Cult. Approach 14(25): 18-30. (in Thai).
Naco, A., 2017, Knowledge-based system of art and culture in the context of folk wisdom case study: Phatthalung province, Thaksin J. 20(3): 292-299. (in Thai)
Fine Art Department, Ministry of Culture, Cultural Digital Data Warehouse, Available Source: http://www.digitalcenter.finearts.go.th/home, January 3, 2019. (in Thai)
Antoniou, G., Groth, P., Harmelen, F. and Hoekstra, R., 2012, A Semantic Web Primer, 3rd Ed., Massachusetts Institue of Technology, Cambridge, MA., 287 p.
Ontotext, Available Source: http://www.ontotext.com, May 12,2014.
Uldis, B., Rasmane, A., Zogla, A., Balina, S. and Salna, E., 2018, Semantic annotation tool for cultural heritage content, Baltic J. Mod. Comput. 6: 449-463.
Stork, L., Weber, A., Miracle, E.G., Verbeek, F., Plaat, A., Herik, J. and Wolstencroft, K., 2018, Semantic annotation of natural history collections, Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web. (in press)
Haruechaiyasak, C., Lexto Thai Lexeme Tokenizer, Available Source: http://www.sansarn.com/lexto, April 7, 2018.
Haruechaiyasak, C. and Kongyoung, S., 2009, TLex: Thai lexeme analyzer based on the conditional random fields, In International Symposium on Natural Language Processing.
PyThaiNLP, Thai Natural Language Processing in Python, Available Source: https://pythainlp.readthedocs.io/en/latest, January 18, 2019.
Schreiber, G. and Raimond, Y., 2014, RDF 1.1 Primer, Available Source: https://www.w3.org/TR/rdf11-primer, January 10, 2018.
Giannopoulos, G., Bikakis, N., Dalamagas, T. and Sellis T., 2010, GoNTogle: A Tool for Semantic Annotation and Search, In Aroyo, L., Antoniou, G., Hyvönen, E., ten Teije, A., Stuckenschmidt, H., Cabral, L. and Tudorache, T. (Eds.), The Semantic Web: Research and Applications, ESWC 2010, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 6089, Springer, Berlin.
Bontcheva, K., Cunningham, H., 2011, Semantic Annotations and Retrieval: Manual, Semiautomatic, and Automatic Generation, In Domingue, J., Fensel, D. and Hendler, J.A. (Eds.), Handbook of Semantic Web Technologies, Springer, Berlin.
Sitthisarn, S., 2018, Ontology develop ment for intangible cultural heritage and folk wisdom of Phatthalung province, Thaksin J. 21(3): 259-266. (in Thai)
Ketui, N., Theeramunkong, T. and Onsuwan, C., 2012, Rule-Based Method for Thai Elementary Discourse Unit Segmentation (TED-Seg), In 2012 Seventh International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems.
Han, J., Kamber, M. and Pei, J., 2012, Data Mining: Concept and Techniques, 3rd Ed., Morgan Kaufmann Publishers, Burlington, MA., 744 p.
