การแปลคำกริยาของประโยคความเดียวและอนุประโยคหลักในประโยคความซ้อน จากภาษาอังกฤษไปเป็นภาษาไทย โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม ชนิดกำหนดเป้าหมายการเรียนรู้

นิธิ เลาะวิธี

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/6905

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	ชิดชนก เหลือสินทรัพย์	-
dc.contributor.author	นิธิ เลาะวิธี	-
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิทยาศาสตร์	-
dc.date.accessioned	2008-05-15T07:30:13Z	-
dc.date.available	2008-05-15T07:30:13Z	-
dc.date.issued	2543	-
dc.identifier.isbn	9743464727	-
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/6905	-
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2543	en
dc.description.abstract	ในประโยคภาษาอังกฤษ คำกริยาเป็นคำหนึ่งที่สามารถแปลเป็นภาษาไทยได้หลายความหมาย การพิจารณาความหมายของคำกริยาจำเป็นต้องใช้ความหมายของคำรอบๆ ข้าง ในงานวิจัยนี้เสนอการเลือกคำกริยาที่เหมาะสม โดยพิจารณาปัญหาการแปลดังกล่าวเป็นปัญหาการ mapping โดยใช้กลุ่มความหมายของคำรอบข้างและคำกริยา mapping ไปสู่กลุ่มความหมายของคำกริยาในภาษาไทยที่เหมาะสม โดยอาศัยการปรับตัวและการเรียนรู้ของโครงข่ายประสาทเทียมชนิดกำหนดเป้าหมายการเรียนรู้ ในการทดลองใช้ชุดฝึกจำนวนประโยค 234 ประโยค และชุดทดสอบ 105 ประโยค ผลการทดลองถูกต้อง 95.23%	en
dc.description.abstractalternative	Among the words in an English sentence, A verb plays the most important role during the translation process. An English word when translated into a Thai word may be matched with various Thai words depending upon the collocation. To select an appropriate Thai word to match the actual meaning of the translated English word, it is essential to simultaneously analyze the collocation words and their meaning. In this paper, we concern the problem of how to automatically select an appropriate Thai word, which preserves the original English meaning. To achieve this, the problem is considered as a problem of mapping a set of semantic classes of an English sentence, including the verb itself, to the group meaning of the corresponding Thai verb. Based on the adaptability and learnability of a neural network, a supervised neural network is employed to perform the functional mapping in this problem. 234 training sentences and 105 testing sentences are used in the experiment. The achievement is signified with 95.23% accuracy.	en
dc.format.extent	1080337 bytes	-
dc.format.mimetype	application/pdf	-
dc.language.iso	th	es
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.subject	การแปลภาษาด้วยเครื่อง	en
dc.subject	นิวรัลเน็ตเวิร์ค (คอมพิวเตอร์)	en
dc.title	การแปลคำกริยาของประโยคความเดียวและอนุประโยคหลักในประโยคความซ้อน จากภาษาอังกฤษไปเป็นภาษาไทย โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม ชนิดกำหนดเป้าหมายการเรียนรู้	en
dc.title.alternative	Translation of verbs in simple sentences and main clauses in complex sentences from English into Thai by supervised artificial neural networks	en
dc.type	Thesis	es
dc.degree.name	วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต	es
dc.degree.level	ปริญญาโท	es
dc.degree.discipline	วิทยาการคณนา	es
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.email.advisor	[email protected]	-
Appears in Collections:	Sci - Theses

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
NitiLo.pdf		1.06 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record