การแบ่งคำภาษาไทยด้วยเทคนิคไตรแกรม
นางสาว เกศราภรณ์ ซื่อสัตย์พานิชย์
ผู้ได้รับรางวัลชมเชย BEST 2009
การแบ่งคำภาษาไทยด้วยเทคนิคไตรแกรม <<รายละเอียด>>
-
การศึกษา/สถานที่ทำงาน
Current
Studying in Master Degree at Chulalongkorn University, Computer Engineering
March 2002
Bachelor Degree: King Mongkut’s University of Technology Thonburi Faculty: Information Technology
GPA: 3.32
-
ความสนใจ
งานวิจัยด้าน NLP, Web Services
-
Email
-
ทำไมลงแข่งขัน BEST2009
เพื่อได้ฝึกทำจริงในงานแบ่งคำภาษาไทยและนำประสบการณ์ที่ได้ไปปรับใช้ในงานวิจัยปริญญาโทที่กำลังศึกษาอยู่
-
ใช้กลยุทธ์/เทคนิคอะไรในการแข่งขัน
ใช้แบบจำลองไตรแกรมของคำ
-
BEST มีส่วนสำคัญอย่างไรต่อการพัฒนา NLP ในประเทศไทย
การจัดงาน BEST ในปีนี้เป็นการแข่งขันแบ่งคำภาษาไทย ถือว่าเป็นการเริ่มต้นที่ดีสำหรับการพัฒนางาน NLP เพราะจากที่แข่งขันแบ่งคำไทย ทำให้เกิดประโยชน์ในการสร้างมาตรฐานการแบ่งคำไทย มาตรฐานการวัดประสิทธิภาพและทำให้มีคลังข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับใช้ประโยชน์ได้หลากหลายในงาน NLP ของไทย นอกจากนี้ที่สำคัญเป็นโอกาสหนึ่งที่ทำให้คนที่สนใจงานด้าน NLP ได้มีการแลกเปลี่ยนความคิดกันและกัน ทำให้เกิดมุมมองอื่นเพิ่มขึ้น และคิดว่าสำหรับงาน BESTในปีถัดๆ ไป จะยิ่งทำให้เพิ่มมาตรฐานในระดับสูงขึ้นไปอีกหรือในด้านอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับงาน NLP ได้อีก ซึ่งจะทำให้มีคุณค่าต่องานวิจัย NLP และสามารถนำไปใช้งานได้จริงในตลาดค่ะ
-
เป้าหมายสูงสุดที่คาดหวังสำหรับ NLP ในประเทศไทย
ผู้วิจัย NLP ทำงานวิจัยเพื่อประเทศ สามารถให้ผู้วิจัยอื่นต่อยอดการวิจัยของตนเองได้ และนำงานวิจัย NLP มาใช้ได้จริงในภาคการตลาด
