Text Mining and Thai NLP Predictive Analytics and Data Science Conference

1. ปรัชญา บุญขวัญ (อาร์ม)
ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ
kaamanita@gmail.com, prachya.boonkwan@nectec.or.th

2. ¡ รู้จักกับภาษาไทย
¡ ความมหัศจรรย์แห่งภาษาไทย
¡ ภาษาไทยในสังคมออนไลน์
¡ หัวข้อวิจัยที่น่าสนใจ
¡ สรุป
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 2

3. ¡ ภาษาไทยเป็นภาษาคำโดด(analytic language)
§ ลำดับคำแบบประธาน-กริยา-กรรม (SVO) และความหมาย
หลักของหน่วยสร้าง (constituent) มักจะเป็นตัวขึ้นต้น
(head-initial)
§ ลำดับคำตายตัว และมีผลต่อการตีความความหมาย
§ ใช้คำกริยาวิเศษณ์ (adverb) และคำช่วย (auxiliary) เพื่อบอก
หน้าที่ทางไวยากรณ์ของคำในประโยค ไม่ต้องผันกริยา
(inflection) หรือเติมวิภัตติปัจจัย (declension)
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 3

4. ¡ ภาษาไทยผูกติดกับวัฒนธรรมและระบบความคิด
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 4
ระบบความคิดแบบปัจเจกนิยม
เน้นความโดดเด่นของปัจเจกบุคคล
นิยมสื่อความหมายแบบชัดแจ้ง
ประเด็น
เหตุผล 1
เหตุผล 2
เหตุผล 3
สรุปสาระสำคัญ
ระบบความคิดแบบรวมศูนย์
เน้นความสัมพันธ์แนบแน่นภายในกลุ่ม
นิยมใช้ความหมายแฝงที่รู้กันเฉพาะกลุ่ม
ข้ออ้าง 1
ข้ออ้าง 2
ข้ออ้าง 3
ข้ออ้าง 4 ข้ออ้าง 5
ข้ออ้าง 6
ข้ออ้าง 7
ข้ออ้าง 8
ประเด็น

5. ¡ ภาษาไทยผูกติดกับวัฒนธรรมและระบบความคิด
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 5
ระบบความคิดแบบปัจเจกนิยม
ประเด็นนำไปสู่เหตุผลสนับสนุน
เน้นเล่าเรื่องตามลำดับและให้เหตุผล
ประเด็น
เหตุผล 1
เหตุผล 2
เหตุผล 3
สรุปสาระสำคัญ
ระบบความคิดแบบรวมศูนย์
ข้ออ้างนำไปสู่ประเด็น
เน้นข้อแก้ตัวและการขออภัยที่มารบกวน
ข้ออ้าง 1
ข้ออ้าง 2
ข้ออ้าง 3
ข้ออ้าง 4 ข้ออ้าง 5
ข้ออ้าง 6
ข้ออ้าง 7
ข้ออ้าง 8
ประเด็น

6. ¡ ภาษาไทยเรียบง่ายแต่สลับซับซ้อน (simplex) และนิยมใช้
ความหมายแฝง (high-context meaning)
§ คำในภาษาไทยมีหน่วยความหมายขนาดเล็ก (minimalist
semantics) ทำให้ต้องใช้คำจำนวนมากมาประกอบสร้างเป็น
หน่วยความหมายที่สลับซับซ้อน
§ สามารถละสรรพนาม (pro-dropping) และละหน่วยสร้าง
(ellipsis) ได้ หากยังสามารถอนุมานความหมายได้จากบริบท
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 6

7. ¡ การใช้ความหมายแฝงทำให้เกิดความมหัศจรรย์
§ ระดับหน่วยคำ: “คำคืออะไร”
§ ระดับไวยากรณ์: “นี่มันคำประสมหรือหน่วยสร้าง” “ทำไม
ประโยคถึงได้ขาดรุ่งริ่งแบบนี้”
§ ระดับความหมาย: “จะตีความรูปแทนความหมายอย่างไร”
§ ระดับปริจเฉท: “อ่านมาตั้งนาน สาระสำคัญอยู่ที่ไหน”
§ ระดับวัจนปฏิบัติ: “ประโยคนี้หมายความว่าอะไรกันแน่”
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 7

8. ¡ ภาษาไทยเน้นการใช้ความหมายแฝงที่รู้กันเฉพาะกลุ่ม
§ สรรพนามและหน่วยสร้างอื่นๆ สามารถละได้ ตราบเท่าที่
ภายในกลุ่มสามารถอนุมานได้จากบริบท
§ ความกำกวมทางภาษาก็เป็นที่ยอมรับได้ด้วยเหตุผลเดียวกัน
§ การใช้ความหมายแฝงก่อให้เกิดปัญหากับการประมวลผล
ภาษาธรรมชาติด้วยคอมพิวเตอร์
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 8

9. ¡ การแก้ปัญหาความหมายแฝง (context resolution) มีลักษณะ
ไม่เป็นเชิงเส้น (non-linear) ทำให้การเชื่อมโยงบริบทเกิดภาวะ
non-projectivity ซึ่งต้องแก้ปัญหาด้วย Turing Machine
¡ ตัวอย่าง: การแก้ปัญหาความหมายแฝงด้วย Type Logical Grammar
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 9
สมชายฝากปลาทองไว้กับเพื่อนตอนไปทะเล เขาอยากนั่งตากลมโดยไม่ต้องห่วงเจ้าตากลม
√ เขา.pro
เขา.n
ตา|กลม|
√ ตาก|ลม|
√ ตา|กลม|
ตาก|ลม|
npa1 npa3 npa2a1 a2 a3

10. ¡ การแก้ปัญหาความหมายแฝงด้วยกฎโดยใช้ Turing
Machine มีความซับซ้อนแบบ Exponential จึงเป็น
ปัญหาที่ทนรอไม่ได้ (intractable problem)
¡ ปัจจุบันนี้เราสามารถใช้วิธีการประมาณ (approximate)
เพื่อแก้ปัญหานี้ได้ โดยใช้แบบจำลองทางสถิติ (เช่น NB,
HMM, MEMM, และ CRF) หรือแบบจำลองเชิงตัวเลข
(เช่น SVM และ PCA) แต่ก็ต้องยอมแลกกับความแม่นยำ
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 10

11. ¡ คำถาม 1: คำคืออะไร
§ ภาษาไทยพอมีเกณฑ์คร่าวๆ ของขอบเขตคำ
▪ บ้างเชื่อว่าขอบเขตคำอยู่ที่คำมูลที่รวมกันแน่น
▪ บ้างเชื่อว่าขอบเขตคำอยู่ที่คำประสมที่เปลี่ยนความหมายไป
▪ บ้างก็เชื่อว่าขึ้นอยู่กับการนำหน่วยความหมายของคำไปใช้งาน
§ ถึงจะกำหนดเกณฑ์คร่าวๆ ได้ แต่นักภาษาศาสตร์ก็ยังถกเถียง
กันอยู่เสมอเมื่อพบความลักลั่นของกฎเกณฑ์
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 11

12. ¡ รวมกรณีการตัดคำที่ขัดแย้งกับสัญชาตญาณ (counter-intuitive)
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 12
เกณฑ์ ตัวอย่าง กรณีที่ขัดแย้งกับสัญชาตญาณ
อิงตามคำมูล
ฉัน|นำ|ดอก|ไม้|ไป|ไหว้|
ศาล|พระ|ภูมิ|ที่|โรง|เรียน|ประจำ|
ดอก|ไม้| ศาล|พระ|ภูมิ| โรง|เรียน|
ตัดแยกให้เป็นคำมูลทั้งหมด
อิงตามคำมูล
ที่รวมกันแน่น
ฉัน|นำ|ดอกไม้|ไป|ไหว้|
ศาลพระภูมิ|ที่|โรงเรียน|ประจำ|
ดอก|จิก| (กล้วย) เล็บ|มือ|นาง|
ตัดแยก เพราะมีความถี่การเกิดร่วมไม่เพียงพอ
อิงตามคำประสม
เปลี่ยนความหมาย
ฉัน|นำ|ดอก|ไม้|ไป|ไหว้|
ศาล|พระภูมิ|ที่|โรง|เรียน|ประจำ|
ดอก|ไม้| แม่|น้ำ| โรง|เรียน|
ต้องตัดแยก เพราะยังไม่เปลี่ยนความหมาย
อิงตาม
หน่วยความหมาย
ฉัน|นำ|ดอกไม้|ไป|ไหว้|
ศาลพระภูมิ|ที่|โรงเรียนประจำ|
การออกกำลังกาย| หม้อแปลงไฟฟ้า|
ต้องตัดรวมเพราะมีคำที่ตรงกันในภาษาอังกฤษ

13. 28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 13
เกณฑ์ จุดประสงค์ ความลักลั่น ความกำกวม ตัวอย่าง
อิงตามคำมูล
วิเคราะห์โครงสร้าง
หน่วยคำ
ขอบเขตคำมูล
ทับซ้อนกัน
ต่ำสุด N/A
อิงตามคำมูล
ที่รวมกันแน่น
วิเคราะห์โครงสร้าง
ไวยากรณ์
เมื่อไหร่จึงจะถือว่า
รวมกันแน่น
ปานกลาง
Thai National
Corpus (TNC)
อิงตามคำประสมที่
เปลี่ยนความหมาย
วิเคราะห์โครงสร้าง
ไวยากรณ์
เมื่อไหร่จึงจะถือว่า
เปลี่ยนความหมาย
ปานกลาง BEST 2010
อิงตาม
หน่วยความหมาย
ใช้เพื่อสอนระบบ
แปลภาษาอัตโนมัติ
ไม่มีหน่วยความหมาย
กลางให้เป็นหลักยึด
สูง ORCHID

14. ¡ คำถาม 2: นี่มันคำประสมหรือหน่วยสร้าง (กรณีชัดแจ้ง)
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 14
หม้อหุงข้าว
N
หม้อ หุง ข้าว
N V N
VP
S
NP
หม้อหุงข้าว
N
ไฟฟ้า
N
NP
หม้อ หุง
N JV
JVP
NP
NP
ข้าว
N
ไฟฟ้า
N
NP
หม้อหุงข้าว
N
ซ้อมมือ
N
NP
หม้อ หุง
N JV
JVP
NP
NP
ข้าว
N
ซ้อมมือ
N
NP
1
3 4
หีบ ประดับ มรกต
N JV N
JVP
NP
NP
2
หีบประดับมรกต
N
×
×
×
×
(รวมกันแน่น)
(รวมกันแบบหลวม)
(‘ซ้อมมือ’ ขยาย ‘หม้อ’ ไม่ได้)(‘ไฟฟ้า’ขยาย ‘หม้อ’ ได้)

15. ¡ คำถาม 2: นี่มันคำประสมหรือหน่วยสร้าง (กรณีไม่ชัดแจ้ง)
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 15
คนขับรถ
N
คน ขับ รถ
N V N
VP
S
NP
คนขับรถ
N
บรรทุก
JV
NP
คน ขับ
N V
VP
S
NP
รถ
N
บรรทุก
V
NP
คน ขับ
N JV
JVP
NP
NP
รถ
N
บรรทุก
V
NP
1
2
คนขับรถบรรทุก
N× ×
(ไม่รวมกันแน่น)
(‘บรรทุก’ ขยาย ‘คน’ ไม่ได้)

16. ¡ คำถาม 3: ทำไมประโยคถึงได้ขาดรุ่งริ่งแบบนี้
§ สรรพนามและหน่วยสร้างวลีบางชนิดสามารถละได้ หากว่า
ภายในกลุ่มยังสามารถอนุมานจากบริบทได้
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 16
สมชายฝากปลาทองไว้กับแม่ก่อนไปทะเล เพราะ φ1 อยากพักผ่อนโดยไม่ต้องห่วง φ2
npa1 npa2a1 a2 a3
because he wants to relax without worrying about it .

17. ¡ คำถาม 4: จะตีความรูปแทนความหมายอย่างไร
§ เราสามารถถอดรูปแทนความหมายระดับตื้นจากไวยากรณ์ได้
โดยใช้ Categorial Grammar และ Lambda Calculus
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 17
คำศัพท์ Categorial Grammar Lambda Calculus
แม่, น้อง, ผ้า :- np mom’, sister’, clothes’
วาน :- snp1/(snp2)/np2 λx2 λf λx1.ask’(x1, x2, f(x2))
เก็บ :- snp1/np2 λx2 λx1.collect’(x1, x2)

18. 28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 18
แม่ วาน น้อง เก็บ ผ้า
np
: mom’
snp1/(snp2)/np2
: λx2 λf λx1.ask’(x1, x2, f(x2))
np
: sister’
snp1/np2
: λx2 λx1.collect’(x1,x2)
np
: clothes’
snp1/(snp2)
: λf λx1.ask’(x1, sister’, f(sister’))
snp1
: λx1.collect’(x1, clothes’)
snp1
: λx1.ask’(x1, sister’, collect’(sister’ , clothes’))
s
: ask’(mom’, sister’, collect’(sister’, clothes’))

19. ¡ คำถาม 4: จะตีความรูปแทนความหมายอย่างไร (ต่อ)
§ การใช้ความหมายแฝงทำให้เราไม่สามารถระบุนิพจน์สโกเลม
(Skolem’s term) และตัวบ่งปริมาณ (quantifier) ลงใน
รูปแทนความหมายได้
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 19
แม่ วาน น้อง เก็บ ผ้า : ask’(mom’, sister’, collect’(sister’, clothes’))
✍ ความกำกวม 1. ‘น้อง’ ที่ว่าหมายถึงน้องคนไหน: sister1’, sister2’, sister3’ … ฯลฯ
✍ ความกำกวม 2. ‘ผ้า’ ที่ว่าหมายถึงผ้าทุกผืนหรือผ้าบางผืน: ∀x. หรือ ∃x. clothes’(x)

20. ¡ คำถาม 5: อ่านมาตั้งนาน สาระสำคัญอยู่ที่ไหน
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 20
ระบบความคิดแบบรวมศูนย์
นิยมใช้ความหมายแฝงที่รู้กันเฉพาะกลุ่ม
เน้นข้อแก้ตัวและการขออภัยที่มารบกวน
ข้ออ้าง 1
ข้ออ้าง 2
ข้ออ้าง 3
ข้ออ้าง 4 ข้ออ้าง 5
ข้ออ้าง 6
ข้ออ้าง 7
ข้ออ้าง 8
ประเด็น
ระบบความคิดในสื่อสารมวลชนบางชนิด
อาจใช้ความหมายแฝงเพื่อหลีกเลี่ยงการอ้างอิง
ไม่จำเป็นต้องมีประเด็นที่ชัดเจน
ข้ออ้าง 1
ข้ออ้าง 2
ข้ออ้าง 3
ข้ออ้าง 4 ข้ออ้าง 5
ข้ออ้าง 6
ข้ออ้าง 7
ข้ออ้าง 8
ประเด็น
?

21. ¡ คำถาม 6: ประโยคนี้หมายความว่าอะไรกันแน่
§ ความหมายของประโยคจะขึ้นอยู่กับสถานการณ์ด้วย ซึ่งต้องใช้
ความรู้ทางโลก (world knowledge) และสามัญสำนึก
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 21
ตอนเช้าๆ คุณพ่อเพิ่งตื่นนอน
คุณพ่อถามลูกสาวว่า “กี่โมงแล้ว”
ลูกสาวตอบว่า “แปดโมงยี่สิบค่ะ”

22. ¡ คำถาม 6: ประโยคนี้หมายความว่าอะไรกันแน่
§ ความหมายของประโยคจะขึ้นอยู่กับสถานการณ์ด้วย ซึ่งต้องใช้
ความรู้ทางโลก (world knowledge) และสามัญสำนึก
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 22
ณ เวลาตีสองสี่สิบห้านาที ลูกสาวเมากลับเข้าบ้าน
คุณพ่อถามลูกสาวว่า “กี่โมงแล้ว”
ลูกสาวตอบว่า “ตีสองกว่าค่ะพ่อ”

23. ¡ ภาษาไทยในปัจจุบันได้รับอิทธิพลจากอินเตอร์เน็ตและ
สังคมออนไลน์
§ มีคำและความหมายเกิดใหม่ตลอดเวลา ทั้งที่เกิดจากการเทียบเคียง
จากสถานการณ์ การสะกดผิดโดยรู้เท่าไม่ถึงการณ์ ความผิดพร่องใน
การพิมพ์ และการพิมพ์ผิดอย่างจงใจ
§ มีแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งสามารถค้นคืนได้ เช่น Facebook,
Twitter, Instagram, หนังสือพิมพ์ และสื่อออนไลน์อื่นๆ
§ ไม่มั่นคง มีพลวัติสูงมาก เปลี่ยนแปลงตามสถานการณ์ได้อย่างรวดเร็ว
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 23

24. ¡ การศึกษาแนวโน้มการใช้ภาษาในสื่อออนไลน์
§ ศึกษาจากการระบุหัวเรื่องด้วย hashtag เช่น #ร้องไห้หนักมาก
§ เครื่องมือที่ช่วยศึกษาภาษาไทยในสื่อออนไลน์ http://pop.ssense.in.th
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 24

25. ¡ การวิเคราะห์ความคิดเห็น (sentiment analysis)
§ เราสามารถวิเคราะห์ขั้ว (polarity) และอารมณ์ (emotion)
ของความคิดเห็นได้โดยพิจารณาจากการใช้รูปคำและบริบท
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 25
โทรศัพท์ XXXXXXX เต็มเปี่ยมไปด้วยความพรีเมี่ยมที่ยอดเยี่ยมกว่าเคย
ไม่มีการติดต่อกลับมาใดๆ จนผมต้องเป็นฝ่ายอีเมล์ไปถามว่าเรื่องถึงไหนแล้ว
+ + +
- - - -
1
2

26. ¡ การวิเคราะห์ความคิดเห็น (sentiment analysis) (ต่อ)
§ ความคิดเห็นแบบการประชด (sarcasm) มีความหมายลึกมีขั้ว
ตรงกันข้ามกับความหมายผิว (ambivalence)
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 26
ร้าน XXXXX บริการสุดประทับใจ ไปทานอาหารสองครั้ง ออร์เดอร์หายทั้งสองครั้ง
+ -
แถมครั้งสุดท้ายที่ไป เด็กเสิร์ฟยังคิดค่าอาหารผิด ไปรวมออร์เดอร์ที่หายไว้ในบิล
- - -

27. ¡ หัวข้อวิจัย
§ ระดับคำ: การตัดคำ การระบุคำประสม การกำกับชนิดของคำ
§ ระดับไวยากรณ์: การระบุก้อนหน่วยสร้างการวิเคราะห์โครงสร้างประโยค
การแก้ปัญหาการละในระดับไวยากรณ์
§ ระดับความหมาย: การกำกับบทบาทความหมาย การถอดรูปแทนความหมาย
การตีความนิพจน์สโกเลมและตัวบ่งปริมาณการตีความคำเกิดใหม่
§ ระดับปริจเฉท: การวิเคราะห์โครงสร้างเอกสารการสรุปเอกสารอัตโนมัติ
§ ระดับวัจนปฏิบัติ: การแก้ปัญหาความหมายแฝงการประมวลผลความรู้ทางโลก
(เทรนด์ปัจจุบันคือ ontology) การวิเคราะห์ความคิดเห็นและการประชด
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 27

28. ¡ ข้อแนะนำ
§ ความรู้เบื้องต้นสำหรับภาษาไทย: ไวยากรณ์ไทย (นววรรณ
พันธุเมธา, พ.ศ. 2558 พิมพ์ครั้งที่ 7)
§ ฝึกใช้ machine learning และเทคนิคที่เกี่ยวข้อง
§ ความแม่นยำของระบบขึ้นอยู่กับการออกแบบ “บริบท” เพื่อ
แทนความหมายแฝง เช่น คำก่อนหน้า (n-gram) คำแวดล้อม
(surrounding n-gram) โหนดแม่ในต้นไม้ไวยากรณ์ ฯลฯ
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 28

29. ¡ ภาษาไทยมีความมหัศจรรย์5 ระดับ ซึ่งเป็นผลมาจาก
กรอบความคิดแบบรวมศูนย์และการใช้ความหมายแฝง
¡ การใช้กฎผสมกับ machine learning และการออกแบบ
รูปแทนบริบทจะช่วยแก้ปัญหาความหมายแฝงได้
¡ กรุณาปรึกษาหัวข้อวิจัยกับอาจารย์ที่ปรึกษาของท่าน
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 29

30. 30
ที่มา: เพจมุกหรือ
เปลือกหมอย

31. ¡ ความรู้เบื้องต้นสำหรับภาษาไทย
§ ไวยากรณ์ไทย (นววรรณ พันธุเมธา, พ.ศ. 2558 พิมพ์ครั้งที่ 7)
§ โครงสร้างภาษาไทย: ระบบไวยากรณ์ (วิจินตน์ ภาณุพงศ์,
พ.ศ. 2520)
§ หลักภาษาไทย (กำชัย ทองหล่อ, 2515)
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 31

32. ¡ Machine Learning
§ A First Course in Machine Learning (Simon Rogers
and Mark Girolami, 2011) [เข้าใจง่าย]
§ Pattern Recognition and Machine Learning
(Christopher Bishop, 2007) [ยากระดับกลาง]
§ Information Theory, Inference, and Learning
Algorithms (David MacKay, 2003) [ยากและละเอียด]
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 32

33. ¡ Natural Language Processing
§ Speech and Language Processing (Daniel Jurafsky
and James M. Martin, 2008) [ง่าย]
§ Foundations of Statistical Natural Language
Processing (Manning, Prabhakar, and Schütze, 2008)
[ยากระดับกลาง]
§ Natural Language Processing with Python (Bird,
Klein, and Loper, 2009) [ง่าย, สอนใช้ NLTK ด้วย]
28 พฤษภาคม2559 มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ปรัชญาบุญขวัญ) 33