โครงการตัวช่วยในการศึกษาเอกสารที่ซับซ้อน ประเภทโปรแกรมเพื่องานการพัฒนาด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี

ชื่อผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
  • เบญจพล ออประเสริฐ

  • เจนจิรา วงศ์บุญสิน

อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์
  • ญาใจ ลิ่มปิยะกรณ์

สถาบันการศึกษาที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

ระดับการศึกษา

โครงงานในระดับการศึกษาปริญญาโทขึ้นไป

หมวดวิชา

โครงงานในสาขาวิชาคอมพิวเตอร์

วันที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

01 มกราคม 2541

บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์

เอกสารที่ซับซ้อน หมายถึง เอกสารหรือหนังสือที่มีความยาวมาก มีเนื้อหาหรือศัพท์เฉพาะที่เข้าใจได้ยาก ตัวอย่างเอกสารที่ซับซ้อน ได้แก่ ตำราวิชาการระดับสูง สิ่งพิมพ์มาตรฐานต่างๆ เช่น CMMI IEEE เป็นต้น การศึกษาเอกสารที่ซับซ้อนเหล่านี้ มักจะต้องศึกษาเอกสารอื่นๆประกอบเพิ่มเติมด้วยจำนวนมาก การพัฒนาโปรแกรมตัวช่วยในการศึกษาเอกสารที่ซับซ้อน ซึ่งประกอบด้วยฟังก์ชันส่วนช่วยการอ่านพื้นฐาน ได้แก่ ฟังก์ชันเน้นคำ หมายเหตุ ค้นหา รวมทั้งฟังก์ชันเชื่อมโยงไปยังเอกสารเพิ่มเติมหรืออภิธานศัพท์ จะช่วยให้สามารถศึกษาเอกสารเหล่านั้นได้ง่ายขึ้น โครงงานนี้ได้ทดลองปรับปรุงเทคนิคการทำเหมืองข้อความและการค้นคืนสารสนเทศในการจัดหมวดหมู่และค้นคืนเอกสารที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้ได้ผลการเชื่อมโยงความคล้ายของเอกสารที่ดีที่สุด ซึ่งหากมีการพัฒนาต่อยอดระบบให้ดียิ่งขึ้นต่อไป จะเป็นการขยายโอกาสทางการเรียนรู้ กระตุ้นให้เกิดนิสัยรักการอ่าน รวมทั้งความสนใจอยากศึกษาพัฒนาทำงานวิจัยในศาสตร์ชั้นสูงต่อไป Complex Document in the context of this project is defined as a document or book that is lengthy, difficult to comprehend, or that contains complicated terminology. Examples of complex documents include advanced textbooks or publications of standards such as CMMI, IEEE etc. Many other complementary materials are usually required when studying these complex documents. The development of Complex Document Study Complementer program that contains basic reading functions such as highlighting, commenting, and finding as well as linkage functions to complementary materials or glossary would ease the study of those complex documents. This project has experimented on the improvement of text mining and information retrieval techniques for clustering and retrieving relevant articles in order to achieve the best linkages to the complementary materials. Further implementations of this work would expand learning opportunities, encourage reading habits, and prompt the interests in advanced study and research.