การจําแนกข้อความ SMS ภาษาไทย จากมิจฉาชีพ ด้วย Machine Learning

บทคัดย่อ

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อการจำแนกข้อความ SMS ภาษาไทยจากมิจฉาชีพด้วย Machine Learning 2) ศึกษาการใช้อัลกอริทึม PyThaiNLP ร่วมกับเทคนิค TF-IDF ในการสกัดคุณลักษณะข้อความ และประยุกต์ใช้เทคนิค SMOTE เพื่อแก้ไขปัญหาความไม่สมดุลของข้อมูล ก่อนนำไปฝึกด้วยอัลกอริทึม Naïve Bayes และ 3) ศึกษาผลของแบบจำลองในการจำแนกข้อความ SMS ภาษาไทยออกเป็น 3 กลุ่ม ได้แก่ ข้อความปกติ ข้อความมิจฉาชีพ และข้อความส่งเสริมการขาย โดยใช้ข้อมูลจำนวน 5,000 รายการ ผลการทดลองด้วยอัลกอริทึม Naïve Bayes พบว่า กลุ่มข้อความปกติมีค่า Precision (ความแม่นยำ) 0.94 Recall (ความระลึก) 0.84 และ F1-Score (ค่าความถ่วงดุล) 0.88 กลุ่มข้อความส่งเสริมการขายมีค่า Precision 0.57 Recall 0.81 และ F1-Score 0.67 และกลุ่มข้อความมิจฉาชีพมีค่า Precision 0.84 Recall 0.91 และ F1-Score 0.87 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ดีของแบบจำลอง โดยเฉพาะในการตรวจจับข้อความมิจฉาชีพ นอกจากนี้ การประยุกต์ใช้เทคนิค SMOTE ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลอง โดยให้ค่าความถูกต้อง (Accuracy) สูงสุดร้อยละ 85.00 พร้อมทั้งให้ค่าความแม่นยำ ความระลึก และค่าความถ่วงดุลอยู่ในระดับดีเยี่ยม สรุปได้ว่าแนวทางดังกล่าวสามารถนำไปใช้ในการตรวจจับข้อความ SMS มิจฉาชีพได้อย่างมีประสิทธิภาพ