การสกัดกิจกรรมสำคัญจากคำพิพากษาศาลฎีกา เพื่อสร้างรายงานประจำวันสำหรับตำรวจ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีเป้าหมายที่จะหาแนวทางแก้ปัญหาการบันทึกรายงานประจำวันของตำรวจ ที่จะช่วยให้พนักงานสอบสวนสามารถบันทึกรายงานประจำวันได้สะดวกมากยิ่งขึ้น โดยการสกัดสาระสำคัญทางคดีจากคำพิพากษาศาลฎีกาและคดีที่เกี่ยวข้อง เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างคำทั้งหมดที่ปรากฎพิพากษา และระบุค่าความสำคัญเหล่านั้นโดยใช้เทคนิคทางกราฟ ได้แก่ ค่ากลางคั่นกลาง (Betweenness Centrality) ค่ากลางเพจแรงก์ (PageRank) ค่ากลางความเป็นศูนย์กลาง (Degree Centrality) ค่ากลางความใกล้ (Closeness Centrality) และค่ากลางไอเกนเวกเตอร์ (Eigenvector Centrality) เพื่อนำมาสร้างกราฟสรุปสำหรับการสร้างรายงานประจำวัน ทั้งนี้ วิธีการสร้างรายงานประจำวัน ผู้วิจัยออกแบบขั้นตอนวิธีสำหรับการท่องไปในกราฟสรุป เพื่อให้ได้ใจความสำคัญที่สามารถนำมาเป็นรายละเอียดหรือพฤติการณ์ที่ปรากฎอยู่บนรายงานประจำวัน
Article Details
เอกสารอ้างอิง
National Statistical Office, Ministry of Digital Economy and Society, Number of Population from Registration by Age Group, Region and Province: 2012 – 2021. Available Online at http://statbbi.nso. go.th/staticreport/page/sector/th/01.aspx, accessed on 14 November 2022.
W. Aroonmanakun, and T. Champaiboon. Thai Dependency Tree Bank data supervision manual according to Universal Dependencies v.2, Centre for Research in Speech and Language Processing (CRSLP), 2020.
N. Makaje, and A. Intarasit. "Basic Graph Theory and Its Applications," The Journal of KMUTNB, Vol. 25, No. 3, September-December, 2015.
M. Patchimnan. "Social Network Analysis and Organizational Communication Research," King Prajadhipok's Institute Journal, Vol. 15, No. 3, pp. 5-18, 2017.
S. B. Lawrence Page, The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web, 1999.
M. Franceschet, "Network Science," Department of Mathematics and Computer Science University of Udine, Udine, 2014.
S. Praking, S. Phimcharee, P. Thodthong, P. Kotsuwan, and P. Utaranakorn , "The centrality of social networks for exchanging information of group members: A case study of growing safe vegetable group at Ban Mo, Sam Sung district, Khon Kaen province," Khon Kaen Agriculture Journal, Vol. 47, pp. 1065-1070, 2019.
J. Leskovec, M.F. Natasa, and G. Marko. "Extracting Summary Sentences Based on the Document," 2005.
K. Kastriot, and O. Milenko. Extractive approach for text summarization using graphs, Ljubljana, Slovenia: University of Ljubljana, Faculty of Computer and Information Science, 2021.
M. P. J. P. R. H. Andry Alamsyah, "Network Text Analysis to Summarize Online Conversations for Marketing Intelligence Efforts in Telecommunication Industry," In 2016 4th International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT), Bandung, Indonesia, 2016.
H. Christian, M.P. Agus, and D. Suhartono. Single Document Automatic Text Summarization using Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)." ComTech Computer Mathematics and Engineering Applications, Vol. 17, No. 4, pp. 285-294, December, 2016.
