การจําแนกข้อความ SMS ภาษาไทย จากมิจฉาชีพ ด้วย Machine Learning
จำนวนผู้เข้าชม
247
Creative Commons License
| Collection | RMUTK Research Repository (RMUTK IR) วารสารวิชาการ — e-Journal Articles |
| ID RMUTK Digital | RMUTK000017 |
| Title | การจําแนกข้อความ SMS ภาษาไทย จากมิจฉาชีพ ด้วย Machine Learning |
| Alternative title | Classifying Thai SMS Messages from Scammers using Machine Learning |
| Authors | ผศ.สุรเทพ แป้นเกิด ผู้แต่งหลัก |
| Faculty | คณะบริหารธุรกิจ |
| Journal Title | วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มทร.กรุงเทพ |
| ISSN | 2392-5647 |
| Volume / Issue / Pages | Vol.3 | No.1 | pp.12-18 |
| Published | 2026-04-30 |
| Year | 2569 |
| Level | ระดับชาติ (TCI) TCI กลุ่ม 2 |
| Abstract | 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 รายการผลการทดลองด้วยอัลกอริทึม 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 โดยเฉพาะในการตรวจจับข้อความมิจฉาชีพนอกจากนี้ การประยุกต์ใช้เทคนิค SMOTE ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจําลอง โดยให้ค่าความถูกต้อง (Accuracy) สูงสุดร้อยละ 85.00 พร้อมทั้งให้ค่าความแม่นยํา ความระลึก และค่าความถ่วงดุลอยู่ในระดับดีเยี่ยม สรุปได้ว่าแนวทางดังกล่าวสามารถนําไปใช้ในการตรวจจับข้อความ SMS มิจฉาชีพได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
| Abstract (EN) | This research aims to: 1) classify Thai SMS messages related to scams using Machine Learning; 2) investigate the use of PyThaiNLP combined with TF-IDF for text feature extraction and apply the SMOTE technique to address class imbalance before training with the Naïve Bayes algorithm; and 3) evaluate the performance of the model in classifying Thai SMS messages into three categories: normal, scam, and promotional messages, using a dataset of 5,000 samples.The experimental results using the Naïve Bayes algorithm show that the normal class achieved a Precision (accuracy of positive predictions) of 0.94, Recall (ability to detect actual positives) of 0.84, and F1-Score (balance between Precision and Recall) of 0.88. The พีรพล ศรีบุญ, พรมนัสวรรณศรี,จีรวัตร ไร่เจริญ,วาสนาด้วงเหมือนและ สุรเทพ แป้นเกิด13promotional class obtained a Precision of 0.57,Recall of 0.81, and F1-Score of 0.67, while the scam class achieved a Precision of 0.84, Recall of 0.91, and F1-Score of 0.87. These results indicate that the model performs well, particularly in detecting scam messages.Furthermore, applying the SMOTE technique improvedthe model performance, achieving the highest Accuracy of 85.00%, with Precision, Recall, and F1-Score at a good level. In conclusion, this approach is effective for Thai SMS scam detection and can be applied in real-world scenarios. |
| Keywords (TH) | การประมวลผลภาษาธรรมชาติการจำแนกข้อความข้อความสแปมNaïve Bayesการเรียนรู้ของเครื่อง |
| Keywords (EN) | Natural Language ProcessingText ClassificationSpam SMSNaïve BayesMachine Learning |
| Access Level | Open Access (เปิดสาธารณะ) |
ลิงก์แหล่งเผยแพร่
เอกสารฉบับเต็ม (ลิงก์ภายนอก)
https://li04.tci-thaijo.org/index.php/stjrmutk/article/view/10358/2162
รายการที่เกี่ยวข้อง
การศึกษาเปรียบเทียบสถาปัตยกรรม YOLO สำหรับการตรวจจับข้อบกพร่องบนรอยเชื
ผศ.สุรเทพ แป้นเกิด · 2569 · 256
เครื่องต้นแบบพัฒนาภาษามือโดยใช้เทคโนโลยี IoT
ผศ.สุรเทพ แป้นเกิด · 2569 · 246
การวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านการสื่อสารข้ามวัฒนธรรมที่มีอิทธิพลต่อประสิทธ
ผศ.ดร.ณัฐรฐนนท์ กานต์รวีกุลธนา · 2569 · 102
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง · 2568 · 33