งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์หลักเพื่อ (1) วิเคราะห์ความรู้สึกจากชุดข้อมูล IMDB Large Movie Review Dataset ด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Long Short-Term Memory (LSTM) และ (2) เปรียบเทียบ ประสิทธิภาพการวิเคราะห์ความรู้สึกระหว่างโมเดล LSTM กับเทคนิคพื้นฐาน ได้แก่ Decision Tree และ Random Forest โดยดำเนินการเก็บข้อมูลจาก IMDB Large Movie Review Dataset ซึ่งเป็นชุดข้อมูลรีวิว ภาพยนตร์ภาษาอังกฤษ และประยุกต์ใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) ผลการวิจัยพบว่า (1) โครงข่ายประสาทเทียมแบบ LSTM สามารถจำแนกความรู้สึกจากรีวิวภาพยนตร์ที่มีความ ซับซ้อนเชิงบริบทได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยสามารถจัดกลุ่มความคิดเห็นเชิงบวกและเชิงลบได้อย่างเป็นระบบ และ (2) จากการเปรียบเทียบประสิทธิภาพพบว่า โมเดล LSTM ให้ประสิทธิภาพสูงสุด โดยมีค่าความถูกต้อง แม่นยำ (Accuracy) เท่ากับ 0.8945 รองลงมา คือ Random Forest (Accuracy = 0.8519) และ Decision Tree (Accuracy = 0.7226) ตามลำดับ ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่าโครงข่ายประสาทเทียมที่สามารถเรียนรู้ ความสัมพันธ์เชิงลำดับ (Sequential Data) เช่น LSTM มีความเหมาะสมในการวิเคราะห์ข้อมูลข้อความที่มีความ ยาวและบริบทต่อเนื่องมากกว่าเทคนิคพื้นฐาน ซึ่งสามารถนำไปต่อยอดในการพัฒนาระบบแนะนำภาพยนตร์และ เครื่องมือวิเคราะห์ทัศนคติผู้บริโภคในอุตสาหกรรมสื่อดิจิทัลต่อไป