ณัฏฐิรา ทับทิม2025-05-232562https://psruir.psru.ac.th/handle/123456789/287จากการพัฒนาเทคโนโลยีอย่างก้าวกระโดด การพัฒนาข้อมูลประดิษฐ์นํามาสู่เครื่องมือช่วยแปล (Machine Translation) ซึ่งสามารถช่วยแปลภาษาเพื่อการสื่อสารได้ดีมากขึ้น ในอีกทางหนึ่ง ความก้าวหน้าของเครื่องมือช่วยแปลเช่น Google Translate ระบบ Neural Machine Translation ก็สร้างความกังวลให้กับผู้เรียนภาษาถึงความจําเป็นในการเรียนภาษาของมนุษย์ และความกังวลถึงอาชีพทางด้านภาษาในอนาคต งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์คือศึกษาความสามารถในการแปลความหมายระดับข้อความของแอพพลิเคชั่น Google Translateระบบ Neural Machine Translation และพัฒนาชุดภาษาความหมายระดับข้อความซึ่ง Google Translateระบบ Neural Machine Translation ยังไม่สามารถแปลได้ดีเทียบเท่ามนุษย์ ชุดภาษาความหมายระดับข้อความประกอบไปด้วยคําประสมคํานามและคําประสมคํากริยาจํานวน 136 คํา คําปรากฏร่วมประเภท คํานาม+คํากริยา จํานวน 100 คํา สํานวนที่มีคํานามอวัยวะเป็นส่วนประกอบจํานวน 100 สํานวน และประโยคที่ประกอบจากรูปไวยากรณีระดับ N4 จํานวน 100 ประโยค รวมทั้งหมด 436 ชุดภาษา โดยแปลจากภาษาญี่ปุ่นเป็นภาษาไทย สํารวจ ระหว่างเดือนตุลาคมถึงพฤศจิกายน 2561 และตรวจสอบความสามารถการแปลโดยผู้เชี่ยวชาญภาษาญี่ปุ่นและภาษาไทยจํานวน 3 คน ผลการวิจัยพบว่า Google Translateระบบ Neural Machine Translation แปลความหมายจากภาษาญี่ปุ่นเป็นภาษาไทยอยู่ในระดับไม่เป็นที่ยอมรับคิดเป็นร้อยละ 73.62 และแปลความหมายจากภาษาญี่ปุ่นเป็นภาษาไทยอยู่ในระดับเป็นที่ยอมรับคิดเป็นร้อยละ 26.38 โดยชุดภาษาที่ Google Translate ระบบ Neural Machine Translation สามารถแปลได้ในระดับยอมรับได้มากที่สุดเรียงจากมากไปหาน้อย ได้แก่ คําปรากฏร่วม คําประสมคํานาม คําประสมคํากริยา ประโยค และสํานวน ตามลําดับapplication/pdfthaผลงานนี้เผยแพร่ภายใต้ สัญญาอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์แบบแสดงที่มา-ไม่ใช้เพื่อการค้า-ไม่ดัดแปลง 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0)ภาษาญี่ปุ่ญ--การศึกษาและการสอนชุดการสอนวิจัย/Researchมหาวิทยาลัยราชภัฏพิบูลสงคราม