บทความภายใน/วิชาสัมมนา

ศิลปะการแสดงไทยเป็นมรดกภูมิปัญญาทางวัฒนธรรมที่สำคัญ อย่างไรก็ตาม การค้นหาและเข้าถึงข้อมูลผ่านระบบออนไลน์ยังคงทำได้ยาก เนื่องจากคำบรรยายมีความกระจัดกระจาย ข้อความภาษาไทยมีสัญญาณรบกวนสูง และมีข้อกำหนดด้านความเหมาะสมตามโอกาสที่เข้มงวด งานวิจัยนี้นำเสนอ ThaiPerformRec ซึ่งเป็นระบบแนะนำแบบไฮบริดที่คำนึงถึงบริบทแบบครบวงจร โดยบังคับใช้บริบทผ่านข้อจำกัดบริบทย่อยระดับโอกาสแบบเข้มงวด เพื่อคัดกรองเฉพาะรายการที่สอดคล้องเข้าสู่ ชุดรายการที่ผ่านการคัดเลือก ก่อนกระบวนการจัดอันดับ และรองรับการติดตามที่มาของเหตุผลการแนะนำได้ผ่านโครงสร้างอนุกรมวิธานและความเชื่อมโยงเชิงคำ–รายการแสดง กระบวนการดำเนินงานประกอบด้วย 5 ระยะหลัก ได้แก่ (1) การเตรียมข้อมูลและจัดกลุ่มคำสำคัญเพื่อสร้างโครงสร้างมหภาคเชิงความหมาย โดยให้ค่า Silhouette เท่ากับ 0.7115 และดัชนี Davies–Bouldin เท่ากับ 0.3948 (2) การคัดกรองคำหยุดเชิงอรรถศาสตร์ด้วยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ภายใต้สคีมาที่ตรวจสอบได้ ซึ่งให้จำนวนคำสำคัญคงเหลืออยู่ในช่วง 109–574 คำ (3) การสร้างอนุกรมวิธานเชิงปฏิบัติการ 4 ชั้นตามพิมพ์เขียวที่กำหนดโดยใช้ Gemini (4) การเชื่อมโยงคำสำคัญกับรายการแสดงด้วยการจับคู่แบบฟัซซีภายใต้ค่าเกณฑ์ความคล้าย โดยให้ค่า F1-score เท่ากับ 0.8937 ที่ค่าเกณฑ์ τ = 90 และ (5) การประเมินระบบแนะนำภายใต้ ขนาดชุดรายการที่ผ่านการคัดเลือกสูงสุด เท่ากับ 100 พบว่าแบบจำลองเชิงเนื้อหา multilingual-e5-large ให้ค่า nDCG@10 เท่ากับ 0.8873 ± 0.0095 ขณะที่การผสานแบบไฮบริดสามารถยกระดับผลลัพธ์จากแบบจำลองเชิงพฤติกรรม LightGCN (0.7800 ± 0.0231) เป็น 0.8619 ± 0.0164 โดยยังคงความสามารถในการอธิบายผลตามลำดับชั้นอนุกรมวิธานและการแนบหลักฐานเชิงคำ–รายการแสดงอย่างเป็นระบบ คำสำคัญ การแนะนำที่คำนึงถึงบริบท, ระบบแนะนำแบบไฮบริด, ศิลปะการแสดงไทย,ปัญญาประดิษฐ์ที่อธิบายได้