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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:謝志強
研究生(外文):Chih-chiang Hsieh
論文名稱:整合文件分類於概念圖建構之設計與實作
論文名稱(外文):Design and Implementation of Concept Map Construction integrating document classification
指導教授:朱元三
指導教授(外文):Yuan-Sun Chu
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:通訊工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:51
中文關鍵詞:網路學習詞彙分析概念圖文件分類
外文關鍵詞:vocabulary analysisconcept mapdocument classificationinternet leaning.
相關次數:
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在過去人們想要獲取訊息或知識,往往得依賴書本或他人的傳授,嬝狙悒貌漲n處是綱目條列清楚,內容有專家學者的撰寫,所以可信度及可讀性高;但在現今資訊爆炸的時代及網際網路的蓬勃發展,有很多訊息往往只經由書本學習可能過於緩慢,所以經由網際網路學習可能較為快速及方便;網路上的文章更新雖然快速,可是缺乏綱目式的整理,會讓讀者有種不知如何下手的感覺,尤其對某些使用者而言,他可能對自己的領域了解透徹,但對其他的領域可能毫無所知,如果他想要涉獵其他領域的話,最一開始可能會遭遇一些挫折。
是故本論文以整合文件分類為方法,建構出各領域或目錄下的嬝甽陽ヱ媊章洁A幫助其他非本身專業領域的使用者,也能夠由概念圖的引導下,快速地進入狀況,並進而能夠漸漸地熟悉該領域的相關知識,增加學習的效率,既能比傳統的書本式學習更能取得較新的知識,又比在網際網路上毫無整理的文章中,漫無目的的學習又更加地有效率。
If people wanted to acquire information or knowledge in past time, they always depended on books or taught by other people, the benefits of reading a book is that the contents of a book is really clear, and the article is written by experts or scholars, so it is highly convincible or readable; but with information and internet increasing explosively nowadays, it may be slow if we only learnt from books, so learnt from internet maybe faster and more convenient; although the article in the internet is changing rapidly, but it lacks of clear display, it will be a cause that users don’t know how to manage this article, especially to some users that he maybe an expert in some domain, but have no sense of other domains, if he wants to learn the knowledge of other domains, he will be frustrated at the beginning.

So this thesis can help us with constructing concept maps in many domains integrating text categorization, and leads other users that don’t clearly know about some domains will familiar with related works quickly, and increasing efficiency of learning. Compared with learning from traditional books, we can use this method to get newer knowledge, and get more efficiency than learn from not managed articles in the internet.
誌謝辭 III
摘要 IV
Abstract V
第一章、 簡介 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 1
1.3 研究的前提與成果 2
1.4 論文篇章結構 3
第二章、 相關背景 4
2.1 文件斷詞 4
2.2 文件分類 6
2.2.1 文件分類簡介 6
2.2.2 Support Vector Machine (SVM) 7
2.3 概念圖(Concept Map) 10
第三章、系統架構 13
3.1 文件蒐集 13
3.2 文件資訊擷取 15
3.2.1 文件結構解析 15
3.2.2 斷詞處理 16
3.2.3 文件特徵萃取 18
3.3 詞彙個別選擇 20
3.3.1 多篇詞彙加總(Total score) 20
3.3.2 SVM分類驗證 21
3.4 概念圖的建構 24
第四章、實驗與結果 26
4.1 實驗環境 26
4.2 文件蒐集 26
4.3 文件資訊擷取 27
4.3.1 文件結構解析 28
4.3.2 斷詞處理 28
4.3.3 文件特徵萃取 30
4.4 詞彙個別選擇 32
4.4.1 多篇詞彙加總 32
4.4.2 SVM分類驗證 33
4.5 概念圖建構 37
第五章、結論與未來研究 41
5.1 結論 41
5.2 未來研究 41
參考文獻 42
[1] 中央研究院中文詞知識庫小組,http://rocling.iis.sinica.edu.tw/CKIP/。
[2] College of Agricultural, Consumer and Environmental Sciences, University of Illinois at Urbana-Champaign.
http://classes.aces.uiuc.edu/ACES100/Mind/c-m2.html
[3] libsvm,svm tool, http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ A tool from Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin
[4] TinySVM URL: http://chasen.org/~taku/software/TinySVM/
[5] Nicola Nobile, http://www.cenparmi.concordia.ca/~jdong/HeroSvm.html
[6] Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin, Department of Computer Science and and Information Engineering, National Taiwan University http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
[7] 中央研究院中文詞知識庫小組,http://ckipsvr.iis.sinica.edu.tw/apply.htm
[8] 雅虎奇摩新聞 http://tw.news.yahoo.com/
[9] 黃淑華,
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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