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研究生:蔡惠娟
研究生(外文):Hui-chun Tsai
論文名稱:營造工程類法學判決書搜尋系統之研發
論文名稱(外文):Development Of Search System For Construction Legal Judgment
指導教授:謝孟勳謝孟勳引用關係
口試委員:郭斯傑黃榮堯陳博亮
口試日期:2016-07-11
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:土木工程學系所
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2016
畢業學年度:104
語文別:中文
論文頁數:70
中文關鍵詞:文字探勘文件相似度衡量網頁爬蟲向量空間模式
外文關鍵詞:Text miningdocument similarity measureweb crawlersvector space model
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在目前工程訴訟案件興訟過程中,相關證據和參考資料等文件的搜集在訴訟策略運用上佔有一席之地,而過去的工程判例在民事訴訟時歸屬間接法源依據,亦為勝訴主要籌碼。
現今已廣泛地被使用的司法院網頁之判決書查詢系統,檢索工具是由使用者輸入的查詢字串進行全文比對,或者將查詢字串做過部份處理之後再行比對。目前已有眾多的研究人員致力於發展文章分類、相關文章比對、文件相似度衡量方法及權重計算模型,逐步改善檢索效果與效率。
本研究利用撰寫網路爬蟲來搜集工程判例,並將儲存SQLite資料庫,且於判決書資料庫中運用關鍵字和向量空間模式技術,計算標的工程訴訟案向量的投影量,並將判例按相似度高低進行排序。為了驗證相似度排序之成效,則邀請實務界專業人士進行測試文章比對之效果和系統執行吻合證明。


In the current project lawsuit litigation process, to collect relevant evidence and reference materials and other documents of a place in the litigation strategies used, and the last case in the project when the Civil Procedure vested indirect legal basis, is also in favor of the main chips.
Has now been widely used in the judgment of the Judicial Yuan web search system, search tool, the user enters a query string for full-text match, or after the query string part of the treatment done again comparison. At present, a large number of researchers dedicated to the development of the article classification, comparison articles, the document similarity measure and weight calculation model, and gradually improve retrieval effectiveness and efficiency.
In this study, writing web crawlers to collect project case and store SQLite database, and the use of keywords and vector space model database technology to the verdict, the amount calculated projection beacons lawsuit vector and jurisprudence by the level of similarity sort. In order to verify the effectiveness of the sort of similarity, it is practical to invite professionals to perform the test article and consistent proof than the effect on the system.


目錄
摘要 iii
Abstract iv
目錄 v
圖目錄 viii
表目錄 ix
第一章緒論 1
1.1研究背景 1
1.2研究動機 3
1.3研究目的 5
1.4研究範圍與限制 6
1.5研究流程 7
第二章文獻回顧 8
2.1文字探勘 8
2.2網路爬蟲 11
2.3 關鍵詞自動擷取技術 15
2.4向量空間模式 17
2.4.1向量空間模式簡介 17
2.4.2詞彙權重的計算 19
2.4.3相似度衡量 20
第三章研究方法和判例比對設計系統 26
3.1研究方法 26
3.1.1比對前處理 28
3.1.2建構判例向量 33
3.1.3處理新案件 34
3.1.4判例相似度比對方法論證 35
3.2判例比對設計系統 39
3.2.1系統建置 39
3.2.2資料來源 40
3.2.3資料儲存 41
3.2.4資料分析 41
第四章案例實證與探討 42
4.1系統操作 42
4.1.1系統操作比對流程 42
4.1.2系統操作說明 43
4.2成果與討論 44
第五章結論與建議 46
5.1結論 46
5.2建議 46
參考文獻 47
中文文獻 47
英文文獻 49
附錄 50
附錄一法律關鍵字組 50
附錄二工程關鍵字組 53
附錄三論文邀請專家學經歷 70



參考文獻
中文文獻
1.古嘉諄、吳詩敏、孫丁君,「工程法律實務研析(五)-營建工程契約條款比較分析」,元照出版公司,台北,2009
2.姚志明,「工程法律基礎理論與判決研究-以營建工程為中心」,元照出版公司,台北,2012
3.曾元顯,「關鍵詞自動擷取技術之探討」,中國圖書館學會會訊 106 期,1997
4.曾元顯,「專利文字之知識探勘:技術與挑戰」,現代資訊組織與檢索研討會,2004
5.尹其言、楊建民,「應用文件分群與文字探勘技術於機器學習領域趨勢分析以SSCI資料庫為例」,長榮大學學報 ,台北,2010
6.周濟群、連子杰,「運用文字探勘與XBRL技術提升企業資訊擷取與整合效益之研究」,當代會計,台北,2011
7.李駿翔,「應用資料探勘分類技術於專利分析之研究」,碩士論文,中原大學資訊管理所,2003
8.楊正銘,「以文字探勘技術應用於疾病分類之輔助系統-以出入院病歷摘要為例」,碩士論文,臺北醫學大學醫學資訊研究所,2004
9.謝周熾,「專利文件比對模型之研究」,碩士論文,中原大學資訊管理所,2005
10.林建男,「專利文件自動化多類別分類之研究」,碩士論文,國立雲林科技大學全球運籌管理研究所,2010
11.陳冠儒,「以階式分群法及k-means分群法進行專利有效性檢所分析:以TFT-LCD產業訴訟為例」,碩士論文,國立台北科技大學工業工程與管理所,2010
12.羅郁仁,「中文專利指標及文字探勘之研究」,碩士論文,國立台北科技大學工業工程與管理所,2011
13.許子邦,「中文新聞網頁分類錯誤之偵測探討」,碩士論文,中華大學資訊管理研究所,2011
14.林士弘,「權重導向分析於本體論相似度計算之研究」,碩士論文,國立中正大學電機工程研究所,2013





英文文獻
1.Svetlana Sheremetyeva,「Natural Language Analysis of Patent Claims」, Proceedings of ACL Workshop on Patent Corpus Processing,2003
2.Lee, K.H., Choy, Y.C. and Cho, S.B.,「An Efficient Algorithm to Compute Differences between Structured Documents 」,IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,2004
3.Manu Konchady. Text Mining Application Programming. ama-zon, May 2006.
4.Justin Hicks Mounir Errami James Lewis, Stephan Ossowski and Harold R. Garner. Text similarity: an alternative way to search medline. bioinformatics, 2006.
5.Wen-der Yu, Jyh-bin Yang, Judy C.R. Tseng & Cheng-tien Yu , 「Model of Proactive Problem-Solving for Construction Knowledge Management」, International Symposium on Automation & Robotics in Construction (ISARC 2007),2007
6.Hung, J., Trends of E-learning research from 2000 to 2008: Use of text mining and bibliometrics, British Journal of Educational Technology, Vol. 43, Issue 1,2012
7.Mostafa, M., More than words: Social networks’ text mining for consumer brand sentiments, Expert Systems with Applications , 2013


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