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專有詞彙相關解釋句自動分類組織技術之研究
(2011) 林倚禛; Yi-Jhen Lin
本論文針對專有詞彙相關解釋句自動分類組織之技術進行研究。當使用者輸入一個欲查詢之專有詞彙，本論文方法以指定之PDF電子書做為知識來源，先以語句檢索系統搜尋出與該專有詞彙相關的句子，再擷取這些相關解釋句的句型樣式作為分類特徵，並提出兩種方法將解釋句分類成概述(Overview)、詳細描述(Detail Description)、及用途(Usage)三種類別。第一種方法為以語言模型為基礎的貝式分類法，除了採用bigram模型表示句型樣式中相鄰兩字詞的語意關聯，並採用比重加總法線性合併bigram和unigram模型建立機率式分類模型。第二種方法則以專有詞彙在句型樣式中前後固定範圍內出現的字詞以及相鄰兩字詞作為分類特徵，建立支持向量機(Support Vector Machine, SVM)分類器進行句子分類。實驗結果顯示，在控制的測試資料集當中，比較貝氏分類器及SVM分類器兩者的整體正確率，以SVM的分類效果較佳；而貝氏分類器則較能適性地應變訓練資料量的多寡，當訓練資料減少，貝氏分類器在整體正確率幾乎沒有下降。