學位論文

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    兩個專有詞彙關聯句自動擷取之研究
    (2012) 鍾昇宏; Sheng-Hong Chung
    本論文之研究目的是針對可信文字資料來源，根據使用者所輸入的兩個專有詞彙，依照詞彙不同的關係，由資料來源中自動找出關聯句組或是關聯句，幫助使用者比較兩個專有詞彙概念。我們將詞彙關係分成兩大類：包含關係和非包含關係。本系統利用網路搜尋引擎分別搜尋兩個查詢詞彙，蒐集包含個別查詢詞彙的前K名網頁摘要，統計兩個查詢詞彙在彼此網頁摘要中出現的機率作為特徵，依據詞彙關係分類模型進行自動分類。兩個查詢詞彙若被分類為”包含”關係，系統會取出同時包含兩個查詢詞彙之句子作為關聯句集，比對關聯句型規則模型，並計算與查詢詞彙之語意關聯度，選出關聯分數最高的句子當作關聯句。查詢詞彙若被分類為 ”非包含” 關係，系統則取出包含任一查詢詞彙的句子作為關聯句集，從中找出對兩個查詢詞彙有高度關聯的共同概念詞，將句子依照共同概念詞進行分群，評估句子與共同概念詞以及句子間兩兩配對的語意相關分數，挑選分數最高的兩個句子形成關聯句組。實驗結果顯示本研究所提出的方法能有效對查詢字組的關係自動分類；考慮句型和語意關聯度分數找出的關聯句有助於使用者了解查詢詞彙的關聯性；而利用句組分數篩選出的關聯句組亦大多可以幫助使用者釐清兩個查詢詞彙在某些概念上相同相異的比較。
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    兩個專有詞彙概念關聯句 自動擷取技術之研究
    (2011) 謝聿承; Yu-Cheng, Hsieh
    本論文之研究目的是針對特定專業領域的電子書為文件集，根據讀者輸入的兩個專有辭彙作為查詢詞彙，自動擷取出兩個專有詞彙概念關聯句組，以方便讀者了解兩個查詢詞彙在各共同概念詞底下之異同處。從電子書擷取出包含各別查詢詞彙之句子後，我們透過各共同候選概念詞與兩個查詢詞彙之字詞關聯性，及各分組之語意一致性，評估每一個共同候選概念詞之語意關聯代表度，自動找出與兩個查詢詞彙具高語意關聯之共同概念詞。接下來，針對每一個共同概念詞，從兩個查詢詞彙個別之句子集中，找出與查詢詞彙以及共同概念詞具高語意關聯度之句子，形成兩個查詢詞彙在共同概念詞底下之關聯代表句組。此外，由於一個句子所能表達的內容有限，因此我們也提出如何找出代表句在書中語意相關擴展段落的技術。實驗結果顯示本研究方法能有效擷取出與兩個專有詞彙相關的共同概念詞，而以關聯句組分數篩選後所找出的概念關聯句組多有助於使用者釐清兩個查詢詞彙異同處，特別是在提供擴展段落後確實可提升使用者對兩個專有詞彙的了解度。