學習資訊專業學院—圖書資訊學研究所

Permanent URI for this communityhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/22

國立臺灣師範大學(本校)於民國四十四年成立社會教育學系圖書資訊學組,為臺灣最早成立之圖書資訊學相關科系。為培育知識經濟社會所需之高階圖書資訊服務人才,本校於民國九十一年成立圖書資訊學之獨立研究所(本所),隸屬本校教育學院,招收一般碩士生。

為提供在職圖書資訊服務人員之進修管道,本所於民國九十四年續接社會教育學系(社教系)之「圖書資訊學碩士學位在職專班(週末班)」及「學校圖書館行政碩士在職專班(暑期班)」,以培育具備資訊科技知能之圖書資訊服務人才。

為進一步推動跨領域合作,本所於民國九十五年與本校美術系、歷史系、國文系及產業界專家等共同籌設「數位內容與創新應用學分學程」,以培育兼具數位內容創作與加值應用之人才。因應圖書資訊學研究之變遷與知識服務產業之發展趨勢,本所於民國九十七年奉教育部核准成立博士班,並於民國九十八年招收第一屆博士生,以培育兼具圖書資訊學學術研究與管理領導能力之人才。

Browse

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Item
    利用人工智慧技術偵測中文假新聞
    (2021) 林郁綺; Lin, Yu-Chi
    在資訊快速傳播的時代,假新聞滿天飛的困境肆虐全世界,在資訊爆炸的時代如何使用資訊科技的技術快速過濾虛假的資訊是此研究想要探討的問題。 本研究為探討人類與電腦在中文假新聞偵測上的實際表現,分別以人類與電腦為出發點進行三個實驗,「自然語言模型辨別假新聞」根據臺灣假新聞平台「CoFacts 真的假的」建置中文假新聞語料,並包含知識推論標記,再使用Naïve Bayes、SVM以及BRET進行真假新聞預測;「人類辨別假新聞編寫模型」根據經濟日報語料,使用GPT2-Chinese生成假新聞,並請受試者辨別真假新聞;最後以「假新聞自動編寫模型評估」整合前兩項實驗,以分類器實測電腦是否能辨別出GPT2-Chinese自動生成的假新聞,並比較與受試者的差異,實驗結論如下: 1. BERT預測真假新聞MicroF1為0.8184,MacroF1為0.7686,顯示電腦在一定程度上能夠輔助人工辨別假新聞,但並非真正瞭解語意。 2. 受試者辨別GPT2-Chinese自動生成之假新聞,其真新聞平均可信度為3.68,假新聞為2.54,顯示閱讀者可以辨別真假,但不具有背景知識的受試者較難辨別,而新聞與受試者越相關越會提高轉發意願。 3. BERT預測問卷的30篇新聞,其MicroF1與MacroF1皆為0.93,僅2篇錯誤,而人類判斷錯誤為5篇,且判斷錯誤的新聞完全不重疊,顯示電腦可以辨別電腦所產生的假新聞,並且與人類有互補合作之處。 綜合而言,本研究的貢獻不僅建置了包含知識推論之假新聞語料庫,並進行分類器評測;且從反向思維實作了假新聞編寫模型之訓練,更以人類與電腦進行實測,奠定了未來假新聞研究之基石,期待日後能有更多研究者投入於此。