資訊工程學系

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本系前身「資訊教育學系」成立於民國七十四年，首先招收大學部學生，民國九十年成立資訊工程研究所碩士班，而後於民國九十五年進行系、所調整合併為「資訊工程學系」；並於九十六年成立博士班。本系目前每年約招收大學部四十餘人，碩士班六十餘人，博士班約五人，截至民國一百零四年十一月止，總計現有大學部一百九十多人，碩士班一百二十多人，博士班二十三人，合計學生人數約為三百三十多位。

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系所網址：http://w1.csie.ntnu.edu.tw/

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Subject: search.filters.subject.probabilistic model

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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。
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    以機率模型為基礎之生醫文件指代消解方法
    (2013) 蔡育霖; Yu-Lin Tsai
    指代問題是自然語言中的普遍現象，隨著科技進步，生物醫學文件也需要處理指代消解問題以便擷取正確的訊息。若能解決文獻中具有指代關係的名詞片語，對於以後生醫研究人員在使用文獻上得到正確的描述會有很大的幫助，更希望透過此研究能夠加速生物醫學的發展。 在本研究中應用QA4MRE (Question Answering for Machine Reading Evaluation)提供的四篇關於阿茲海默症的生物醫學文件上進行非代名詞的指代消解，依照下列步驟擷取有意義的資訊：(1)為了得到句子的範圍，進行分句的處理，(2)為了得到句法的相關資訊，使用GDep (GENIA Dependency parser)對文件進行詞性標記，(3)為了聚集更好的特徵資訊，擷取出句子中主要的名詞以及前位修飾詞，(4)為了得到更準確的指代詞，使用規則對候選指代詞進行過濾，最後經由規則集和特徵集擷取出特徵資訊。在這篇論文中使用貝式理論的機率模型進行指代消解，應用了7種特徵值來進行實驗，實驗結果顯示precision為73.83%、recall為67.36%和F-measure為70.36%，在生醫文件的指代消解問題上屬於不錯的結果。
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    自動風格轉化之節奏變奏 – 以流行樂為例
    (2017) 張書堯; Chang, Shu-Yao
    電腦編曲是被研究已久的題目，累積了相當多的研究方法，其中電腦變奏因其多變性，至今沒有一套系統能夠解釋所有的變奏，因此找出音樂變奏的通則成為一項艱鉅的挑戰。在變奏方法不唯一的情況下，此論文根據樂理提出一個方法，我們考慮作曲家創作的手法，採用最小重複單位。而節奏的最小重複單位為動機或主題，但因為存在計算誤差，加上考慮現代音樂節奏多採用相似並帶有變化性重複， 因此採用小節作為重複的基礎單位。我們觀察節拍之間轉移的機率和小節之間的轉移機率，建立了馬爾可夫模型，計算在輸入音樂節奏的結構框架限制下，找出最合適的節奏片段作為節奏變奏。