理學院

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學院概況

理學院設有數學系、物理學系、化學系、生命科學系、地球科學系、資訊工程學系6個系(均含學士、碩士及博士課程),及科學教育研究所、環境教育研究所、光電科技研究所及海洋環境科技就所4個獨立研究所,另設有生物多樣性國際研究生博士學位學程。全學院專任教師約180人,陣容十分堅強,無論師資、學術長現、社會貢獻與影響力均居全國之首。

特色

理學院位在國立臺灣師範大學分部校區內,座落於臺北市公館,佔地約10公頃,是個小而美的校園,內含國際會議廳、圖書館、實驗室、天文臺等完善設施。

理學院創院已逾六十年,在此堅固基礎上,理學院不僅在基礎科學上有豐碩的表現,更在臺灣許多研究中獨占鰲頭,曾孕育出五位中研院院士。近年來,更致力於跨領域研究,並在應用科技上加強與業界合作,院內教師每年均取得多項專利,所開發之商品廣泛應用於醫、藥、化妝品、食品加工業、農業、環保、資訊、教育產業及日常生活中。

在科學教育研究上,臺灣師大理學院之排名更高居世界第一,此外更有獨步全臺的科學教育中心,該中心就中學科學課程、科學教與學等方面從事研究與推廣服務;是全國人力最充足,設備最完善,具有良好服務品質的中心。

在理學院紮實、多元的研究基礎下,學生可依其性向、興趣做出寬廣之選擇,無論對其未來進入學術研究領域、教育界或工業界工作,均是絕佳選擇。

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    以BERT-CNN模型進行建議句探勘
    (2021) 房昱翔; Fang, Yu-Hsiang
    隨著智慧型手機、行動網路的普及,民眾每天接收到的訊息量與日俱增,其中評論占據了很大一部份,不同於氣象預報、股票市值這些僅能夠單方面接收的資訊,評論往往是由民眾主動去搜尋及撰寫的,舉凡食、衣、住、行、育、樂,許多民眾已經養成先上網搜尋相關評論後再做決定的習慣,本研究希望透過深度學習的方法,將大量的網路評論,在進行完整分析後作出適當的分類。本研究使用的資料集來自於2019年舉辦的國際自然語言語意評測競賽(Semantic Evaluation 2019, SemEval 2019)中的Task 9,該資料集中的評論可分為建議句(suggestion)及非建議句 (non suggestion),將其進行前處理後與類神經網路模型進行連接,其中用到了由Google公司於2018年提出的BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformer)及卷積類神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)。本研究將對該競賽項目的子任務A進行實驗,評估方式採用正確率(Precision) 及F1分數(F1-measure, F1),其中驗證資料集同樣來自SemEval主辦方,並會與當年參加競賽的隊伍進行比較。