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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    以深度學習對包含長文之資料集進行情感分析
    (2022) 陳宜威; Chen, I-Wei
    隨著網際網路的蓬勃發展,越來越多的訊息在社群網站、線上購物網站、論壇等各種網路平台間傳遞,而這一些訊息可能都表達了人們的看法或是評價。但是只依靠人力來觀察如此龐大的資訊量是非常沒有效率的,因此如何讓電腦得以代替人類完成這一項工作量龐大的任務是必要的。自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)是一種讓電腦可以理解人類語言的技術,而情感分析(Sentiment Analysis)則是NLP其中的一項常見應用。它能夠了解字句間所表達的情緒,比如分析網路上對於某些產品、名人、事件等事物的評論立場為何,像是有好感還是持有負面態度。本實驗使用含有長文的IMDB資料集進行情感分析,該資料集將評論分為正面和負面,並且建立深度學習模型讓它藉由評論內容判斷評論表達的情緒是正面或負面,除了基本的LSTM和BERT模型以外,本實驗還有嘗詴讓BERT合併BERT或LSTM模型,希望藉由增加模型獲得的特徵來提高準確度,並且對各種模型的實驗結果進行比較。
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    開發自動化讀取與分類文獻資料以探討植物性雌激素對婦女癌症的影響
    (2020) 林冠均; Lin, Guan-Jun
    乳癌、子宮內膜癌及卵巢癌為婦女性癌症中高發生率的惡性腫瘤,流行病學資料顯示其發生率有逐漸增長的趨勢。婦女性癌症和雌激素的調節與作用息息相關,而經由飲食攝取所含的天然雌激素也可能為影響因子之一,植物性雌激素結構與人體製造的雌二醇相似,可能執行類似或拮抗的功效進而干擾體內雌激素的作用。近年智慧醫療相關產業發達,有越來越多研究是利用電腦資訊技術進行,以協助醫療能夠更加進步、精確與優化。本研究運用電腦自然語言學習工具建立自動化分類程式,對摘要內容以分句方式配合分類關鍵字與訓練資料來進行分類判斷,以幫助文獻資料的分類與整理,減少人力閱讀花費的時間與精力,利用植物雌激素類型、癌症類型、實驗類型這三個類別變項建立資料庫,共包含937篇文獻摘要分為1683筆資料,再使用資料探勘技術及決策樹模型進行資料的分析與統合,接著針對癌症種類如乳癌、子宮內膜癌與卵巢癌,和植物性雌激素類別包含香豆酚 (coumestrol)、大豆苷元 (daidzein)、雌馬酚 (equol)、金雀素黃酮 (genistein)、木酚素 (lignan) 與白藜蘆醇 (resveratrol) 介入研究,以及實驗類型如細胞、動物與人體實驗,進而探討植物雌激素介入後對婦女癌風險發展的相關性。本研究利用卡方檢驗及資料探勘模型如決策樹模型及關聯規則,來分析植物性雌激素介入對婦女性癌症的發展影響。在不同類別植物性雌激素介入,發現植物性雌激素lignan與resveratrol對於婦女性癌症的影響多為正面,而daidzein 與equol造成的負面影響相對較多。針對癌症種類討論,其中乳癌對於genistein、daidzein或equol的使用可能會有較高風險,而卵巢癌在植物性雌激素介入後多是正向反應,而子宮內膜癌則含有較多負面結果,特別是對於daidzein或equol的使用。在實驗類型中,細胞或動物實驗顯示相對較高的負面反應,而人體實驗則為中性結果較多,特別在乳癌的研究。綜合上述,本研究建議乳癌與子宮內膜癌的患者在植物性雌激素的食物攝取上可能會有些微的風險,特別在daidzein或equol的單品使用。
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    以有限配對資料訓練事實問題生成模型之研究
    (2020) 蕭雅方; Hsiao, Ya-Fang
    本論文考慮在閱讀文句與對應問題的配對資料有限情況下,透過遷移式學習概念,利用未配對的資料增強編碼器-解碼器架構模型的學習效果,使模型仍能生成相當於輸入大量配對資料訓練後的生成效果。本研究採用序列對序列模型,先以非監督式學習方式,利用大量無需經過標記的文句和問題,訓練自動編碼器架構。接著,擷取出預訓練好能理解文句的編碼器及生成問題的解碼器進行組合,並對編碼器加入轉移層建構出新的模型,再以遷移式學習選用文句與問題配對訓練微調模型參數。實驗結果顯示,採用本論文設計的遷移式學習方式,並配合訓練策略,在減少一半文句與問題配對資料的訓練,仍比直接採用全部配對訓練資料進行訓練得到的問題生成模型有更佳效果。