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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    基於集成學習方法進行謠言偵測
    (2022) 陳煒鈞; Chen, Wei-Jiun
    網路社交媒體充斥著假消息,連牛津辭典在2016年都將"Post-Truth"列為一個詞彙,錯誤的資訊可能對人造成危害,所以建構一個能夠辨識網路上各種不一樣說法、消息的系統是一個重要的議題。本研究利用預訓練語言模型搭配文字以外的特徵建立出一套辨識謠言的系統,辨識在社交媒體Twitter及Reddit使用者發表內容的真偽。 本論文的資料集來自SemEval 2019 RumourEval: Determining rumour veracity and support for rumours (SemEval 2019 Task 7)的任務B,該任務將Twitter及Reddit上的句子經由人工標註分為3類,真(True)、假(False)、未驗證(Unverified),本研究先經由資料增強的方式增加資料量,接著以不同的語言模型(RoBERTa、ALBERT)及傳統分類(SVM)個別進行訓練,再將不同的模型組合進行集成學習(Ensemble Learning),訓練並給予不同的權重,最後加上後處理達到Marco F1 72 %,RMSE 0.5879的成績。
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    使用加上額外特徵的語言模型進行謠言偵測
    (2021) 陳信睿; Chen, Xin-Rui
    本篇論文提出一個強健語言模型加上額外特徵的系統,處理SemEval 2019RumourEval: Determining rumour veracity and support for rumours (SemEval2019 Task 7),主要包含了兩個任務,任務A 為 使用者的立場偵測,任務B偵測謠言是真、假或未驗證, 本研究利用到了對話分支的追蹤資訊,使用強健的預訓練語言模型與詞頻特徵,加上報導其他特徵的深度學習預訓練模型,結合兩者的預測結果,做出任務A的立場驗證,其Macro F1達到62%,再透過規則模型處理任務B的消息驗證,達到 Macro F1 68%,且 RSME降到0.5983。
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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。
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    利用主題與位置相關語言模型於中文連續語音辨識
    (2007) 邱炫盛; Hsuan-Sheng Chiu
    本論文探討語言模型於中文連續語音辨識。首先,詞主題混合模型(Word Topical Mixture Model, WTMM)被提出,用來探索詞與詞之間的關係,在語言模型調適中,此關係可當作是長距離的潛藏語意資訊。在語音辨識過程中,歷史詞序列可被建立成一個複合式詞主題混合模型,並用來預測新的辨識詞。此外,位置相關語言模型(Position-Dependent Language Model)亦被提出,使用詞在文件或語句的位置資訊輔助估測詞發生的可能性,並與N連詞模型及潛藏語意分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis, PLSA)模型所提供的資訊作整合。最後,針對摘錄式摘要,我們也發展一個機率式句排名架構,其中的語句事前機率透過能夠緊密整合語句資訊的整句最大熵值(Whole Sentence Maximum Entropy, WSME)模型估測。這些資訊從語句中擷取,並可作為語音文件中重要語句的選擇依據。本論文實驗於收集自台灣的中文廣播新聞。語音辨識結果顯示,詞主題混合模型與位置相關語言模型能夠提升大詞彙連續語音辨識系統的效果。此外,語音文件摘要結果也顯示,透過整句最大熵值法整合語句層次資訊能夠提升摘要正確率。