dc.creator (作者) | 黃謙順 | zh_TW |
dc.creator (作者) | 曾祺淋 | zh_TW |
dc.date (日期) | 2005 | |
dc.date.accessioned | 17-Oct-2017 13:04:52 (UTC+8) | - |
dc.date.available | 17-Oct-2017 13:04:52 (UTC+8) | - |
dc.date.issued (上傳時間) | 17-Oct-2017 13:04:52 (UTC+8) | - |
dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/113697 | - |
dc.description.abstract (摘要) | 因為網際網路使用率越來越大眾化,以及科技技術的進步,資訊傳遞越來越容易,資訊量也日益增加,在大量的資訊中,使用者越來越困難找到有用的資訊。目前大部份資訊檢索的方式,是透過全文搜尋,搜尋出符合使用者所輸入關鍵詞的資料,查詢的速度非常緩慢,而且使用者如果輸入太廣泛或錯誤的關鍵詞,還是會遺漏掉許多資訊,為了減少這樣的問題,則必需從詞與詞之間的關聯性著手,自動化建構關聯詞典。本研究首先利用類神經網路演算法,自動擷取出切合文意的關鍵詞,再以詞頻反轉頻率的權重計算公式,計算出關鍵詞之間的關聯權重,建構直接或間接關聯的詞典,並且提供使用者瀏覽或檢索的參考。本研究隨機選取聯合新聞網的500篇新聞文件,實驗結果顯示平均每篇新聞有3個是符合人工定義關鍵詞,其餘雖然不符合人工定義,但約六成可被使用者所接受。對每篇文章,我們擷取前20個關鍵詞做為代表詞彙,來計算其關聯性。 | |
dc.format.extent | 596956 bytes | - |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.relation (關聯) | TANET 2005 台灣網際網路研討會論文集 | zh_TW |
dc.relation (關聯) | 網際網路應用探討 | zh_TW |
dc.subject (關鍵詞) | 關鍵詞;類神經網路;倒傳遞模型;間接關鍵詞 | zh_TW |
dc.title (題名) | 中文新聞之關聯詞推薦 | zh_TW |
dc.type (資料類型) | article | |