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題名 資料探勘在國家檔案館藏發展之應用
Application of Data Mining in Collection Development of National Archives
作者 丁右浚
Ting, Yu-Chun
貢獻者 林巧敏
Lin, Chiao-Min
丁右浚
Ting, Yu-Chun
關鍵詞 檔案新聞
國家檔案
數位人文
資料探勘
檔案館藏發展
Archival News
National Archives
Digital Humanities
Data Mining
Collection Development of National Archives
日期 2024
上傳時間 4-九月-2024 13:54:34 (UTC+8)
摘要 檔案是社會發展的歷史紀錄，也是國家及民族的共同記憶，因此國家檔案的典藏主題應包含不同時空背景下，公眾所關注之檔案議題，如此才能發揮檔案保存集體歷史記憶之功能。本研究採用資料探勘之方式，分析檔案主題新聞，藉以了解公眾媒體所關注之檔案主題；並將結果與國家檔案館藏資料及國家檔案使用者意見進行比對。 本研究以「UDN聯合新聞網」及「自由時報電子報」為研究對象，共蒐集1,608篇檔案主題相關新聞，以CORPRO庫博中文獨立語料庫分析系統及CKIP CoreNLP系統進行資料前處理，並輔以國家檔案資訊網，將資料透過權重計算轉換成國家檔案館藏主題類目，並與國家檔案館藏主題典藏量及國家檔案使用者意見進行比較分析。 研究結果顯示，「資料探勘結果」、「國家檔案館藏發展主題」及「國家檔案使用者意見」三者在各檔案類目的比例分布有明顯之不同，並沒有一致性。而觀察近10年的國家檔案館藏主題發展趨勢，可以觀察到國家檔案館藏各主題類目增加數量之比例不平均，幾乎每年都有特定類目占比較高之情形。
Archives are historical records of social development and the collective memory of a nation and its people. Therefore, the themes of national archives should include issues concerning the public across different time periods and backgrounds. Only in this way can the function of archives in preserving collective historical memory be fully realized. This study employs data mining techniques to analyze archival-themed news to understand the themes of archives that attract public media attention. The results are then compared with the data from the National Archives collections and the opinions of national archives users. This study uses "UDN News" and "Liberty Times Net" as research subjects, collecting a total of 1,608 pieces of archival-themed news. Data preprocessing was conducted using the CORPRO System and the CKIP CoreNLP system. The data were further processed through the National Archives Access service, converting the data into national archives categories through weight calculation, and then comparing these with the National Archives collection data and the opinions of national archives users. The results show that there are significant differences in the proportional distribution of "data mining results," "themes of National Archives collection development," and "opinions of national archives users" across various archive categories, indicating a lack of consistency. Observing the development trend of the National Archives collection over the past decade, it is evident that the proportional increase in various categories of the National Archives collection is uneven, with certain categories having a higher proportion almost every year.
參考文獻 Ani Nenkova., & Kathleen McKeown. (2011). Automatic Summarization. Now Publishers Inc. Anne Burdick. (2012). Digital Humanities. MIT Press. Berry, J.A., & Linoff, G. (2001). Data Mining Techniques: For Marketing Sales, and Relationship Management (2nd ed.). John Wiley & Sons Inc. Bing Liu. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining. Springer Cham. Charles L. Wayne. (2000, November). Topic Detection and Tracking in English and Chinese. Fifth International Workshop on Information Retrieval with Asian Languages, Hong Kong, China. CKIP Lab. (2024). CKIP Lab Chinese Knowledge and Information Processing. Acdemia Sinica. https://ckip.iis.sinica.edu.tw/ Cook, T. (2011). Evidence, Memory, Identity, and Community: Four Shifting Archival Paradigms. Archival Science, 11(1-2), 7-21. Divakar Yadav., Jalpa Desai., & Arun Kumar Yadav. (2022). Automatic Text Summarization Methods: A Comprehensive Review. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2204.01849 Dragomir R. 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描述 碩士
國立政治大學
圖書資訊與檔案學研究所
111155023
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0111155023
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 林巧敏zh_TW
dc.contributor.advisor Lin, Chiao-Minen_US
dc.contributor.author (作者) 丁右浚zh_TW
dc.contributor.author (作者) Ting, Yu-Chunen_US
dc.creator (作者) 丁右浚zh_TW
dc.creator (作者) Ting, Yu-Chunen_US
dc.date (日期) 2024en_US
dc.date.accessioned 4-九月-2024 13:54:34 (UTC+8)-
dc.date.available 4-九月-2024 13:54:34 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 4-九月-2024 13:54:34 (UTC+8)-
dc.identifier (其他 識別碼) G0111155023en_US
dc.identifier.uri (URI) https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/153121-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 圖書資訊與檔案學研究所zh_TW
dc.description (描述) 111155023zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 檔案是社會發展的歷史紀錄，也是國家及民族的共同記憶，因此國家檔案的典藏主題應包含不同時空背景下，公眾所關注之檔案議題，如此才能發揮檔案保存集體歷史記憶之功能。本研究採用資料探勘之方式，分析檔案主題新聞，藉以了解公眾媒體所關注之檔案主題；並將結果與國家檔案館藏資料及國家檔案使用者意見進行比對。 本研究以「UDN聯合新聞網」及「自由時報電子報」為研究對象，共蒐集1,608篇檔案主題相關新聞，以CORPRO庫博中文獨立語料庫分析系統及CKIP CoreNLP系統進行資料前處理，並輔以國家檔案資訊網，將資料透過權重計算轉換成國家檔案館藏主題類目，並與國家檔案館藏主題典藏量及國家檔案使用者意見進行比較分析。 研究結果顯示，「資料探勘結果」、「國家檔案館藏發展主題」及「國家檔案使用者意見」三者在各檔案類目的比例分布有明顯之不同，並沒有一致性。而觀察近10年的國家檔案館藏主題發展趨勢，可以觀察到國家檔案館藏各主題類目增加數量之比例不平均，幾乎每年都有特定類目占比較高之情形。zh_TW
dc.description.abstract (摘要) Archives are historical records of social development and the collective memory of a nation and its people. Therefore, the themes of national archives should include issues concerning the public across different time periods and backgrounds. Only in this way can the function of archives in preserving collective historical memory be fully realized. This study employs data mining techniques to analyze archival-themed news to understand the themes of archives that attract public media attention. The results are then compared with the data from the National Archives collections and the opinions of national archives users. This study uses "UDN News" and "Liberty Times Net" as research subjects, collecting a total of 1,608 pieces of archival-themed news. Data preprocessing was conducted using the CORPRO System and the CKIP CoreNLP system. The data were further processed through the National Archives Access service, converting the data into national archives categories through weight calculation, and then comparing these with the National Archives collection data and the opinions of national archives users. The results show that there are significant differences in the proportional distribution of "data mining results," "themes of National Archives collection development," and "opinions of national archives users" across various archive categories, indicating a lack of consistency. Observing the development trend of the National Archives collection over the past decade, it is evident that the proportional increase in various categories of the National Archives collection is uneven, with certain categories having a higher proportion almost every year.en_US
dc.description.tableofcontents 第一章 緒論 1 第一節 研究動機 1 第二節 研究目的 4 第三節 研究問題 5 第四節 研究範圍與限制 6 第五節 名詞解釋 7 第二章 文獻探討 9 第一節 數位人文研究發展 10 第二節 文字探勘技術與應用 15 第三節 新聞文本分析研究 22 第四節 國家檔案館藏發展研究 27 第三章 研究設計與實施 33 第一節 研究架構 33 第二節 研究方法 36 第三節 研究對象 37 第四節 研究工具 42 第五節 研究實施步驟 44 第六節 資料處理與分析 47 第四章 研究結果與分析 49 第一節 資料探勘斷詞及處理過程分析 49 第二節 檔案新聞對應國家檔案類目主題分析 59 第三節 國家檔案館藏主題與檔案新聞主題之比較分析 73 第四節 國家檔案館藏發展主題與使用者意見之比較分析 88 第五節 綜合討論 99 第五章 結論與建議 101 第一節 結論 101 第二節 建議 103 第三節 對於未來研究之建議 104 參考文獻 105zh_TW
dc.format.extent 5790036 bytes-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0111155023en_US
dc.subject (關鍵詞) 檔案新聞zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 國家檔案zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 數位人文zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 資料探勘zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 檔案館藏發展zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Archival Newsen_US
dc.subject (關鍵詞) National Archivesen_US
dc.subject (關鍵詞) Digital Humanitiesen_US
dc.subject (關鍵詞) Data Miningen_US
dc.subject (關鍵詞) Collection Development of National Archivesen_US
dc.title (題名) 資料探勘在國家檔案館藏發展之應用zh_TW
dc.title (題名) Application of Data Mining in Collection Development of National Archivesen_US
dc.type (資料類型) thesisen_US
dc.relation.reference (參考文獻) Ani Nenkova., & Kathleen McKeown. (2011). Automatic Summarization. Now Publishers Inc. Anne Burdick. (2012). Digital Humanities. MIT Press. Berry, J.A., & Linoff, G. (2001). Data Mining Techniques: For Marketing Sales, and Relationship Management (2nd ed.). John Wiley & Sons Inc. Bing Liu. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining. Springer Cham. Charles L. Wayne. (2000, November). Topic Detection and Tracking in English and Chinese. Fifth International Workshop on Information Retrieval with Asian Languages, Hong Kong, China. CKIP Lab. (2024). CKIP Lab Chinese Knowledge and Information Processing. Acdemia Sinica. https://ckip.iis.sinica.edu.tw/ Cook, T. (2011). Evidence, Memory, Identity, and Community: Four Shifting Archival Paradigms. Archival Science, 11(1-2), 7-21. Divakar Yadav., Jalpa Desai., & Arun Kumar Yadav. (2022). Automatic Text Summarization Methods: A Comprehensive Review. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2204.01849 Dragomir R. 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