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    Title: 中文新聞之關聯詞推薦
    Authors: 黃謙順
    曾祺淋
    Keywords: 關鍵詞;類神經網路;倒傳遞模型;間接關鍵詞
    Date: 2005
    Issue Date: 2017-10-17 13:04:52 (UTC+8)
    Abstract: 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。
    Relation: TANET 2005 台灣網際網路研討會論文集
    網際網路應用探討
    Data Type: article
    Appears in Collections:[TANET 台灣網際網路研討會] 會議論文

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