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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 藍俊宏 (Jackey Blue) | |
| dc.contributor.author | Min-Hsiang Yang | en |
| dc.contributor.author | 楊閔翔 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2022-11-25T03:06:39Z | - |
| dc.date.available | 2026-09-25 | |
| dc.date.copyright | 2021-10-21 | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.date.submitted | 2021-09-28 | |
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| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/81920 | - |
| dc.description.abstract | 由於資訊科技的進步，資料的蒐集變得非常容易，導致人類消化資訊的速度遠比不上資料生成的速度，如何從海量的資料中，快速且正確的擷取出有用的資訊，無論在哪個領域中都是非常重要。 本論文以「萃取式摘要」與「摘要知識圖譜」為目標，提出萃取式摘要的泛化改良流程。在不引入語系或領域的完整字典下，從文章內容自製暫用辭典，輔以N-gram尋找關鍵詞，藉此產生知識圖譜所需的三元組，即如中文的主詞、動詞、賓語 (SVO) 的概念，最後以關鍵字與三元組出現的頻率為權重標準，挑選關鍵詞與句，再彙整為萃取式摘要。 為驗證提出之方法，本論文以內容農場、27篇學術論文與18篇期刊論文進行測試，以原文章之摘要為標準進行ROUGE-1、2、L的計算，並與TextRank摘取之結果相比。在單篇平均六萬字的27篇論文且同時包含中英文文字下，無論移除或不移除停止字，平均每篇可得到ROUGE-1、2、L平均分為0.44、0.18與0.37，約為TextRank的3倍，可在29秒內處理完畢，速度為TextRank的142秒的5倍速度；在期刊與內容農場之文章也有類似之成果。摘要後以三元組繪製知識圖譜，視覺化呈現單篇文章摘要，可更有效率地理解文章關鍵字之間的關係。 | zh_TW |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2022-11-25T03:06:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 U0001-2509202113132400.pdf: 3435539 bytes, checksum: 32921391b6c03219e789a1bc4ea9b47e (MD5) Previous issue date: 2021 | en |
| dc.description.tableofcontents | 致謝 i 摘要 ii Abstract iii 目錄 v 圖目錄 viii 表目錄 ix 第一章 緒論 1 第一節 研究動機 1 第二節 研究目標 4 第三節 研究架構 6 第二章 文獻探討 7 第一節 摘要方式 7 第二節 萃取式摘要流程 8 2-2-1文章正規化、移除停止字 8 2-2-2語系字典 9 2-2-3文章斷詞 10 2-2-4關鍵字彙擷取與文句/關鍵字權重計算 12 2-2-5摘要生成 13 2-2-6摘要評價 16 第三節 Knowledge Graph (KG) 與語言學 19 2-3-1知識圖譜之概念與建構 19 2-3-2 中文語言學與KG之關聯 23 第四節 各論文摘要方式與ROUGE-1、2與L比分之比較 26 第三章 研究方法 29 第一節 文本正規化 30 3-1-1句庫建立前處理 30 3-1-2詞庫與節點庫建立前處理 30 第二節 辭庫與節點庫建立 32 第三節 句庫建立 34 第四節 權重計算庫建立 35 第五節 萃取式自動摘要與評價計算 36 第六節 知識圖譜繪製 37 第四章 研究結果 38 第一節 文章自產詞典與結巴斷詞詞性標註字典植入前後比較 38 第二節 萃取式摘要：內容農場 40 4-2-1 單篇過程與結果紀錄 40 4-2-2 內容農場多篇節錄結果 42 第三節 論文萃取式摘要 43 4-3-1 論文摘要清單 43 4-3-2 論文摘要-不移除停止字之效能評估 44 4-3-3 論文摘要-移除停止字之效能評估 46 第四節 期刊萃取式摘要 48 4-4-1 期刊摘要清單 48 4-4-2 期刊摘要-不移除停止字效率評估 49 4-4-3 期刊摘要-移除停止字效率評估 50 第五節 萃取式摘要之論文、期刊比較 52 4-5-1 比較本研究之萃取式摘要與TextRank平均效果 52 4-5-2 分析句數、字數、字種類數對於擷取結果的影響 52 4-5-3 比較論文學門與各方法之間的關聯性 53 4-5-4 摘要文件最高分、最低分與原文之關鍵字比較 54 第六節 知識圖譜 57 4-6-1 單篇節點關鍵字知識圖譜繪製 57 4-6-2 多篇關聯性比較-以節點比較 57 第五章 結論與展望 59 第一節 研究結果與限制 59 第二節 研究建議與未來展望 61 參考文獻 62 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.subject | 召回率導向的摘要評估 | zh_TW |
| dc.subject | 萃取式摘要 | zh_TW |
| dc.subject | 斷詞 | zh_TW |
| dc.subject | 知識圖譜 | zh_TW |
| dc.subject | 關鍵字擷取 | zh_TW |
| dc.subject | N元語法 | zh_TW |
| dc.subject | 三元組 | zh_TW |
| dc.subject | 主詞-動詞-賓語 | zh_TW |
| dc.subject | Tokenization | en |
| dc.subject | Extractive Abstract | en |
| dc.subject | ROUGE | en |
| dc.subject | Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) | en |
| dc.subject | Subject-Verb-Object | en |
| dc.subject | Triplets | en |
| dc.subject | N-gram | en |
| dc.subject | Keyword Extraction | en |
| dc.subject | Knowledge Graph | en |
| dc.title | 發展以三元組為基礎的知識圖譜與文章摘要萃取技術 | zh_TW |
| dc.title | On the Development of Knowledge Graph and Text Summarization Technology Based on Triplet Extraction | en |
| dc.date.schoolyear | 109-2 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 吳政鴻(Hsin-Tsai Liu), 蔡易霖(Chih-Yang Tseng) | |
| dc.subject.keyword | 萃取式摘要,斷詞,知識圖譜,關鍵字擷取,N元語法,三元組,主詞-動詞-賓語,召回率導向的摘要評估, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | Extractive Abstract,Tokenization,Knowledge Graph,Keyword Extraction,N-gram,Triplets,Subject-Verb-Object,Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE),ROUGE, | en |
| dc.relation.page | 69 | |
| dc.identifier.doi | 10.6342/NTU202103357 | |
| dc.rights.note | 同意授權(全球公開) | |
| dc.date.accepted | 2021-09-29 | |
| dc.contributor.author-college | 工學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 工業工程學研究所 | zh_TW |
| dc.date.embargo-lift | 2026-09-25 | - |
| 顯示於系所單位： | 工業工程學研究所 | |
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| 檔案 | 大小 | 格式 | |
|---|---|---|---|
| U0001-2509202113132400.pdf 此日期後於網路公開 2026-09-25 | 3.36 MB | Adobe PDF |
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