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題名 | 社區林業計畫自動分類之研究--以關鍵詞為基礎=Keyword Based Categorization for Community Forestry Projects |
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作者 | 李來錫; 陳美惠; 戴元銘; Lee, Lai-hsi; Chen, Mei-hui; Tai, Yuan-ming; |
期刊 | 國立臺灣大學生物資源暨農學院實驗林研究報告 |
出版日期 | 20070600 |
卷期 | 21:2=256 2007.06[民96.06] |
頁次 | 頁93-103 |
分類號 | 436.7 |
語文 | chi |
關鍵詞 | 文字分類; 二元字串; 向量檢索; 關鍵詞; Text categorization; Bi-grams; Vector indexes; Keywords; |
中文摘要 | 林務局社區林業計畫廣受各社區的歡迎,但卻因內容繁多歸類困難,導致各申請社區無法有效學習其他社區過去的經驗。本研究針對社區林業計畫提出文件自動分類的方法,幫助其有效整理分類計畫。研究攫取過去所有已分類的計畫之關鍵詞,建立社區林業專業詞庫,再利用二元字串比對技術,將新計畫內容的詞句與詞庫關鍵詞進行比對,並採權重值與門檻值的設定,進一步增加文件分類的效能,以自動將新的計畫進行分類。研究結果顯示,分類結果的準確率達93.55%,已可有效進行計畫分類。分類結果預期可以協助各社區瞭解其計畫的歸類,從而參考相同類別的計畫內容,以汲取相似社區的社區林業發展經驗。 |
英文摘要 | Community forestry projects proposed by Forestry Bureau had been a popular policy for community development. However, project categorization difficulty deters learning from experiences of other communities. This study aims to propose a method to categorize projects automatically. Collected keywords from previously categorized projects are employed to construct a keyword data base for comparisons. Then the weighted bi-gram technique is employed to compare keywords of new projects in the data base. The resulting precision, at 93.55%, demonstrates the superior performance of project categorization. The results are expected to assist newly participating communities learning experiences from other communities in the same project categorization. |
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