研究發展-方向與目標

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   Welcome 使用者 訪客    2020年七月09日(四)21:22
  
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    文件近似度量測理論
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目標


  • 資訊近似與差異的量化。
  • 取樣自動化
  • 比對自動化
  • 自動關聯延伸。



資訊近似與差異的量化


    要研究資訊文件間的獨立性、從屬性、關聯性、相似度與差異度的量化分析。必須先瞭解資訊它所呈現出的樣貌、可能的格式,並設法拆解它。如果我們以一篇資訊文件為個體來研究,其具有標題與內容、作者、時間
  • 標題,是文件的主題句,其文字在整篇資訊中,具有相對較高的關鍵字與索引參考。
  • 內容,可分段落或區塊,通常以段行區隔,區塊內的句子可用標點符號來辨識。內容中的資料可區分成文字與多媒體,分出來的多媒體(一般多為圖片影片),可依它所在文件中的區塊位置,可透過該區塊的文字來分析多媒體的特性。
  • 作者,是資訊發行者。可追溯資訊的發行軌跡,找出起始源頭,或散佈節點。
  • 時間時間郵戳的分析


取樣自動化


    提供必要的工具,再加上適當時機的取樣,建立有意義的取樣規則。
  • 初步取樣。要做取樣自動化,一定要先有文字檢索或搜尋引擎,它不只是提供搜尋的功能,輸入的字詞也提供初步取樣的樣本。
  • 篩選規則。當初步取樣經搜尋後,找不到或者找到太多(多過總文件比例的1/2)或找到少於2個的情形下,都必需先排除,由於設置的是比例,所以它會隨資訊文件的多寡而自動調整。
  • 取樣網篩。先設定排除的篩選規則,判斷初步取樣的字詞,如果符合排除規則即無效、即排除取樣,反之則保留成為有效搜尋關鍵字(Search Tags)。
  • 取樣關鍵字。當存取時,做必要的更新記錄(沒必要的時候不要做,避免執行效率降低),在取樣關鍵字(iTags)資料庫中,依吻合文件量更新排序。


比對自動化


    讀取文件時,進行關鍵字比對,如同 DNA 的概念。
  • Tags 列。讀取 iTags比對目標文件,可以產生一條 Tags 列。
  • Ref Tags。當很多不同的資訊被讀取後,分別將他們個別 Tags 列的重要訊息記錄在 Ref Tags 資料庫
  • 比對 Ref Tags。用 iTags比對 Ref Tags
  • 比對規則。建立比對積分標準,即近似度比對記分公式。


自動關聯延伸


    利用自動資訊探勘,進行自動關聯
  • 自動資訊探勘。整合「取樣自動化」、「比對自動化」,安排適當的資訊動線,探勘到使用者所需的目標資訊。
  • 定義輸出條件、數量限制、輸出區塊,以顯示延伸閱讀或關聯文件的標題。















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自動關聯 , 影片 , 字詞 , 理論 , Tags , 比對 , 搜尋引擎 , 自動化 , search , 圖片 , 工具 , 分析 , 整合 , 效率 , 時間 , 資料庫 ,
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作者管理 e化專欄編輯 | e化專欄分類編輯 (理論) 


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