运用自然语言处理技术建研究领域词汇架构-以Healthcare之词频分析.PDFVIP

運用自然語言處理技術建研究領域詞彙架構-以Healthcare之詞頻分析為例 Using natural language processing technology to construct vocabulary structure – an example of frequency analysis on healthcare domain 1 2 3 祝國忠 林育澍 葉俊成 國立臺北護理健康大學資訊管理研究所 kcchu@.tw blake8872000@ a5594163@ 摘摘 要要 係數越高代表對領域是越相關。 摘摘 要要 一般的研究學者而言，在著手研究文獻探討 2. 建構特定領域擷取詞彙介面：透過引用文獻分 時，大部份仍以人工方式來蒐集資料，可能導致蒐 析、詞彙頻率分析法以及關聯規則演算公式的輔 集的時間較為冗長，也可能限制於某特定領域資料 助，可擷取出定領域中的較為相關的詞彙，最後參 庫，或因人工的方式進行整理，而導致處理上有些 考本體論的概念，建構與領域相關的詞彙架構，提 許的誤差，每年在各個專業領域之中，因研究學者 供查詢特定研究領域詞彙的方向。 所提出研究文獻越來越豐富，導致要找出各個領域 3. 建構詞彙交叉檢索介面：以目的 1所建構的詞彙 的核心文獻越來越困難，本研究將運用部份自然語 架構為基礎，增加詞彙與詞彙交叉檢索功能，以利 言處理技術（ natural language processing 研究學者能確實檢索出有意義的文獻。 technology ，NLP ），以及詞彙頻率分析法（frequency 二、二 、 文獻探討文獻探討 二二 、、 文獻探討文獻探討 analysis ，FA ）擷取出特定領域較為相關的詞彙， 2-1自然語言處理自然語言處理 自然語言處理自然語言處理 並透過關聯規則演算公式，以及本體論分享知識的 在本研究中主要透過 NLP中的詞性標記 概念，建構出與特定領域相關的詞彙架構，透過該 (Part-of-Speech Tagging) 、文法分析(Grammar 架構可提供查詢特定領域詞彙的方向。 Analysis) 來描述論文中詞彙之間的關聯，再透過一 一、一 、 緒論 緒論 些方法擷取出有意義的詞彙，並以此關聯架構定義 一一 、、 緒論緒論 1-1研究背景研究背景 其階層關係[1] 。 研究背景研究背景 要了解一研究領域的知識，需要透過一些描繪 壹 詞性標記 知識領域的工具，例如引用文獻分析法、本體論 詞性標記簡稱 POS ，進而瞭解句中所表達的事物。 等。引用文獻分析法，可說明知識內容的繼承和利 例：對「 The book has changed the way we about 用，其被引文獻和引用文獻之間具有的聯繫可找出 information. 」進行POS 分析，會得到「The/DT, 特定領域之基本理論結構、研究主題。 book/NN, has/VBZ,