博碩士論文 etd-0727106-015738 詳細資訊


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姓名 莊昆翰(Kun-Han Chuang) 電子郵件信箱 E-mail 資料不公開
畢業系所 資訊管理學系研究所(Information Management)
畢業學位 碩士(Master) 畢業時期 94學年第2學期
論文名稱(中) 由文件中萃取情節知識以支援決策之研究
論文名稱(英) Extracting Episodic Knowledge from Documents to Support Decision Making
檔案
  • etd-0727106-015738.pdf
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    論文語文/頁數 中文/89
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    摘要(中) 知識管理是企業未來競爭的利器,許多組織也相繼導入知識管理的系統。在知識管理中,文件的管理是非常重要的基礎。組織所保存的決策文件中,蘊含了大量的程序性知識(Procedural knowledge),這些程序性知識說明決策的過程及相關考量,我們稱之為情節(Episodic)。透過這些情節知識(Episodic Knowledge)可幫助決策者瞭解決策的經過與相關因素,作為未來決策時的重要參考。因此,要如何從既有文件中挖掘出決策情節並有效呈現決策脈絡是知識管理中的一個重要課題。
    本研究運用提出一個文件情節探勘的方法,結合文件自動摘要技術、知識本體論與索引結構,可以由大量相關的文件中找出重要的主題資訊與人事時地物等關鍵構面,來組織文件中的情節,還原事件的關聯及程序,並以甘特圖(Gantt Chart)及流程圖(Flow Chart)來呈現情節的流程。然後建構一個系統雛型,以一個新聞事件為實例,根據27篇的新聞報導文件,來還原事件的發生情節,驗證本研究所提出方法的可行性。所建構的雛型系統可以將所挖掘出來的情節知識,用甘特圖來描述事件情節的關連性,並以流程圖來呈現事件發生的順序。
    摘要(英) Knowledge management is an important weapon for business competition. Many organizations are adopting knowledge management systems. For knowledge management, document management is its key foundation. There is a large amount of procedural knowledge existing in decision documents. This knowledge can illustrate the process and considerations in a decision situation, called episodic. The episodic knowledge can help decision makers understand historical decision process and considerations for future decision making. Therefore, how to discover decision episodes from existing documents is a major research issue in knowledge management.
    This research proposes a method for episode mining that integrates automatic document summary techniques, knowledge ontology, and index structures to build the relations and processes of events, and use the Gantt Chart and Flow Chart to portray event processes. We build a prototype system and use a news event as our example to illustrate the feasibility of the proposed approach and demonstrate the results.
    關鍵字(中)
  • 決策支援
  • 知識管理
  • 情節知識
  • 文件探勘
  • 文件管理
  • 關鍵字(英)
  • Document Management
  • Decision Support
  • Knowledge Management
  • Episodic Knowledge
  • Document Mining
  • 論文目次 第壹章 緒論1
    第一節 研究背景與動機1
    第二節 研究目的3
    第三節 研究範圍5
    第四節 研究流程5
    第五節 論文架構7
    第貳章 文獻探討8
    第一節 文件摘要8
    2.1.1 文件摘要定義 8
    2.1.2 文件摘要方法 9
    第二節 本體論14
    2.2.1 本體論定義14
    2.2.2 本體論類型14
    2.2.3 本體論表示方法15
    第三節 本體論摘要研究18
    2.3.1 Lee et al.的方法18
    2.3.2 Alani et al.的方法19
    2.3.3 吳家威的方法 20
    第四節 索引結構21
    第參章 情節知識擷取方法23
    第一節 研究假設23
    第二節 文件情節探勘流程25
    第三節 文件情節探勘之細節步驟27
    3.3.1 文件之文字前處理28
    3.3.2 挖掘文件主題 29
    3.3.3 關鍵字及摘要的擷取30
    3.3.4 情節分析34
    3.3.5 情節呈現38
    第四節 案例說明42
    3.4.1 新聞文章前處理42
    3.4.2 挖掘新聞主題 44
    3.4.3 關鍵字及摘要的擷取44
    3.4.4 情節分析45
    3.4.5 分析與呈現49
    第肆章 雛型系統設計與實作52
    第一節 系統需求分析52
    第二節 系統架構54
    第三節 系統功能57
    第四節 系統成效分析63
    第伍章 結論與建議64
    第一節 研究成果64
    第二節 研究貢獻65
    第三節 研究限制66
    第四節 未來研究建議67
    參考文獻68
    附錄一71
    附錄二74
    附錄三75
    附錄四76
    附錄五78
    附錄六79
    參考文獻 中文部份:
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    口試委員
  • 賴香菊 - 召集委員
  • 鄭炳強 - 委員
  • 黃錦祥 - 委員
  • 梁定澎 - 指導教授
  • 口試日期 2006-07-19 繳交日期 2006-07-27

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