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最適自然語言處理之文件分割型式-應用於工程文件關鍵字萃取

為了解決台北24小時dcard的問題，作者戴穎璁 這樣論述：

土木工程領域中，因工程契約的要求與工程法規的規定，包含了數目龐雜且內容豐富的文本資料，大量文字內容的敘述，容易使閱聽人對於核心內容判別模糊不清，或者花費更多時間在獲得核心資訊，透過人工智慧程式word2vec，將這些文本進行非監督式的自然語言分析，可以讓工程人員藉由核心關鍵詞與關聯詞，掌握目標文本的核心段落或重要相關內容。 而在此類非結構化敘述性質的文本中，文章的分段或分句方式通常代表了作者的撰寫思路，而在程式分析時，這些不同的分段規則，因為字詞之間的距離改變，也影響了在自然語言分析程式中，關聯詞與關鍵詞之間的關聯度數據，及程式分析結果的有效性。 是以本研究使用工地主任班文件，依據「自然

語言處理」(Natural Language Processing)、「文本分析」(Textual Analysis)原理，將文本進行文本前處理，後利用人工智慧分析程式，針對工程前言文本，進行模型參數使用的測試，獲得對於此類工程文件的適用設定參數。 並利用相同的參數設定，比較三種不同規則的文本分割(Text Segmentation)方式(「全篇未分割」、「依關鍵詞出現之段落分割」、「依標點符號逐句分割」)，在土木工程文本的程式分析結果。實驗發現，將文本依據「依關鍵詞出現之段落分割」之方式進行處理，獲得的關聯度分析有效性最佳，此種分割方式，可以避免程式分詞時的過度切分，導致關聯詞之關聯度排序

降低。使Word2vec 程式的分析結果，更有效的反映出文章的關鍵內容與關聯詞。