本研究將資訊檢索與文字探勘技術相結合並應用於『中醫藥專題文獻資料庫』中，建立中醫婦科知識主題並利用機器學習的實例學習方式進行肯定（正例）與否定（反例）評價訓練，使中醫藥從業人員能快速檢索到最相關之文獻並促進中醫實證醫學之發展。研究者首先要找出一套穩定的知識主題訓練策略來進行訓練，再以此訓練模式作為範例，供其他使用者參考利用，且可依其需求作適當地調整；主要是透過訓練完成的知識主題分享給他人取用，達到知識交流與分享之目的。
    本研究採用文獻分析與系統實證方式，對資訊檢索、文字探勘與中醫藥相關文獻進行探討分析，再實際進行系統實證部份，敘述整體實證過程、舉例並分析其結果；最後歸納出以下結論：
（一）建立中醫藥相關詞彙至系統詞庫內為首要之步驟，可提高斷詞與檢索比對結果。
（二）知識主題訓練策略為先收集再過濾，因此要先進行肯定評價訓練（收集相關資料），再進行否定評價訓練（刪除不相關資料）。
（三）訓練文件的選擇要謹慎，對訓練結果影響甚鉅。
（四）知識主題檢索與一般關鍵詞檢索結果相比，精確率確實有所提高；最高可達到100%，其平均值有74%。
（五）中醫藥文獻目前持續成長中，推動中醫實證醫學之發展。
（六）促進中醫藥從業人員間的知識交流，達到知識分享之目的。

This study combines information retrieval with text mining and applies to Chinese Medicine Gynecology Monographic Database.
    Researcher should find out a set of steady strategy to train first, and then regard this training way as the example, utilize for other users' reference, and can adjust properly in accordance with its demand. 
    This research adopts the literature review and information system attestation methods. Induct the following conclusion:
1.The first step is to build the relevant vocabularies of Chinese Medicine.
2.Secondly the search strategy is established by knowledge title collecting and filtering.
3.The choice of the trained document is prudent.
4.To compare the result of knowledge title retrieval with general keyword retrieval, the precision rate really improves to some extent. It can be up to 100% and its average has 74%.
5.Chinese Medicine literatures grow up continuously as well as promote the development of Evidence-Based Chinese Medicine.
6.To facilitate information exchange among staff members of Chinese Medicine can achieve knowledge sharing.

目次
目次	I
表目次	III
圖目次	IV
第一章	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	研究問題	4
第四節	研究範圍與限制	5
第五節	預期貢獻	6
第六節	名詞解釋	7
第二章	文獻探討	11
第一節	資訊檢索	11
一、	資訊檢索之發展	11
二、	關鍵詞檢索	13
三、	全文檢索	15
四、	概念檢索	18
五、	檢索策略	26
六、	檢索效能評估	30
第二節	文字探勘	33
一、	文字探勘	33
二、	機器學習	40
三、	知識管理	44
第三節	中醫藥電腦資訊化	48
一、	中醫藥電腦資訊化	48
二、	中醫實證醫學	55
第三章	研究設計與實施	59
第一節	研究方法	59
一、	文獻分析	59
二、	系統實證	60
第二節	研究工具	61
第三節	研究步驟與流程	75
第四章	研究進行與結果分析	77
第一節	系統實證過程	77
一、	建立中醫藥詞庫	77
二、	建立婦科知識樹	80
三、	測試階段	86
四、	知識主題訓練策略制定	90
五、	知識主題訓練	95
第二節	知識主題訓練實例	100
第三節	研究結果分析	112
一、	婦科知識主題訓練結果	112
二、	婦科知識主題訓練結果分析	120
第五章	中醫婦科文獻分析	123
第一節	中醫婦科文獻比率分析	123
第二節	中醫婦科文獻各年代數量分析	132
第三節	中醫婦科文獻年代趨勢預測分析	140
第六章	結論與建議	153
第一節	結論	153
第二節	研究發現與建議	157
一、	研究發現	157
二、	研究建議	159
第三節	後續研究建議	161
參考書目	163
一、	中文部份	163
二、	英文部分	169
附錄	173
附錄一  中醫藥專題文獻資料庫	173

表目次
表2-1：資訊檢索類型	24
表2-2：行政院衛生署中醫藥委員會委辦計畫（1993－2006）一覽表	53
表4-1：婦科知識樹內容	81
表4-2：子宮頸癌（步驟一）訓練結果	101
表4-3：子宮頸癌（步驟二）訓練結果	103
表4-4：子宮頸癌檢索結果比較表	104
表4-5：輸卵管阻塞（步驟一）訓練結果	105
表4-6：輸卵管阻塞（步驟二）訓練結果	106
表4-7：輸卵管阻塞（步驟三）訓練結果	108
表4-8：輸卵管阻塞檢索結果比較表	108
表4-9：子宮功能不良性出血（步驟一）訓練結果	109
表4-10：子宮功能不良性出血（步驟二）訓練結果	109
表4-11：子宮功能不良性出血第一階段（步驟三）訓練結果	109
表4-12：子宮功能不良性出血第二階段（步驟三）訓練結果	110
表4-13：子宮功能不良性出血檢索結果比較表	111
表4-14：「子宮疾患」訓練結果統計表	113
表4-15：「月經病」訓練結果統計表	114
表4-16：「卵巢疾患」訓練結果統計表	115
表4-17：「妊娠病」訓練結果統計表	116
表4-18：「更年期症候群」訓練結果統計表	118
表5-1：婦科知識主題預測值及趨勢輸出表	143
表5-2：子宮疾患相關知識主題預測值及趨勢輸出表	145
表5-3：月經病相關知識主題預測值及趨勢輸出表	146
表5-4：卵巢疾患相關知識主題預測值及趨勢輸出表	148
表5-5：妊娠病相關知識主題預測值及趨勢輸出表	149
表5-6：更年期相關知識主題預測值及趨勢輸出表	151
表5-7：全部文獻與婦科文獻年代比較表	152

圖目次
圖2-1：精確率與回現率	32
圖2-2：學習系統基本模型	41
圖3-1：概念探勘知識系統首頁	61
圖3-2：建立知識主題	62
圖3-3：知識主題訓練進度	63
圖3-4：發佈知識主題	63
圖3-5：查找與取用知識主題	64
圖3-6：匯出知識主題	65
圖3-7：匯入知識主題	65
圖3-8：關鍵詞檢索	66
圖3-9：以文找文檢索	67
圖3-10：知識主題檢索	67
圖3-11：進階檢索	68
圖3-12：聚類分析	69
圖3-13：關鍵詞分析	70
圖3-14：批次匯出結果	71
圖3-15：星狀圖顯示	72
圖3-16：主題報告產生	72
圖3-17：使用者角色	73
圖3-18：待匯入詞彙	74
圖3-19：研究流程	76
圖4-1：匯入詞彙提示訊息	80
圖4-2：您尚未標記肯定評價提示訊息	91
圖4-3：知識主題訓練策略流程圖	92
圖4-4：系統實證流程圖	99
圖4-5：子宮頸癌肯定評價同義詞	101
圖4-6：子宮頸癌肯定評價實例	102
圖4-7：輸卵管阻塞肯定評價同義詞	105
圖4-8：輸卵管阻塞肯定評價實例	106
圖5-1：婦科知識主題比率	124
圖5-2：子宮疾患相關知識主題比率	125
圖5-3：月經病相關知識主題比率	126
圖5-4：卵巢疾患相關知識主題比率	127
圖5-5：妊娠病相關知識主題比率	130
圖5-6：更年期症候群相關知識主題比率	131
圖5-7：1994年婦科知識主題文獻數量	133
圖5-8：1995年婦科知識主題文獻數量	134
圖5-9：1996年婦科知識主題文獻數量	134
圖5-10：1997年婦科知識主題文獻數量	135
圖5-11：1998年婦科知識主題文獻數量	135
圖5-12：1999年婦科知識主題文獻數量	136
圖5-13：2000年婦科知識主題文獻數量	136
圖5-14：2001年婦科知識主題文獻數量	137
圖5-15：2002年婦科知識主題文獻數量	137
圖5-16：2003年婦科知識主題文獻數量	138
圖5-17：2004年婦科知識主題文獻數量	138
圖5-18：2005年婦科知識主題文獻數量	139
圖5-19：2006年婦科知識主題文獻數量	139
圖5-20：婦科知識主題年代趨勢預測	144
圖5-21：子宮疾患相關知識主題年代趨勢預測	145
圖5-22：月經病相關知識主題年代趨勢預測	147
圖5-23：卵巢疾患相關知識主題年代趨勢預測	148
圖5-24：妊娠病相關知識主題年代趨勢預測	150
圖5-25：更年期症候群相關知識主題年代趨勢預測	151
圖6-1：關鍵詞分析與聚類分析	159
圖6-2：日期區間	160

一、	中文部份
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