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系統識別號 U0002-2807201518124300
中文論文名稱 未來性資訊檢索系統基於網路論壇之研究
英文論文名稱 Future Related Information Retrieval System Base On Online Forum
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊管理學系碩士班
系所名稱(英) Department of Information Management
學年度 103
學期 2
出版年 104
研究生中文姓名 林祐任
研究生英文姓名 You-Ren Lin
學號 602630757
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2015-05-30
論文頁數 56頁
口試委員 指導教授-蕭瑞祥
委員-侯永昌
委員-陳國棟
中文關鍵字 意見探勘  意見單元  未來性資訊  情感分析 
英文關鍵字 Opinion Mining  Opinion unit  Future Related wordings  Sentimental Analysis 
學科別分類
中文摘要 時至今日,利用社群網路平台發表自我感受及想法成為趨勢,使得產品評論資訊更容易的被發表及傳播。本研究結合『未來學』、『意見探勘』、『情感分析』三個領域。本研究採用 Nunamaker (1991)等人所提出之系統發展研究法,旨在分析網路評論,整理出網友對於產品的期望,讓開發商更直接簡便的了解消費者的當下需求與未來趨勢。本研究的實驗對象為華碩公司所推出的手機「Padfone變形手機」、「Zenfone智慧型手機」兩種系列產品的評價,實驗資料集來自Mobile01小惡魔論壇的文章資料。文章日期蒐集範圍分別以該系列首次發表年度開始。整體準確率達89%。而未來詞與意見單元之修飾距離為8以內時,未來性意見準確率達60%。最後以圖表呈現產品的意見狀況,表達使用者對產品各部件的意見與期許。
英文摘要 Texting products usage experience and comments in social media community has been a tendency of most people new behavior. This research is to develop the model of combined with “future related wordings”, “opinion unit retrieval”, and “sentimental analysis” methods for exploring and analyzing text-oriented people opinions and comments. This system prototype adopting with Nunamaker(1991) system development method is to demonstrate the amount of positive and negative in time-frame curve of product opinions as well as to search the possible future related wordings for estimating the needs of product future design.
This study is based on ASUS mobile products data samples to manipulate opinion unit mapping process and the result of this experiment is to find the accuracy rate 89% of matched opinion unit, the distance between “future related word” and opinion unit less than 8 words in most sentences, and reaching 60% corresponding to “future” definition. Using Graphic style describes user product opinions and product expectations as deducing to future related words in final conclusion of this research.
論文目次 第一章 導論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究目的 3
第二章 文獻探討 4
2.1 網路使用行為 4
2.2 未來性資訊 8
2.2.1 未來學方法論 8
一、 以過去為基礎的推論方法 8
二、 模式分析法 10
三、 以想像為主的方法 10
四、 尋找-測試為主的方法 11
五、 變遷因子推測法 11
2.2.2 觀測未來之立足點 12
2.3 情感分析 14
2.3.1 情感分析層級 14
2.3.2 定義意見單元 16
2.3.3 擷取意見單元 17
2.4 意見探勘 19
2.4.1 自動化擷取 19
2.4.2 斷詞系統 21
2.4.3 詞庫建置 22
2.5 意見單元極性分析 24
第三章 研究方法 26
第四章 雛型系統分析與建置 28
4.1 雛型系統架構 28
4.2 資料蒐集模組 30
4.3 預處理模組 31
4.3.1 詞庫建置 31
4.3.2 斷詞系統 35
4.3.3 產品詞庫比對 35
4.4 意見分析模組 37
4.4.1 意見單元蒐集 37
第五章 實驗結果 39
5.1 實驗資料集 39
5.2 系統評估方式 40
5.2.1 F-Measure評估方法 41
5.2.2 未來詞庫評估 42
5.2.3 Kappa值一致性分析 43
5.3 系統評估結果 44
5.3.1 雛型系統評估 44
5.3.2 未來詞庫評估 45
5.3.3 Kappa一致性分析 47
第六章 結論與未來展望 48
6.1 結論 48
6.2 研究貢獻 50
6.3 研究限制與未來展望 52
參考文獻 53


表目錄
表 2 1:中研院平衡語料庫詞類標記集(節錄) 22
表 2 2:情感詞庫詞彙數量統計表 24
表 4 1:華碩產品系列型號暨產品暱稱對照表 32
表 4 2:元件分類及屬性詞表 33
表 4 3:表示未來期望之未來詞 34
表 5 1:評估程度級別指標說明 41
表 5 2:實驗評估結果 44
表 5 3:未來詞距離之準確率比較表 45


圖目錄
圖 2 1全國地區上網率及人數推估 4
圖 2 2個人最常使用寬頻上網之功能趨勢圖 5
圖 2 3全國地區12歲以上民眾使用無線上網及行動上網最常使用功能-網訪民眾 6
圖 2 4 主要使用的網路社群功能 7
圖 2 5中華民國歷年人口統計數字 9
圖 3 1:系統發展研究流程 26
圖 4 1:雛型系統架構圖 28
圖 4 2:Mobile01文章範例圖 30
圖 4 3:意見單元擷取流程 37
圖 5 1:未來詞距離之準確率比較圖 46
參考文獻 中文部分
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英文部分
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