任何分析中文文章方面的工作，都必須要能夠解析出文章中的詞彙，才有辦法進行後續處理，因此中文斷詞在中文自然語言的處理上，是相當基礎且重要的前置作業。本論文提出了一種改善中文斷詞的方式，透過BR比值公式轉化詞頻，之後搭配資料探勘中的集群分析(clustering)、決策樹(decision tree)、支持向量機(support vector machine)以及貝氏分類器(Bayes classifier)得到最佳的分群和分類，驗證的部分以正確率、精確率、召回率和綜合評價指標評估模型分類效果，即斷詞效果。
    以批踢踢實業坊股票版文章為例，在不需要提取大量文章訓練斷詞器的前提下，依照文章不同結構的比例提取貼文，經過公式轉換後，進行分群以及訓練分類器，實證結果顯示，在不需要大量的文章資料，跟現行常用的中文斷詞器相比較，本研究所提出的中文BR斷詞器亦能夠保持不錯的斷詞效果。

The efficiency of the full-text parser cannot be emphasized enough while working with natural language processing systems especially for Chinese articles. Inspired by the mutual information theory of Shannon (1949), this research proposes an adjusted form of point mutual information, called binding ratio. Incorporating with the cluster analysis, decision tree, support vector machine and Bayes classifier, the binding ratio Chinese parser enhances the word breaking performance in terms of the accuracy, precision, recall rate and f1-measure. The implementation and application has been provided using articles collected from Taiwan’s internet platform PTT stock board in this research.

目錄
第一章 緒論	1
第一節 研究背景與動機	1
第二節 研究目的	4
第三節 研究架構	5
第二章 文獻探討	7
第一節 文字探勘與自然語言處理	7
第二節 斷詞法	9
第三節 相關問題	15
第三章 研究方法	17
第一節 研究架構	19
第二節 實驗文本	21
第三節 斷詞	21
第四節 分群與分類方法	26
第五節 模型評估	43
第四章 實證結果	46
第一節 資料來源	46
第二節 資料預處理	47
第三節 實證結果	50
第四節 實證結果比較	54
第五章 結論	57
第一節 結論與建議	57
第二節 未來研究方向與建議	58
參考文獻	59

表目錄
表 2 1文件矩陣	9
表 2 2 1常見已經被開發的斷詞分詞器	11
表 3 1台灣熱門論壇	18
表 3 5 1 混淆矩陣	43
表 4 3 1分群正確率比較表	51
表 4 3 2分群精確率、召回率和綜合評價指標比較表	52
表 4 3 3分類預測正確率比較表	53
表 4 3 4分類精確率、召回率和綜合評價指標比較表	53
表 4 4 1原始資料與經過資料轉換的正確率比較表	54
表 4 4 2原始資料與經過資料轉換的正確率比較表	55

圖目錄
圖1 1研究架構流程圖	6
圖2 1文字探勘基本流程圖	8
圖3 1批踢踢實業坊上線人數統計圖	17
圖3 2研究方法架構流程圖	20
圖 3 3批踢踢實業坊股票版中原始資料之示意圖	21
圖3 4決策樹的結構示意圖	31
圖3 5特徵映射示意圖	35
圖3 6支持向量機分類示意圖	36
圖4 1雙字詞之詞頻文件矩陣截圖	48
圖4 2加入人工標記之文件矩陣截圖	49
圖4 3經BR轉換之文件矩陣截圖	50

參考文獻
中文參考文獻
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