社區林業計畫自動分類之研究－以關鍵詞為基礎

Keyword Based Categorization for Community Forestry Projects

李來錫(Lai-Hsi Lee) ； 陳美惠(Mei-Hui Chen) ； 戴元銘(Yuan-Ming Tai)

《國立臺灣大學生物資源暨農學院實驗林研究報告》 21卷2期 (2007/06) Pp. 93-103

https://doi.org/10.6542/EFNTU.200706_21(2).0001

摘要

林務局社區林業計畫廣受各社區的歡迎，但卻因內容繁多歸類困難，導致各申請社區無法有效學習其他社區過去的經驗。本研究針對社區林業計畫提出文件自動分類的方法，幫助其有效整理分類計畫。研究攫取過去所有已分類的計畫之關鍵詞，建立社區林業專業詞庫，再利用二元字串比對技術，將新計畫內容的詞句與詞庫關鍵詞進行比對，並採權重值與門檻值的設定，進一步增加文件分類的效能，以自動將新的計畫進行分類。研究結果顯示，分類結果的準確率達93.55%，已可有效進行計畫分類。分類結果預期可以協助各社區瞭解其計畫的歸類，從而參考相同類別的計畫內容，以汲取相似社區的社區林業發展經驗。

關鍵字

文字分類 ； 二元字串 ； 向量檢索 ； 關鍵詞

並列摘要

Community forestry projects proposed by Forestry Bureau had been a popular policy for community development. However, project categorization difficulty deters learning from experiences of other communities. This study aims to propose a method to categorize projects automatically. Collected keywords from previously categorized projects are employed to construct a keyword data base for comparisons. Then the weighted bi-gram technique is employed to compare keywords of new projects in the data base. The resulting precision, at 93.55%, demonstrates the superior performance of project categorization. The results are expected to assist newly participating communities learning experiences from other communities in the same project categorization.

並列關鍵字

Text categorization ； bi-grams ； vector indexes ； keywords