美食文章名稱實體辨識方法之研究

Abstract

隨著生活型態逐漸精緻，美食觀光成為近年來熱門的現象，而近年來台灣美食小吃逐漸在國際受到矚目，甚至有?多外國觀光客為此慕名而來。而在決定享用那些美食之前，?多人會依其它人的建議去選擇。在WEB2 0的社群平台當中，部落格擁有豐富的美食相關資訊以及知識，這些有關美食的意見分享以及資訊交流，成為?多人在做決策時的參考依據。 此外，行動裝置的發展，讓地理資訊系統(Geographic Information System GIS)以及相關的在地化服務(Location Based Service LBS)隨之而生，?多使用者會利用所在地理位置來查詢需要的資料。但在查詢部落格文章時，常常因為螢幕大小的限制導致使用者在?讀上的不便。因此，如何快速地從文章中獲得重要的名稱實體成為一個值得研究的議題。 因手持設備顯示的限制，需將資料精簡且準確的選出重要資訊。然而，常遇到的問題是因為擷取錯誤的用詞，導致資訊不夠精確。而過去?多研究為了改善此狀況，嘗試從這些複雜且非結構化的部落格文章中找出文章中的重要字詞。因此，名稱實體辨識(Name Entity Recognition NER)成了重要工作。獲得名稱實體後，另一工作是判斷作者對特定美食的評價意見，此為意見探勘(Opinion Mining)的應用。 綜上所述，本研究設計一NER的方法，透過觀察文章寫作習慣以及搜尋引擎的幫助，提高美食文章的?廳名稱實體擷取準確度。並利用資料集中美食名稱斷詞後的特徵字詞，加上搜尋引擎的篩選，重組找出文章中的美食名稱。接著將美食名稱和意見字詞對應，形成成對資訊]。最後，透過文章中的地址資訊轉換後的經緯度地理訊息，建立一個美食地圖，將結果呈現給使用者，作為找尋美食的參考依據。

Date of Award	2014 Jun 18
Original language	Chinese
Supervisor	Hei-Chia Wang (Supervisor)