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      FIEK360系列|運用文本大數據分析手法,從大量文本資料呈現關注主題與趨勢要點
      IEK360|Applying Text Big Data Analytics for Manifesting Main Topics from Massive Text Content
      • 2020/02/20
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      簡報大綱

      針對工研院產科國際所各樣的研究議題,產業分析師會透過閱讀相關的文本資料,並將這些資料進行分類與歸納,進而對研究議題進行深度的解讀。然而以人力閱讀大量文本資料,然後再進行分類與歸納,對產業分析師而言是非常辛苦、耗費時間和精力的工作。

      為要減輕產業分析師的痛點,透過FY108光點創新研究計畫的支持,研究團隊建立了工研院產科國際所自主開發的文本大數據分析手法。本研究運用文本詞袋向量計算、文本餘弦相似度計算、網絡集群分析、文字雲等工具串聯,可以快速並客觀地呈現文本資料的關注主題與趨勢要點,幫助產業分析師減少集群與分類苦工,並可將時間和精力多投入在研究議題的深度解讀,此類較有價值的工作。

      簡報內容

      運用文本大數據分析手法,從大量文本資料呈現關注主題與趨勢要點
      NO.1
      產業分析師的痛點:花費大量時間和精神,消化龐大的文本資料
      NO.2
      透過文本大數據分析手法,分擔產業分析師閱讀和分類的苦工
      NO.3
      『文本大數據分析』研究架構
      NO.4
      未來公民論壇: 激發公民想像台灣2030情境與需求
      NO.5
      未來公民論壇 – 學生組
      NO.6
      未來公民論壇 – 青年組
      NO.7
      未來公民論壇 – 輕熟組
      NO.8
      未來公民論壇 – 樂齡組
      NO.9
      公民關注之重大議題
      NO.10
      不同世代關注議題之討論熱度差異
      NO.11
      各世代不同區域關注議題之討論熱度差異
      NO.12
      研究心得
      NO.13
      陳俊儒 研究員政策與區域研究組/科技前瞻與產業生態體系研究部+886-3-5916545LawrenceChen@itri.org.tw
      NO.14

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