胡志堅;陳昱安;
頁: 209-237
日期: 2024/04
卷期: 31(2)
關鍵字: 音樂風格分類;卷積神經網路;音樂資訊檢索;文字探勘;主題模型;
Keywords: Music genre classification;Convolutional neural network (CNN);Music information retrieval (MIR);Text mining;Topic model;
摘要: 資通訊科技的蓬勃發展，驅使眾多音樂愛好者透過音樂串流服務平台聆聽和分享音樂創作。然而，隨著音樂作品數量的增加，有效管理這些作品並提升音樂檢索效能，成為音樂數位典藏的重要課題。目前的音樂素材檢索和歸類，缺乏同時考量音樂風格及其創作之文化背景。因此，本研...

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黃純敏;
頁: 275-306
日期: 2019/07
卷期: 26(3)
關鍵字: 主題模型;主題凝聚;古詩分類;詩詞格律;中文語句鏈;潛藏狄利克雷分配;
Keywords: topic model;topic coherence;classical poem classification;Chinese classic poetic formula;Chinese syntactic chain processing;LDA;
摘要: 鑒於傳統白話文的斷詞技術對於古詩往往有扞格不入的缺憾，本研究分別以基於語句鏈提出的CSCP與基於詩詞格律提出的CCPF斷詞法，擷取詩詞關鍵語彙。實驗素材取自中國詩詞全盛時期的唐宋詩詞，共計204633首詩，建構潛藏狄利克雷分配（LDA）的特徵詞詞袋，再依朝代分別執行C...

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郝沛毅;歐仁彬;黃天受;林振穎;吳建生;
頁: 363-395
日期: 2018/10
卷期: 25(4)
關鍵字: 股價預測;情緒分析;潛在狄利克雷分配;文字探勘;模糊理論;支持向量機;
Keywords: stock trend prediction;sentiment analysis;latent dirichlet allocation;text mining;fuzzy theory;support vector machine;
摘要: 能夠成功預測股票漲跌趨勢明顯地有許多好處，根據效率市場假設，公司股票的價值是由當前所有可用的信息給定。當分析師、投資者和機構交易者評估當前股價時，新聞在股價估值過程中發揮重要作用。事實上，金融新聞刊載有關於公司基本面的訊息，和影響市場參與者期望的質化...

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陳林志;葉國暉;陳大仁;陳冠瑜;
頁: 155-183
日期: 2017/04
卷期: 24(2)
關鍵字: 潛在語意分析;機率潛在語意模型;潛在狄利克里分配;關係主題模型;谷歌部落格搜尋;
Keywords: latent semantic analysis;probabilistic latent semantic analysis;latent dirichlet allocation;relational topic model;Google blog search;
摘要: 部落格搜尋引擎是ㄧ種類似於谷歌的搜尋引擎，因為它們會自動收集來自網路上大量的資訊，並利用免費的介面讓一般人能搜索它們的資料庫。兩者之間的差異在於，部落格搜尋引擎主要是針對部落格進行索引並篩選掉一般的網頁，這個功能讓部落格搜尋引擎增加了一些特殊和獨特性...

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