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  • 用於潛力科技選題之文字探勘方法
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  • 並列題名:Text-mining method for discovering potential R&D topics
  • 作者: 林倞, 羅濟威著
  • 出版社:國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
  • 出版年:2018
  • EISBN:9789576192258 PDF
  • 格式:PDF,JPG
  • 附註:STPI-D-E-PR-106-4

內容簡介

本研究目的在於開發文字探勘方法,以用於選擇合適(具前瞻性)之國家科技計畫 徵求主題。本研究首先回顧了科技計畫徵求主題選擇所屬之研究範疇,以及近期文獻中所提到的研究方法進程。為了更便於與文獻之研究方法對照,本研究選擇文獻中常用來討論主題選擇分析方法之染料敏化太陽能電池領域作為測試對象;接著,透過文獻之回顧去理解該領域之近期發展進度,此分析結果稱作人類認知;最後,本研究將所開發之文字探勘方法之結果與上述人類認知進行比對,發現該方法確實能一定程度地呈現該領域之發展進度,而達到本研究之目的。相較於過去文獻的做法,本研究減少人力介入次數,降低對染料敏化太陽能電池技術領域專家之依賴,提升了萃取關鍵字的效率,可作為往後跨學科計畫徵求主題選擇之參考。

研究團隊簡介
林倞為台灣大學材料科學與工程研究所博士;專長領域為太陽能電池、原子層沈積技術、有機與高分子材料製程、專利審查、文字探勘、專利分析、產業趨勢分析等。過去於業界從事有機元件封裝、太陽能電池產線建立相關工作,並曾任經濟部智慧財產局兼任發明專利審查委員,現為國家實驗研究院科政中心趨勢研析與前瞻團隊助理研究員,參與科技前瞻分析與研究工作。
 
羅濟威為元智大學化學工程與材料科學研究所博士;專長領域為催化反應技術、高分子化學、生化技術、純化萃取技術、實驗設計。現為國家實驗研究院科政中心趨勢研析與前瞻團隊助理研究員,參與科技前瞻分析與研究工作。

  • 中文摘要(第I頁)
  • ABSTRACT(第II頁)
  • 執行摘要(第III頁)
  • 第 1 章 緒論(第1頁)
  • 第 2 章 染料敏化太陽能電池(第6頁)
    • 2.1 引論(第6頁)
    • 2.2 工作原理(第6頁)
    • 2.3 效率提升(第8頁)
  • 第 3 章 文字探勘(第21頁)
    • 3.1 資料清理(第21頁)
    • 3.2 片語萃取(第22頁)
    • 3.3 無義字去除(第22頁)
    • 3.4 同根字合併(第22頁)
    • 3.5 建立字詞-文章矩陣(第23頁)
    • 3.6 過少字去除(第23頁)
    • 3.7 時間加權排序(第23頁)
    • 3.8 專家判讀(第28頁)
  • 第 4 章 結論(第32頁)
  • 參考文獻(第36頁)
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