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以XML為基礎的網站系統(I)
(2002)
李嘉晃
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CHIA-HOANGLEE
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交通大學資訊科學系
使用類神經彈性網路來解決時間序列影像問題
(1993)
李嘉晃
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CHIA-HOANGLEE
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交通大學資訊科學研究所
影像序列分析是電腦視覺的一項重要課題,這項工作需要先建立部分依賴特徵(Feature)的分析方法都是假設對應(Correspondence),此計畫的目的是要提出解決對應的問題.最近我們利用類神經網路的方法「Elastic Net」成功地解決時間問題.此計畫的目的是要:ぇ擴大「Elastic Net」的使用範圍使Elastic Net的方法可以適用,例如Edges,Regions.え把目前理論上的初步成果在實際的環境下做測試與修正,轉換成包括Elastic Net for Stereo Vision in Real Environment, Range Data.
利用基因演算法演化且建構具有功能的中間節點之類神經網路
(2000)
李嘉晃
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CHIA-HOANGLEE
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國立交通大學資訊科學學系
文件主題分段的探討
(2004)
李嘉晃
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CHIA-HOANGLEE
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國立交通大學資訊科學學系
文件主題分段技術已經廣泛使用於資訊擷取、新聞分類等領域。雖然許多技術在處理長篇文件上有良好的效果，但針對短文文件集、例如學生寫作作品分析、網路新聞快訊分類等的實際應用仍有其困難。其主要的困難有三：第一、短文文件本身受限於文件長度，提供的語意訊息較少，使用現有主題分段方法因未有足夠訊息導致以文句間語意關聯值誤差擴大。第二、傳統統計式方法或使用機器學習之規則式方法需要大量的訓練文件集，然而特定主題的短文文件往往數量有限。而人工建立規則的規則式方法往往需要大量資源建立大量語意規則，針對特定主題以人工發展語意規則非常困難。第三、中文文件的語言特性使得對拼音文字文件有效的方法未必適用於中文文件。例如中文詞的高度語意歧義性與中文句斷字正確率造成語意關聯值的誤差會導致用於拼音語言方法的正確率下降。因此，我們計畫提出一個文件主題分段的新方法，其特色有三：一、能處理文件長度短的文件。二、能使用少量的訓練文件訓練模型、卻仍能保持較高的預測正確率與執行效能。三、對中文文件能維持較高的分段正確率。這主題分段方法將非常適合於中文語言處理的實際應用中。
自動中文寫作評閱系統之研究
(2005)
李嘉晃
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CHIA-HOANGLEE
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國立交通大學資訊科學學系(所)
寫作自動評閱技術是目前人工智慧在教育應用中頗受矚目的研究，可使用於數位學習、教育測驗、語言檢定等領域，有效提升寫作評閱的效率與信度、大幅降低評閱成本。雖然國外在英文寫作上針對特定題目及文體已有良好之自動評閱技術，但針對不同性質寫作、使用不同語言及進一步應用仍有其困難。其主要的困難有三：第一、傳統方法使用與分數具有高相關性的間接特徵作為依據，但這些間接特徵並無法呈現作品本身真正的問題，使得傳統方法無法進一步的應用，也容易因受試者掌握規則而失效。第二、由於語意分析困難，傳統技術利用語法及邏輯結構分析來推論其語意表達能力，這種間接推論無法直接評估作品的語意呈現程度。第三、使用於英文的傳統技術多使用效能極佳的文法剖析工具進行語法及文句結構分析，然而針對缺少高效能語法分析工具的語言，傳統方法會因為無法有效分析語法及文句結構導致效能大幅下降。另外，對於非拼音文字文件，其語言特性使得對拼音文字文件有效的方法未必適用。例如目前中文句斷字的少許錯誤會擴大語法及文句結構剖析的錯誤比率，更進一步降低寫作評閱的正確率。因此，我們計畫發展並設計出一個中文寫作自動評閱系統原型，其特色有三：一、能針對寫作進行直接的語意分析，直接給予語意層次評價。二、以更多的直接特徵取代一般的間接及語法特徵，維持評閱結果高預測正確率。三、對中文寫作能維持高正確率。預期此系統將提供心理計量與教育測驗領域強大的應用工具，伴隨發展之自然語言技術亦可廣泛應用於資訊擷取領域的實際應用中。
資訊學門學科能力測驗題庫製作
(1996)
李嘉晃
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CHIA-HOANGLEE
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國立交通大學資訊科學系