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國立臺灣大學 工業工程學研究所 藍俊宏所指導 楊閔翔的 發展以三元組為基礎的知識圖譜與文章摘要萃取技術 （2020），提出碩士論文字數ptt關鍵因素是什麼，來自於萃取式摘要、斷詞、知識圖譜、關鍵字擷取、N元語法、三元組、主詞-動詞-賓語、召回率導向的摘要評估。

而第二篇論文淡江大學 大數據分析與商業智慧碩士學位學程 陳景祥所指導 林延修的 運用非監督式學習強化斷詞系統-以PTT資料為例 （2019），提出因為有 監督式學習、非監督式學習、詞庫建立、文字評估指標、人工斷詞的重點而找出了 碩士論文字數ptt的解答。

最後網站[閒聊] 最少的論文多少頁？ - Master_D | PTT Web則補充：今天研究室同學無聊在亂聊， 還把研究室歷屆學長姐的論文整理了一下， 然後大家忽然聊到碩士論文頁數都在比多的， 目前看到最多的一本總共130多頁， ...

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發展以三元組為基礎的知識圖譜與文章摘要萃取技術

為了解決碩士論文字數ptt的問題，作者楊閔翔 這樣論述：

由於資訊科技的進步，資料的蒐集變得非常容易，導致人類消化資訊的速度遠比不上資料生成的速度，如何從海量的資料中，快速且正確的擷取出有用的資訊，無論在哪個領域中都是非常重要。本論文以「萃取式摘要」與「摘要知識圖譜」為目標，提出萃取式摘要的泛化改良流程。在不引入語系或領域的完整字典下，從文章內容自製暫用辭典，輔以N-gram尋找關鍵詞，藉此產生知識圖譜所需的三元組，即如中文的主詞、動詞、賓語 (SVO) 的概念，最後以關鍵字與三元組出現的頻率為權重標準，挑選關鍵詞與句，再彙整為萃取式摘要。為驗證提出之方法，本論文以內容農場、27篇學術論文與18篇期刊論文進行測試，以原文章之摘要為標準進行ROUGE

-1、2、L的計算，並與TextRank摘取之結果相比。在單篇平均六萬字的27篇論文且同時包含中英文文字下，無論移除或不移除停止字，平均每篇可得到ROUGE-1、2、L平均分為0.44、0.18與0.37，約為TextRank的3倍，可在29秒內處理完畢，速度為TextRank的142秒的5倍速度；在期刊與內容農場之文章也有類似之成果。摘要後以三元組繪製知識圖譜，視覺化呈現單篇文章摘要，可更有效率地理解文章關鍵字之間的關係。

運用非監督式學習強化斷詞系統-以PTT資料為例

為了解決碩士論文字數ptt的問題，作者林延修 這樣論述：

隨著網路快速的發展，已有許多人是藉由網路來抒發自己的情緒及想法，此時分析網路中的資料顯得格外重要，也常使用到文字探勘中「斷詞」的技術。斷詞往往沒有一個明確的斷詞系統或是詞庫進行使用，因此本研究提出了兩階段斷詞，是使用非監督式及監督式斷詞系統所結合而成。 我們希望藉由此兩階段斷詞形成研究文章的專屬詞庫，同時從監督式斷詞系統中選出最適合該研究文章的斷詞系統，將可以節省挑選「較適合」詞庫的時間，也能省下挑選斷詞系統的時間。 研究結果確實能形成9.7萬個詞的詞庫，也改善了一般斷詞系統較容易斷出二字詞的缺點，同時能找出有意義且較長的詞彙。在評估方面，將以人工斷詞為基礎進行召回率(recal

l)、精確率(precision)及F值(F-measure)的計算，發現使用本研究所建議之詞庫及斷詞法，在代表整體表現的F值上將能提升11%左右。

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