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文字部件為本的語料分析：一個子字詞層次的中文語料庫工具

為了解決nowadays同義詞的問題，作者廖永賦 這樣論述：

中文書寫系統在世界書寫系統中具有獨特的地位，因為絕大多數的漢字為語素文字 (logogram)。因此，漢字本身即攜帶語義訊息，而不像許多其他書寫系統需透過拼音對應至詞彙來攜帶語意訊息。此外，漢字通常可以被分解成更小的元素，這些元素常攜帶著與該漢字相關的語意和發音。然而，由於漢字的編碼方式 (encoding)，電腦使用者不容易取得這些豐富的資訊——一個漢字對應到電腦中的一個編碼 (code point)，這讓使用者無法進一步取得漢字的內部結構訊息，因為編碼本身並不會記錄這些資訊。例如，中文使用者會知道，「淋」和「霖」這兩個字的發音相同，因為它們有共同的部件「林」。但是我們無法從「淋」和「霖」

的編碼中取得這個共同的部件——在 Unicode 中，「淋」與「霖」分別對應到 U+6DCB 與 U+9716，但這些編碼並無法表徵這兩個字具有關聯的事實。面對這個局限，我們開發了一個可分析子字詞層次的中文語料庫工具。這個語料庫工具讓使用者能夠取得漢字豐富的部件資訊 (包含部首與非部首)，例如，這讓使用者可以根據漢字共有的部件進行檢索 (舉例來說，透過共同部件「林」，可以取得「淋」、「霖」、「琳」、「箖」與「惏」)，並且讓使用者能夠透過這類訊息來進行語料的量化分析。除了語料庫工具之外，我們還進行了一項個案研究，以透過實徵資料驗證子字詞層次的資訊是否有用，並同時探索此階層與更高階層的語意關聯。結

果顯示，某些特定的漢字部首語義訊息與詞彙的語義訊息具有顯著的關聯，然而多數的部首與詞彙類型並無明確的對映關係。論文最後，我們指出了漢字內部的高度遞迴結構對於當前研究的一些影響，並討論了解決相關困境的潛在可能。

標註資料擴展應用於零樣本意向偵測的生成式模型

為了解決nowadays同義詞的問題，作者李鈺祥 這樣論述：

意向偵測是任務導向對話系統的子任務之一，針對使用者的輸入字句辨識其真正的意向為何，如此才能幫助後續的應用。現今多數已上線商用的意向偵測，皆是在特定的產業、領域。然而，更多的實際應用會面臨不同領域、資料的稀缺等問題。本篇論文針對跨領域、零樣本的情境進行探討，提出了具有新穎向生成式推理模型，並且進一步結合標註資料擴展，提升效能。在訓練階段，標註資料擴展包含了來回翻譯擴展、同義詞擴展，以及兩者的結合，使主任務模型進行意向偵測之結果可具多樣性。在跨領域零樣本推理的階段，集成模型匯聚基於BERT預訓練模型的句子向量餘弦相似度、基於T5預訓練模型的STSB任務字句相似度、基於詞彙的句子相似度等資訊，使來

源領域的已預測意向類別，能被精準推理至目標領域的意向類別。本篇論文的實驗素材包含SNIPS、ATIS、MultiWOZ、SGD等常見於意向偵測的資料集。實驗設定則是利用每一個資料集當作來源領域，其他皆為目標領域，同時結合不同的推理與擴展方法組合進行實驗。實驗結果顯示，本研究所提出之方法能有效提升零樣本跨領域學習的效能。對於本研究的挑戰性因素，亦作了詳細的分析與討論。