moea_joint
104年
[圖書資訊] 圖書館學與資訊科學概論、資訊系統與資訊檢索
第 21 題
下列哪一項不是處理文字Token所關心的議題?
- A 型態變異
- B 局部相關詞
- C 同義詞
- D 多義詞
思路引導 VIP
當我們試著讓電腦看懂一段文字，並將每個「字」轉換成索引標籤時，想像一下：如果你遇到兩個長得完全不同但意思一樣的詞，或是同一個詞在不同句子裡有不同意思，這些是不是你必須優先解決的「單個詞彙」問題？接著請思考，如果我們要討論「哪些詞常在特定主題的文章中一起出現」，這是在處理單個詞彙的定義，還是在分析詞與詞之間的關聯性呢？
🤖
AI 詳解
AI 專屬家教
恭喜你準確地辨識出題目中的核心陷阱！這題考驗的是對資訊檢索中「字詞預處理（Tokenization & Normalization）」階段的深入理解。你選對了 (B) 局部相關詞，代表你已經能清晰區分「詞彙本身屬性」與「檢索擴充策略」之間的界線。
字詞正規化與語意挑戰
在處理文字 Token（詞元）時，我們的目標是將零散的字串轉化為具代表性的索引詞。這過程中必然會遇到字面上的型態變異（如英文的單複數或時態變化），以及語意層面的同義詞（不同字同義）與多義詞（同字不同義）的挑戰。這些議題都直接影響了系統如何精確地「界定」一個詞元的本質與範疇。而「局部相關詞」通常出現在檢索後的相關回饋（Relevance Feedback）階段，用於擴充查詢式，屬於文件間的統計關聯，而非字詞處理階段的基本關心點。
▼ 還有更多解析內容