市長信箱是民眾陳情的管道之一，民眾陳情文件日益增加，文件分類的需求也因應而生。文件分類的方法不外乎有斷詞、語料庫、詞頻統計、關聯法則、混合式、文法剖析等，這幾種方法大多都要配合詞庫或辭典一起運作，當有新增詞彙時，就有可能造成分類的精準度下降，因此本研究提出一種方法，此方法不需預先建立詞庫及分類字典、不限任何語系、可處理非結構化的文件、不需考慮文件是否有停用詞、亦不需考慮詞性，此方法稱為「基因演算法(GA)」。
　　本方法中，以70%的資料輸入做為訓練文件，30%做為測試文件，將一訓練文件產生好幾條染色體，訓練文件依染色體基因值(0或1)產生特徵詞組，每一條染色體依據適應度函式評估，逐一與所有訓練文件比較，搜尋出符合評估條件的染色體，並找出與其他類別相似度最低的一組染色體，以最好的幾條染色體做為此類別分類模型之一，依此方式產生所有訓練文件的分類模型後，以測試文件來驗證分類的成效。
　　本研究使用台北市市長信箱FAQ資料進行研究，分別以不同文件長度、十摺交叉驗證法、以及不同比例的訓練文件與測試文件數量進行三項實驗。研究結果發現，可以在不用配合詞庫的運作下，使用GA來產生自動分類模型，實驗結果顯示平均正確率達到89%，平均精確率達到47%，平均召回率達到45%。以訓練文件本身來驗證正確率及其他度量指標的話，其結果值都達到99%以上。再以ROC curve來評估，分類水準亦在45度線之上，且比亂數隨機分類結果好很多。另外在F-measure上最好也有達到0.7的水準，平均值也都在0.4以上。
　　實驗結果可證實，訓練文件的數量、訓練文件的內容、各類別文件間的相似度以及文件長度皆會影響分類器的成效。但必須提供大量訓練與測試的資料才能建立較正確的模式，且計算相當耗時，文件長度愈長則時需花費愈多時間建立分類模型，當訓練資料增加也會造成運算速度變慢，類別過多時也會使分類準確度下降。

In a democratic society, the number of public opinion documents increase with days, and there is a pressing need for automatically classifying these documents. Traditional approach for classifying documents involves the techniques of segmenting words and the use of stop words, corpus, and grammar analysis for retrieving the key terms of documents. However, with the emergence of new terms, the traditional methods that leverage dictionary or thesaurus may incur lower accuracy. Therefore, this study proposes a new method that does not require the prior establishment of a dictionary or thesaurus, and is applicable to documents written in any language and documents containing unstructured text. Specifically, the classification method employs genetic algorithm for achieving this goal.
In this method, each training document is represented by several chromosomes, and based on the gene values of these chromosomes, the characteristic terms of the document are determined. The fitness function, which is required by the genetic algorithm for evaluating the fitness of an evolved chromosome, considers the similarity to the chromosomes of documents of other types.
This study used data FAQ of e-mail box of Taipei city mayor for evaluating the proposed method by varying the length of documents. The results show that the proposed method achieves the average accuracy rate of 89%, the average precision rate of 47%, and the average recall rate of 45%. In addition, F-measure can reach up to 0.7.
The results confirms that the number of training documents, content of training documents, the similarity between the types of documents, and the length of the documents all contribute to the effectiveness of the proposed method.

第一章、緒論 ............................................................................................ 1
　第一節、研究背景 ................................................................................ 1
　第二節、研究動機 ................................................................................ 3
　第三節、研究目的 ................................................................................ 4
　第四節、論文架構 ................................................................................ 8
第二章、文獻探討 .................................................................................... 9
　前言 ........................................................................................................ 9
　第一節、各種文件探勘方法 .............................................................. 12
　　1.1 中文文件處理 ............................................................................ 12
　　1.2 詞庫斷詞法 ................................................................................ 13
　　1.3 統計斷詞法 ................................................................................ 13
　　1.4 法則式斷詞法 ............................................................................ 13
　　1.5 混合式斷詞法 ............................................................................ 14
　　1.6 文法剖析法 ................................................................................ 15
　　1.7 文件分類技術 ............................................................................ 15
　　1.8 文件摘要 .................................................................................... 18
　　1.9 文件自我擴展方法 .................................................................... 19
　　1.10 文字知識探勘 .......................................................................... 19
　　1.11 本體論 ...................................................................................... 20
　　1.12 分類模型評估準則 .................................................................. 21
　　1.13 特徵值加權法 .......................................................................... 21
　第二節、民眾陳情處理 ...................................................................... 23
　第三節、基因演算法 .......................................................................... 26
　　3.1、基因演算法概述 ..................................................................... 26
　　3.2、基因演算法基本理論 ............................................................. 26
　　3.3、基因演算法之特色及優點 ..................................................... 28
　　3.4、GA 和一般的最佳化搜尋方法之不同處 .............................. 29
　第四節、分類器品質評估 .................................................................. 30
　　4.1、以ROC曲線評估 ..................................................................... 30
　　4.2、以性能指標評估 ..................................................................... 31
　　4.3、以F度量評估 ........................................................................... 32
　　4.4、以十摺交叉驗證法確保品質 ................................................. 32
第三章、研究方法 .................................................................................. 33
　3.1 研究步驟 ........................................................................................ 33
　3.2 研究流程 ........................................................................................ 34
　3.3 資料來源 ........................................................................................ 36
　3.4 訓練文件 ........................................................................................ 37
　3.5 基因演算法 .................................................................................... 37
　　3.5.1 Chromosomes:染色體編碼及初始化 ..................................... 37
　　3.5.2 Fitness:適應度函數 ................................................................. 39
　　　3.5.2.1 相似度 .............................................................................. 39
　　　3.5.2.2 適應度計算 ...................................................................... 40
　　3.5.3 基因演算法參數 ..................................................................... 41
　　　3.5.3.1 參數說明 .......................................................................... 41
　　　3.5.3.2 參數設定 .......................................................................... 41
　　3.5.4 基因演算法的操作 ................................................................. 42
　　3.5.5 資料前置處理 ......................................................................... 44
　3.6 測試文件相似度計算及分類 ........................................................ 44
第四章、成效評估 .................................................................................. 46
　4.1 雛形系統實作說明 ........................................................................ 46
　4.2 實驗設計 ........................................................................................ 46
　　4.2.1 分類模型的產生與驗證 ......................................................... 46
　　　4.2.1.1 分類模型的產生 .............................................................. 46
　　　4.2.1.2 分類模型的驗證 .............................................................. 48
　　4.2.2 分類結果分析 ......................................................................... 48
　4.3 以實際民眾陳情文件驗證自動分類器 ........................................ 50
　　4.3.1 民眾陳情文件 ......................................................................... 50
　　4.3.2 民眾陳情文件自動分類 ......................................................... 51
　4.4 分類模型驗證方法 ........................................................................ 53
　4.5 實驗說明 ........................................................................................ 54
　4.6 實驗結果分析 ................................................................................ 54
　　4.6.1 實驗一結果 ............................................................................. 55
　　4.6.2 實驗二結果 ............................................................................. 72
　　4.6.3 實驗三結果 ............................................................................. 74
　4.7 實驗結果總合說明 ........................................................................ 76
第五章、結論與未來研究建議 .............................................................. 77
　5.1 基因演算法分類效益 .................................................................... 77
　5.2 其他分類方法 ................................................................................ 77
　5.3 研究範圍 ........................................................................................ 79
　5.4 研究限制 ........................................................................................ 79
　5.5 未來研究建議 ................................................................................ 79
參考文獻 .................................................................................................. 81
附錄一、中研院平衡語料庫詞類標記集 .............................................. 86
附錄二、民眾陳情文件以「中央研究院中文斷詞系統」處理結果 .. 88
附錄三、基因演算法產生分類模型過程 .............................................. 89
附錄四、基因演算法產生之適應度及染色體-以文件長度50為例 ..... 90

中文部分
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