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AIEE

研究報告之資料庫化

Table of contents

背景

結構化資訊提取

將報告中的結構化資訊提取出來並進行索引的確可以包括每個段落的關鍵字或關鍵字詞。 索引的目的是使文件的內容更容易搜尋和檢索，以便使用者可以找到特定主題或資訊。

具體來說，可以考慮以下方法：

  1. 關鍵字提取：使用自然語言處理（NLP）技術，可以從每個段落中提取關鍵字或關鍵短語，這些關鍵字可以反映段落的主題或內容。

  2. 標記化：將文字分割成單字或片語，以便更容易處理和索引。 標記化也可以將文字轉換為標準化的形式。

  3. 索引建構：將提取的關鍵字或標記建構成一個索引，其中包括詞彙表和指向文件中出現這些關鍵字的位置的引用。

  4. 搜尋引擎：使用搜尋引擎技術，將索引用於使用者查詢，以傳回包含相關關鍵字的段落或文件。

這樣，使用者可以透過輸入關鍵字或短語來搜尋報告，並找到包含這些關鍵字的段落或文件部分。 這種方式可以更方便地讓使用者存取報告中的信息，而不必手動瀏覽整個報告。

文件資料庫之建立

要建立一個文件資料庫，以便搜尋引擎可以索引和連接文檔，通常需要使用專門的資料庫引擎或搜尋引擎。 以下是一些一般性的步驟：

  1. 選擇資料庫引擎或搜尋引擎：
    • 資料庫引擎：如果你的文件是結構化的，例如在資料庫表中，你可以考慮使用關聯式資料庫管理系統（RDBMS）如MySQL、PostgreSQL或SQLite來儲存文件。
    • 搜尋引擎：如果你的文件是非結構化的，例如文字文件、網頁或日誌文件，你可能需要使用專門的搜尋引擎如Elasticsearch、Apache Solr或全文搜尋資料庫如MongoDB。
  2. 導入文件：
    • 對於資料庫引擎，你可以編寫腳本或使用資料庫客戶端將文件插入資料庫表中。
    • 對於搜尋引擎，你需要編寫腳本或使用搜尋引擎的 API 來匯入文件。 通常，搜尋引擎會自動對文件進行索引，以便進行全文搜尋。
  3. 定義索引和連接：
    • 對於資料庫引擎，你可以使用表格的關係定義連線。 例如，在關聯式資料庫中，你可以使用外鍵來建立文件之間的關係。
    • 對於搜尋引擎，你可以定義索引字段，以便可以按特定字段進行搜尋。 你也可以建立連接，例如，將文件連接到相關的標籤或類別。
  4. 實作搜尋功能：
    • 對於資料庫引擎，你可以使用 SQL 查詢來執行搜尋操作。
    • 對於搜尋引擎，你可以使用搜尋查詢語言（例如，Elasticsearch 使用的是 Elasticsearch 查詢 DSL）來執行搜尋操作。
  5. 優化性能：
    • 針對大量文件和高負載，你可能需要考慮效能最佳化。 這可能涉及快取、分區、分片等策略，這取決於你選擇的引擎。
  6. 保護資料：
    • 為了保護文件和數據，確保實施適當的安全性措施，如存取控制、身份驗證和加密。
  7. 維護與備份：
    • 定期備份資料以防止資料遺失，並進行資料庫或搜尋引擎的維護，以確保效能和可用性。
  8. 測試和監控：
    • 測試搜尋功能以確保其準確性和效能。 設定監控以即時監測系統的運作狀況。

具體的實作取決於你的需求和選擇的技術棧。 對於大型文件資料庫和搜尋引擎，通常需要深入的規劃和設計。

欄位

建立研究報告文件資料庫時，可以考慮包括以下一些常見的字段，這些欄位有助於有效地組織和檢索研究報告：

  1. 標題：報告的標題，簡潔扼要地描述報告的主題。

  2. 作者：報告的作者或團隊的姓名。

  3. 機構：作者所屬的機構或單位。

  4. 關鍵字：描述報告主題的關鍵字或短語，方便搜尋和分類。

  5. 摘要：報告的摘要，提供了關於報告內容的概述。

  6. 正文：報告的正文內容，可以是純文字或連結到實際報告文件。

  7. 報告日期：報告的發布日期或撰寫日期。

  8. 報告類型：報告的類型，例如研究報告、年度報告、技術報告等。

  9. 報告編號：報告的唯一識別碼或編號，有些機構會為報告分配特定的編號。

  10. 文件格式：報告的文件格式，例如PDF、Word文件等。

  11. 連結：報告的線上連結或儲存位置。

  12. 引用：其他文獻或報告引用了該報告的資訊。

  13. 關聯項目：與報告相關的研究項目或計畫。

  14. 許可證資訊：報告的使用許可證或版權資訊。

  15. 附加資訊：其他有關報告的信息，例如報告的語言、地區、主題分類等。

這些欄位可以根據資料庫的特定需求進行擴充或自訂。 建議使用資料庫管理系統（例如MySQL、MongoDB等）來建立和管理研究報告資料庫，以便有效地儲存、檢索和管理報告資訊。

報告格式和組織

研究報告可以包含結構化和非結構化的內容，具體取決於研究報告的格式和組織方式。 通常情況下，研究報告包含以下幾個部分：

  1. 標題和作者資訊：通常是結構化的，包括報告的標題、作者的姓名和機構等。

  2. 摘要：通常是結構化的，提供了報告的總結和關鍵結果。

  3. 引言：包含研究的背景、目的和假設，通常是結構化的。

  4. 方法：描述了研究的方法和實驗設計，通常是結構化的，包括實驗步驟、資料收集方法和分析方法。

  5. 結果：呈現研究的主要結果和發現，通常是結構化的，包括表格、圖表和統計數據。

  6. 討論：分析和解釋結果，並提供對研究問題的回答，通常是結構化的。

  7. 結論：總結研究的主要發現和得出的結論，通常是結構化的。

  8. 參考文獻：列出引用的文獻和資料，通常是結構化的。

除了上述結構化部分外，研究報告還可能包含非結構化的內容，如討論中的觀點和建議，以及與研究主題相關的背景資訊。 因此，研究報告通常是一種混合型文檔，結構化和非結構化內容並存。

要將研究報告的結構化部分轉換為可搜尋的文件或資料庫，你可以將報告中的結構化資訊提取出來並進行索引，以便將其用於搜尋和連接。 這可以透過自然語言處理（NLP）和文本挖掘技術來實現。

提取工具

自然語言處理（NLP）和文本挖掘技術可以用於提取文本中的關鍵字和短語。 以下是一些建議的軟件系統和做法：

  1. NLTK (Natural Language Toolkit)：NLTK 是一個Python庫，提供了各種NLP工具和資源，包括詞彙處理、標記化、詞幹提取和關鍵字提取等功能。

  2. spaCy：spaCy 是另一個流行的Python庫，用於自然語言處理任務，包括關鍵字提取。 它具有快速的性能和廣泛的語言支援。

  3. TextBlob：TextBlob是一個易於使用的Python庫，提供了文字處理和NLP功能，包括關鍵字擷取。

  4. Gensim：Gensim 是一個用於主題建模和文檔相似性分析的Python庫，它可以用來提取文本中的主題詞。

  5. TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：TF-IDF是一種經典的文本挖掘技術，用於計算文本中詞語的重要性。 許多NLP庫和工具都包含了TF-IDF的實作。

  6. 機器學習方法：使用機器學習演算法，如基於詞向量的方法（Word2Vec、FastText）或深度學習方法（BERT、GPT），可以學習文本中的關鍵字和短語。

  7. 自訂規則：根據特定領域或任務的需求，可以編寫自訂規則來提取關鍵字。 例如，可以定義規則來提取特定詞性的詞語或名詞短語。

  8. 開源工具和API：還有一些開源工具和NLP API，如TextRazor、AlchemyAPI（現在是Watson Natural Language Understanding）等，可以用於關鍵字擷取。

在選擇工具或方法時，需要考慮文字資料的特性、任務需求和可用資源。 通常，可以嘗試不同的方法和工具，然後根據性能和效果選擇最適合的方法。 此外，關鍵字提取是一個廣泛研究的領域，有許多相關的研究和文獻可供參考，以幫助選擇適當的技術和工具。

TODO’s

  • 造訪並選擇一個提取工具、
  • 建立文件轉DB的工作流程
  • 試運行、
  • try solr搜尋
  • try solr+swirl