理學院

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學院概況

理學院設有數學系、物理學系、化學系、生命科學系、地球科學系、資訊工程學系6個系(均含學士、碩士及博士課程),及科學教育研究所、環境教育研究所、光電科技研究所及海洋環境科技就所4個獨立研究所,另設有生物多樣性國際研究生博士學位學程。全學院專任教師約180人,陣容十分堅強,無論師資、學術長現、社會貢獻與影響力均居全國之首。

特色

理學院位在國立臺灣師範大學分部校區內,座落於臺北市公館,佔地約10公頃,是個小而美的校園,內含國際會議廳、圖書館、實驗室、天文臺等完善設施。

理學院創院已逾六十年,在此堅固基礎上,理學院不僅在基礎科學上有豐碩的表現,更在臺灣許多研究中獨占鰲頭,曾孕育出五位中研院院士。近年來,更致力於跨領域研究,並在應用科技上加強與業界合作,院內教師每年均取得多項專利,所開發之商品廣泛應用於醫、藥、化妝品、食品加工業、農業、環保、資訊、教育產業及日常生活中。

在科學教育研究上,臺灣師大理學院之排名更高居世界第一,此外更有獨步全臺的科學教育中心,該中心就中學科學課程、科學教與學等方面從事研究與推廣服務;是全國人力最充足,設備最完善,具有良好服務品質的中心。

在理學院紮實、多元的研究基礎下,學生可依其性向、興趣做出寬廣之選擇,無論對其未來進入學術研究領域、教育界或工業界工作,均是絕佳選擇。

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    Twitter使用者之立場偵測:基於目標集子集的分而治技術應用於深度學習方法
    (2018) 張瀞云; Chang, Ching-Yun
      「立場」這個概念是模糊的。在人們用文字表達的敘述裡,可能包含正向或負向的情緒詞彙、肯定或否定的語氣,但這些特徵都不是直接與立場相關聯。人們可以透過支持一個對象來反對特定目標(明喻),也可以藉由反諷一個對象來反對特定目標(暗喻)。在本研究中,將已標記立場標籤、來自Twitter使用者所撰寫的推文(Tweet)當作訓練資料,使用監督式學習的方式訓練深度神經網路(Deep Neural Network)。   本論文提出了一個新的訓練方法,將訓練資料依據主題(Target)分割成五個子集,這五個子集作為主題集(Target Set)的元素,然後以這個主題集的所有子集(Subsets of the Target Set)當作訓練資料來訓練模型。換句話說,即為相異主題間的搭配訓練,本文稱之為“組合式學習(Combination Learning)"。所有子集的組合式學習完成後,再從中挑選出對於每個主題表現最佳的模型,最後整合其結果,此方式稱為“分而治之(Divide-and-Conquer)"。   在SemEval 2016 Task 6之子任務A中,本研究使用監督式框架來偵測Twitter使用者的立場,實驗結果的F1-score為70.24%,優於所有此任務的參賽隊伍。