第三章 從史料中產生職官任職資訊
3.3 排名候選人名
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名，例如地名或是史料寫作常用名詞，雖然透過與職官名稱平均距離過濾較遠的非人 名，不過對於史料寫作常用名詞剛好又在職官名稱附近的情況下，與職官名稱的平均距 離便無法順利過濾，若是將平均距離設較低的數值，又會有真正人名被過濾掉的可能 性，所以在下一節中主要將針對候選人名當中的非人名進行處理。
3.3 排名候選人名
針對探勘結果組合成候選人名之後，雖然經過平均距離的方式過濾，但是其中仍然混雜 著一些非人名。因此本節將針對候選人名當中的非人名，根據人名與非人名在特質上的 差異，提出四項指標用以區隔出人名與非人名，再依這四項指標的結果對於候選人名進 行排名的動作。
為了過濾候選人名當中的非人名，我們根據人名與非人名之間的特質提出四項指標 做為區隔兩者的參考，這四項指標分別為平均任期、職官品位變化幅度、職官變動率以 及與各職官名稱的平均距離。在接下來各節當中依序介紹，且各項指標皆利用評估合理 性的方式將兩者做差異的排序，使人名可獲得較高的排名，而非人名獲得較低的排名，
讓排名愈低者愈不可能是人名，最後再依據四項指標的排序結果產生總排名，並且盡量 使得非人名集中在較低的排名，以利最後職官年表的產生。
3.3.1 平均任期
一般而言，官員不太可能擔任一個職官之後，馬上又轉任下一個職官，短期內接著再換 另一個職官，從前任職官到後任職官之間的任期間隔不會太短，並且不會頻繁轉任不同 的職官，換句話說，正確人名就任不同職官之間的間隔時間相較非人名來的長，以現實 擔任職官之情況而言也較為合理。相反的，非人名的部份例如史料中寫作常見用詞，包 括疏言、疏報、予故、祭葬、議覆、署理、遵旨…等，若將其視為人名並且計算平均任
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期，則平均任期理論上會比正確人名來的短暫，因為那些名詞伴隨出現的職官相當多，
並且在職官異動之間的間隔時間極短。
我們利用擔任各職官平均任期的合理性來做為一項指標，理論上非人名職官變化激 烈，平均任期會相當的短暫，而人名則反之。透過平均任期指標將非人名與人名做排序，
並且使得人名能夠取得較高的排名，非人名則獲得較低的排名，用以將兩者做出區隔。
關於候選人名平均任期的計算方式如下，其中 M 為職官異動次數，OTi為第 i 個職官與 i+1 個職官之間的任期間隔，i>1，以月份為單位。
關於職官異動次數以及擔任職官之任期總和判斷，以圖 3.8 額倫特之職官任職資訊 為範例說明，從史料中找尋與額倫特一起出現的職官名稱，根據這些職官名稱判斷額倫 特曾經擔任過之職官，若有多個職官名稱一起出現，我們採取最靠近者視為當時擔任的 職官，若與一起出現的職官名稱之距離超過 6 個字，則將該職官當作雜訊 (Noise)，不 視為曾經擔任過的職官。為了判斷擔任職官異動次數，若目前句子中對應的職官名稱和 上一句擔任的職官名稱相同，則視為持續擔任相同一個職官，並且不記錄該句子，而當 句子對應的職官名稱與前一句不同時，這時則代表任職的職官已產生變動，並將該句子 記錄下來，透過以上方式將發生職官異動時之句子擷取出來。因此從圖 3.8 例子中可知，
額倫特於史料中擷取出 8 句職官變動之句子，在最左邊數字代表該人名與對應的職官名 稱之距離，其距離以相間隔的字數為單位，若距離 1 表示該人名與對應的職官名稱中間 隔了一個字，依序往右則列出擔任該職官的時間以及職官名稱，在此我們以史料中第一 次對應到該職官的時間做為其上任時間，其中，若史料當中並無記載上任資訊，則會造 成此部份的任期會有些許誤差，由於史料本身無記載因此無法得知確切的上任時間。
如圖 3.8 所示，第一筆記錄代表額倫特擔任通政使的時間為康熙三十六年六月，並
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3.3.3 職官變動率
此項指標是說明官員在仕途中職官變動的頻率，一般來說官員於仕途上職官變動不會太 頻繁，擔任職官的情況通常是某期間常與特定職官名稱一起出現，若職官有變動，那麼 經過一段期間才會再伴隨著另一個職官名稱，因此真正人名其職官變動率理論上應該較 低。然而，非人名則相反，職官動輒變動了上百次，換句話說，由於非人名通常沒有擔 任固定職官，不會時常與固定的職官伴隨出現，所以觀察其所有擔任職官的情況，是不 斷地在改變。
關於職官變動率定義為每次伴隨職官名稱出現的次數當中，職官名稱變動的次數為 多少，換句話說，就是在所有史料記載當中，職官變動頻繁與否。若是太過於頻繁則較 為不合理，我們將其視為非人名。職官變動率的計算方式如下，其中 N 為史料中與職官 名稱出現總次數，Xi為第 i 筆擔任的職官，|Xi≠Xi+1|為職官變動次數，1≤ i ≤ N。
候選人名職官變動率 = |X i X |i+1 N
≠
以圖 3.8 額倫特為例，擔任了 5 種不同的職官有 4 次的變動，分別是通政使異動為 左副都御史，左副都御史異動為湖廣提督，湖廣提督異動為湖廣總督，湖廣總督異動為 西安將軍，因此其職官變動次數為 4 次，而根據我們在史料中檢索，得知額倫特總共與 職官名稱一起出現了 14 次，其中包含重複的職官名稱，換句話說，若前次伴隨之職官 名稱與後次伴隨之職官名稱皆為同一職官，該人名與職官名稱的出現總次數要視為 2 次，與 3.3.1 節的“擔任不同職官的總數”定義不同，在此定意為伴隨職官名稱出現的 次數，因此額倫特的職官變動率為 4/14 約為 0.28。最後根據各候選人名之職官變動率做 排名，使得 職官變動率較小的候選人名排名較高，職官變動率較大的候選人名排名較低。
3.3.4 與各職官名稱平均距離
此項指標說明人名在史料當中，與各個職官名稱的平均距離通常要比非人名來的近，因
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在較落後的名次，盡可能使得人名皆分布在非人名的前面，以達到區隔兩者之目的。