第三章 研究方法與系統架構
3.2 文本資料前處理
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第三章 研究方法與系統架構
3.1 研究流程架構
本篇論文的研究流程架構如圖 3.1 所示，本篇論文僅《周易》爻辭進行分 析，完成文本前處理將《周易》爻辭中的古字轉化成現代的楷體字，首先進行 基礎的詞頻分析，使用字詞頻率與 TFIDF 的技術配合統計學敘述分析的概念進 行分析，之後再利用共現網路的定義建構關聯網路，並將《易經》爻辭中，陰 陽六爻等階層資訊建構關聯網路的子網路，最後再使用社會網路分析方法對此 關聯網路及其各子網路進行分析。
圖3.1： 研究流程架構圖
3.2 文本資料前處理
《易經》是一套龐大的系統，包含符號系統、階層系統、時序系統等等，
《易經》透過描述人事物狀態的變易，表現出中國古典文化的哲學和宇宙觀，
《易經》每一卦六爻爻辭之中，俱備了三才，兩兩重疊，由八卦而演至八八六
十四卦。《易經》中總共三百八十四爻來代表陰陽柔剛變易的錯綜複雜現象。本
章節將對於易經的符號系統結構、爻位貴賤、爻辭時序性、爻位規則、爻辭常 見之重要名詞等依序進行介紹。
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3.2.1 《易經》符號系統結構
《易經》的內容以「卦」組成，共有六十四卦。每一卦由六畫組成，每一 畫稱為「爻」。如下圖 3.2 所示，每一個爻辭以一條長的橫線代表陽，稱為「陽 爻」；或以兩條斷開的橫線代表陰，稱為「陰爻」。從最底層數起，總共有六 爻，而六爻以不同的陰、陽配搭，形成六十四種不同的組合。
六爻可以分為上半部分和下半部分，而每一部分的三個「爻」以不同的 陰、陽配搭，形成多種不同的組合，稱為卦。如圖 3.2 所示，六爻由下而上分 別為：初、二、三、四、五、上，上方四、五、上三爻稱為「上卦」或「外 卦」，下方初、二、三為為「下卦」或「內卦」。
圖3.2： 易經符號系統架構
3.2.2 《易經》爻位貴賤
《繫辭傳》：「天尊地卑，乾坤定矣；卑高以陳，貴賤位矣；動靜有常，
剛柔斷矣；方以類聚，物以群分，吉凶生矣；在天成象，在地成形，變化見 矣」其語譯為，天在上而尊，地在下而卑，由於天地分，乾坤的性能就確定 了，地卑天尊的層次確定之後，卦爻由下至上的貴賤等次也就各居其位了。由 於乾動坤靜，各有其常性和規律，因此在卦爻中陽爻的剛性和陰爻的柔性，也 就判然區分清楚了。君子就義，小人背理，各以品性不同而聚合：牛入牛群，
羊入羊群，也各以種類不同而分別。因此，就善者，得善果：趨惡者，得惡
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報，吉凶之途自別。所以在天上的日月星辰晦明等一切現象，在地下的山川草 木鳥獸等一切形態，其變化都呈現在眼前，顯露在卦爻之中。
3.2.3 《易經》爻辭時序性
王弼《周易略例》「明卦適變通爻」：「夫卦者，時也；爻者，適時之變者
也」。意思是說，卦講的是｢時間｣，而爻是順應時間而做改變的。爻的所處不同
位置，也代表不同的時機，不同時機也決定了吉凶。
3.2.4 爻辭與爻位規則條例
在《易經》中，爻辭的爻位有著許多的規則，如下列所示:
1.承乘，陰爻在陽爻之下稱為陰承陽，陽爻在陰爻之上稱為陽乘陰，這兩種情 況下的爻辭，理論上有著較為偏向吉的敘述，反之則有偏向凶的敘述。廣義上 距離二個以上的爻位也有承乘關係，但本篇論文只取用相鄰爻位之承乘關係，
其實際例子如下圖 3.3 與下圖 3.4 所示。
圖 3.3： 《易經》承乘關係示意圖之一
圖 3.4： 《易經》承乘關係示意圖之二
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2.相應，一陰爻與一陽爻可以兩相交應，稱為「相應」，相應則多幫助。如果兩
對應爻辭皆為陰爻或陽爻，則不能交感，稱為「無應」，無應則任何事物少幫
助。如下圖 3.5 所示，初爻對應四爻，兩者皆為陰爻所以不應，二爻對應五 爻，兩者為一陰一陽所以相應。
圖 3.5： 《易經》相應關係示意圖
3.當位，如下圖 3.6 所示，一卦中之六個爻位，每個爻位分為陰位與陽位，以 初、三、五爻為陽位，二、四、上爻為陰位，如果爻象與爻位之陰陽相同，即 陽爻居陽位或陰爻居陰位，則稱此爻「當位」，反之則謂之為「不當位」。
圖 3.6： 《易經》當位關係示意圖
3.2.5 爻辭常見之重要名詞
元：開始或第一，美好之事物而居首位者。
亨：通達，做事通達無阻。
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利：不頓滯，有利，適當，合理。
貞：正，精誠，意志堅決，正確。
吉＆凶：事物得之稱吉，失之稱兇
悔、吝：悔、吝居吉、凶之間，憂由悔生，故悔自凶趨吉，而慮自吝發，故吝 由吉向凶
无咎：沒有災難
有孚：有字為助詞，孚通常做誠信的意思 有攸往：意思為有所往，攸為助詞
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3.3.1 N-gram model
N-gram 模型，為一種文字探勘與自然語言處理常使用的技術，其最早的概
當N=1 時稱為 unigram，N=2 時稱為 bigram，N=3 時稱為 trigram，以此類推其 主要方法如下表3.1 所示。
3.3.2 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）
TF-IDF 為 TF 詞頻（Term Frequency）以及 IDF 逆向文件頻率（Inverse Document Frequency）所組成，其公式分別如下，在公式 3.1 中，𝑖代表一個字 詞，𝑗代表一個特定文件，𝑛𝑖,𝑗即該字詞𝑖在該文件𝑗中出現的次數，∑ 𝑛𝑘 𝑘,𝑗則表示