本章總結本論文以及說明未來的研究方向，第一節說明本論文提出綜合兩種 索引的方法在實作上的優點及其限制，第二節則說明本論文未來可能的研究發展 方向。
第一節 結論
本篇論文提出一個結合結構化文件索引與語意索引的資訊檢索系統，提供一 個檢索介面供使用者輸入關鍵詞，並藉由關鍵詞相關的語意找出有用的資訊回傳 給使用者。
本文除了應用結構化文件索引，並引入語意索引的概念，利用[Chung99]的 語意檢索技術，將「單純的詞鍵」轉換為「含有語意的概念空間」。並將結構化 文件的結構資訊納入建置語意索引時的考慮，使得結構化文件的特性得以與語意 索引合而為一，將傳統的資訊擷取提升至知識擷取的層次。
本篇論文所提出的方法具有下列特性：
1. 以「語意矩陣」及「概念空間」的觀念代替傳統的關鍵詞檢索，將使用 者輸入的關鍵詞轉換成語意，更容易找出使用者感興趣的資料。
2. 將結構化文件的結構資訊納入語意索引的建置，考慮節點在階層式結構 中的重要程度並賦予不同的權重，讓語意索引的建置可更深入文件內部 的結構化資訊，而不僅止於文件內容。
3. 本文針對中文結構化文件作處理，著重在中文文件之知識擷取。
4. 相對於傳統計算權重的方式，本文考慮詞鍵於元素中出現頻率的索引方 法，不僅能提供文件的元素層(Element Level)權重計算，也能動態且快 速地還原文件本身(Document Level)的權重計算且僅需額外花費極少的 計算時間。
第二節 未來研究方向
本文提出的方法是針對中文結構化文件來作語意索引，語意索引雖然可以利 用「語意矩陣」及「概念空間」的觀念代替傳統的關鍵詞檢索，但在實作方面尚 有些限制。從本文的效益評估中可發現，語意索引相當耗費計算時間，當文件總 數倍增，則建置時間成指數成長，若欲應用在大量文件資料中，則必須配合平行 計算的方法才有可能實現。然在實作的過程中，我們發現可藉由控制詞鍵數目來 減少計算時間。欲控制詞鍵數目則必須在中文斷詞切字方面作更深入的研究，若 能更精確地分析出每一個「真正有意義」的詞鍵，如此即使詞鍵個數減少也不會 影響檢索的查準率。故未來的研究需朝如何更精確地對中文進行斷詞切字的處理 邁進。
此外未來的研究方向亦可在檢索機制中加入相關性回饋(Relevant Feedback) 的功能，利用使用者勾選檢索結果的正確性以自動修正詞鍵間的語意相似性，以 期更有效地找出使用者真正想要的資料。
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