關鍵字分類建構法則

在第三章中提出了以「問題–解法」為基礎的關鍵字分類法，將軟體知識的 關鍵字區分為類別（Category）、議題（Issue）、解法（Approach）、技術（Technique）

四個類型，當關鍵字分成這些類型後，就能夠更進一步地建構知識的關聯性。這 些關聯性有助於知識庫對知識的搜尋與分析，也能讓使用者在閱讀知識後取得相 關的知識內容。由於物件導向所提出的物件關係與知識之間的關係有相當高的相 似程度，因此我們可以利用物件之間的關係來表達知識之間的關係。

這些分類及關聯性需要清楚定義，方能使知識作者對其關鍵字有效地分類，

讓所有的知識在一個統一的架構下交換使用，使知識庫之間合作、交換知識，真 正達到軟體知識管理的最主要目的：將正確的知識在適當的時機提供給需要的成 員。

建構知識關鍵字時，關鍵字類型的選擇原則如下：

(1) 類別（Category）：類別指的是知識所在的領域類別。為了讓知識能夠互 相交換溝通，將建構一個公開且維護良好的知識分類，類似網景公司提 出的ODP（Open Directory Project）或是 ACM 分類系統（ACM computing classification system），供知識工程師或知識作者選取適當的領域類別，

這個類別架構應提供足夠的深度與彈性，對軟體知識領域適當地分類。

有了這樣的分類架構，對於知識領域的選擇就有標準可循，分類架構將 在4.2 節中詳細討論。

選擇技術論文或技術報告的領域類別時，應依據其探討的主題，在 分類架構上從大至小縮小範圍，選定類別後，再循父類別定義至根類別。

舉例而言，若分類架構中有Data structure →Tree →Binary search tree 的 類別，當一篇論文所談論的內容是Binary search tree，則其領域關鍵字即 是 Data structure、Tree、Binary search tree，但這些關鍵字之間有包含

（Aggregation）的關係，故知識庫能夠知道此知識是在討論 Binary search tree，不會造成模糊不清的問題。以符號方法表示，即為：

Data structure f Tree f Binary search tree

書本知識的類別其實就是其探討的主題，一本書只會有一個主題，

只要分類架構有足夠的深度與廣度，每一本書都能夠在此分類架構上找 到適合的類別，選擇類別的方法一樣是由大至小縮小範圍，再循父類別 定義至根類別。

(2) 議題（Issue）：議題關鍵字對技術論文或技術報告而言是指其解決的問 題，對書本知識而言則是其介紹或探討的議題、子議題等。由於其意義 不同，故定義法則也不相同。

對技術論文或技術報告而言，由於具有問題導向的本質，故找出其 解決的問題非常容易。問題在於描述問題的用字，定義關鍵字雖然比直 接用自然語言描述明確地多，但同義字或類似字詞仍會造成知識分類時 的 困 擾 。 如 前 一 章 舉 的 例 子 中 ， 有 一 篇 論 文 的 關 鍵 字 就 有 text classification、text categorization 兩個同義字，即是因為這兩個詞都有人 用，所以必須將這兩個詞都定為關鍵字。為解決此問題，知識分類架構 中應在類別底下加入目前已有的議題，由於知識作者必須在分類架構中

選擇類別，選定類別後便可列出議題以供作者挑選；倘若這篇論文是在

(3) 解法（Approach）：對技術論文或技術報告而言，解法關鍵字指的是解 決問題所用的方法。例如解Travel salesman problem，有的論文可能使用 Greedy 的方法，有的論文採用 Dynamic programming 的方法，像這些就 是所謂的解法。因為軟體知識的解法能夠代表其原理，對該領域熟悉的

書本的解法是指對特定問題所介紹的方法，例如sorting，就可能有 quick sort、bubble sort、Shell sort、insertion sort 等不同的方法，對書本知識作

者而言，可以很自然地判斷哪些章節是屬於議題–子議題的關係，哪些 章節則屬於議題–解法的關係，清楚定義這些關鍵字有助於使用者理解 與搜尋。

(4) 技術（Technique）：技術關鍵字是指技術論文或技術報告所提出的解法 中所運用的技術。「解法」指的是論文運用的基本方法，例如第三章舉的 例子中，有一篇解決text categorization 的論文是採 machine learning 的解 法 ； 而 「 技 術 」 則 是 指 其 實 際 運 用 的 技 術 ， 例 如 這 篇 論 文 運 用 了 train-and-test 以及 k-fold cross-validation 的技術。知識作者在定義技術關 鍵字時，也應參考目前分類架構中已存在的技術關鍵字，一般而言，技 術關鍵字應是清楚定義（well-defined），且較成熟且廣為人知的。論文當 然也可以有新的技術，不過由於定義新的技術關鍵字將影響後面作者，

故應經過知識工程師與該領域專家討論後再加入分類架構中。

籍由上述法則，技術論文、技術報告與書本知識的作者都能夠清楚且明確地 定義其知識的關鍵字。當關鍵字依上述分類後，有些關係便會自動產生，例如類 別間與類別–議題間的包含（Aggregation）、議題–解法間的實現（Realization）、

以及論文與技術間的運用（Use）等。但仍有一些關聯性必須由知識作者定義：

(1) 繼承（Inheritance）：繼承是指新的解法（Approach）是從舊的解法改進 而來的，這個關係是指方法的改進，而非論文的改進。例如針對排序的 問題，有一篇論文提出bidirectional bubble sort 的方法，這是改進自 bubble sort 的，由於此方法是新的解法，因此可以定義繼承關係。這個關係並 非所有的論文作者都必須定義，只有當論文作者提出了新的解法，而此 解法又是從舊有的解法改進而來時，才需要定義此解法的繼承關係。這 是因為解法可視為物件導向中的類別，而論文或報告可視為物件，因此 繼承關係對採用相同解法的論文都是一樣的。

(2) 依存（Dependency）：依存指的書本知識中議題的先後閱讀關係，例如 閱讀Object-oriented Design 之前應該先閱讀 Object-oriented Concept；這 部份的關係建立之後有利讀者找到一個適當的閱讀切入點，且可跳過沒 有依存關係的章節。當書本作者定義了書本的議題、子議題、解法等架 構之後，便可定義議題之間的依存關係，此關係對作者而言非常容易，

因為書本知識主要便是在介紹與說明，故其章節編排的先後原本就有依 存關係的考量，作者便依此定義依存關係即可。

(3) 改善（Refine）：當論文採用相同的解法，並運用一樣的技術時，知識庫 可自動依其發表時間建構改善關係。這個關係也可由技術論文或技術報

書本知識作者定義關鍵字步驟則可整理如圖 4 - 2：

自分類架構中找尋 書本知識的主題

在該類別下參考目前已存在 的議題，定義書本主要議題

建構議題的依存關係

依書本內容定義子議題架構是

以及解法關鍵字

圖 4 - 2 書本知識關鍵字定義流程圖

依上述流程，知識作者可以輕鬆地以「問題–解法」知識分類法定義關鍵字，

並建構關鍵字的關聯性，對技術論文、技術報告的作者而言，定義關鍵字是發表 前必須的工作；對書籍作者而言，定義書後的索引亦是不可少的任務。採用以「問 題–解法」為基礎的關鍵字法，由於是依據知識的本質所定義，因此對知識作者 而言並不困難。對技術論文、技術報告的作者而言，他們一定非常清楚論文所在 的領域、處理的議題、提出的方法以及運用的技術；對書本知識的作者，同樣也 十分清楚書本知識探討的主題、議題、子議題或方法等，以往定義關鍵字還必須 思考哪些字詞比較重要，而以這種方法定義，反而更明確且更容易。