學習資訊專業學院—圖書資訊學研究所

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國立臺灣師範大學(本校)於民國四十四年成立社會教育學系圖書資訊學組,為臺灣最早成立之圖書資訊學相關科系。為培育知識經濟社會所需之高階圖書資訊服務人才,本校於民國九十一年成立圖書資訊學之獨立研究所(本所),隸屬本校教育學院,招收一般碩士生。

為提供在職圖書資訊服務人員之進修管道,本所於民國九十四年續接社會教育學系(社教系)之「圖書資訊學碩士學位在職專班(週末班)」及「學校圖書館行政碩士在職專班(暑期班)」,以培育具備資訊科技知能之圖書資訊服務人才。

為進一步推動跨領域合作,本所於民國九十五年與本校美術系、歷史系、國文系及產業界專家等共同籌設「數位內容與創新應用學分學程」,以培育兼具數位內容創作與加值應用之人才。因應圖書資訊學研究之變遷與知識服務產業之發展趨勢,本所於民國九十七年奉教育部核准成立博士班,並於民國九十八年招收第一屆博士生,以培育兼具圖書資訊學學術研究與管理領導能力之人才。

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    運用專利分析探討自然語言處理技術之發展
    (2021) 林榆真; LIN, YU-CHEN
    在當今知識經濟的背景底下,隨著時代背景的轉變以及深度學習的興起,促使神經網路架構在自然語言處理(Natural Language Processing)技術中獲得突破性的成果,也再度燃起人們對於實現人機通訊的興趣。目前,NLP技術已廣泛應用於文句的情緒分析、詞類標示、機器翻譯、文法錯誤更正及語音辨識等各種使用情境,因此可將該技術視為是語言學與AI領域中備受矚目的技術,為此追蹤NLP技術之投入量變化、相關研發單位的專利布局,已是研發人員最需熱切探究與關心的議題。專利為各國企業的無形資產,不僅可以進行新技術的保護外,它同時也是一份完整描述專利技術內涵的紀錄文件。專利分析除了可以用來窺視整體趨勢的動向,以獲得確切的情報來保障企業組織的研發計畫方向及成果的價值性外,也可以通過時刻關注競爭對手和全球的技術研發動向,達到具備經濟效益的專利布局。為此本研究通過分析USPTO專利資料庫,窺視1976至2020年期間NLP技術之專利數量變化以及相關單位的投入狀況。經分析後發現NLP技術的專利申請數量成長快速,且該領域最常被引用之文獻主題以智能助理、語音識別居多,所以相關研究者可優先閱覽這類文獻來瞭解NLP技術的現況。Partnership on AI的董事會成員皆為該領域主要的專利權人,其中又以IBM(19.05%)位居首位,相較之下,臺灣專利權人雖以工研院、資策會為主,但歷年專利件數皆少於3件,顯示相關單位並未在美國專利市場上有重大的技術布局。反觀中國雖然在申請美國專利的腳步上比其他境外國家晚,但自2011年起便急起直追,並於2018年超越美國主要之境外申請國日本,凸顯中國對於技術布局與智慧財產的重視。
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    深度學習之專利分析研究
    (2019) 陳綺萱; Chen, Chi-Hsuan
    本研究旨在探討深度學習在各國的發展時間與成長趨勢,以及在相關學科 與應用領域上之發展狀況。研究採用專利計量分析法與內容探勘工具 CATAR, 針對美國專利及商標局 1976 至 2018 年之深度學習領域專利進行分析。研究結 果分為四個面向:(1)專利成長趨勢與技術生命週期;(2)專利數分析與趨 勢分析;(3)專利引用分析;(4)專利主題與專利關聯度分析。 研究發現:(1)深度學習領域的技術生命週期正處於成長階段,其專利 申請與公告的延遲時間平均約為 1.75 年;(2)高生產力專利權人國別依序為 美國、日本、以色列、韓國、中國、德國以及加拿大,這七個國家的專利就佔 了整體的 93%,專利高生產力發明人國籍依序為美國、中國、韓國、以色列、 日本、印度以及加拿大;(3)在 103 組專利權人與專利發明人國家組合中, 有 78 組與美國有關;(4)主要引用的學科領域為深度學習、神經網絡以及語 音識別;(5)應用領域有語音識別、影像分析、圖像識別、醫學圖像、以及 車輛控制系統等;(6)臺灣可以參考與學習以色列與韓國的發展模式,在研 究領域方面,臺灣可以往醫學圖像與診斷、外科以及鑑定這個方面多加琢磨。 研究建議:(1)增加關鍵詞(2)針對不同面向進行更深入與更具主題性的研 究(3)針對深度學習領域之研究論文進行研究。