| 近年來食品安全的事件頻傳，人們對於食安
的議題也越來越重視，除了黑心食品的問題之外，
食品安全的相關知識也是非常重要的，但只從一
般的新聞媒體來接收相關的知識是不夠的，因此
需要從其他管道來取得這些資訊，如:社群網站、
網路新聞…等，但是社群網站除了食品安全的資
訊外，也包含了其他不同種類的資訊，一般人就
有可能會因為社群網站資料繁雜而漏掉了這些食
品安全的資訊，因此本論文提出了一種可以從社
群網站繁雜的資訊中找出食品安全的資訊的方法，
並建構食品安全資訊平台(Food Safety Information
Platform，簡稱FSIP)，統整各方面的食品安全資訊，
包括社群網站、政府開放資料與網路新聞等的食
安資訊，希望藉由 FSIP 來幫助人們來得知食品安
全的知識。關於從社群網站中找出食安資訊的部
分，本論文使用與食品安全資訊相關的政府開放
資料與網路新聞做為訓練資料的來源，並針對
Facebook 的粉絲團貼文，來找出可能為食品安全
資訊的貼文，本論文主要是利用結巴斷詞將訓練
資料斷詞成單字，再將斷詞後的資料使用 TF-IDF
演 算 法 來 找 出 每 篇 資 料 中 的 關 鍵 字 ， 並 利 用
Word2Vec 演算法來將關鍵字轉換成詞向量，然後
進行二元分類的模型訓練。最後將 Facebook 粉絲
團中的貼文輸入到訓練好的二元分類模型，來判
斷這些貼文是否為食品安全的資訊，藉由以上的
方法來找出 Facebook 中的食品安全資訊的貼文，
並將這些貼文資訊提供給使用者。 |
