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應用聚類分析於佛教醫學文獻主題探索之研究=Applying Hierarchical Clustering Analysis to Explore Subjects of Buddhist Medical Texts |
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| 著者 |
張舒芳
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| 出版年月日 | 2019 |
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| ページ | 1 - 104 |
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| 出版者 | 法鼓文理學院 |
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| 出版サイト |
https://www.dila.edu.tw/
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| 出版地 | 新北市, 臺灣 [New Taipei City, Taiwan] |
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| 資料の種類 | 博碩士論文=Thesis and Dissertation |
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| 言語 | 中文=Chinese |
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| 学位 | 修士 |
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| 学校 | 法鼓文理學院 |
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| 学部・学科名 | 佛教學系 |
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| 指導教官 | 洪振洲 |
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| 卒業年 | 107 |
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| キーワード | 佛教醫學=Buddhist Medicine text; 聚類分析=Cluster Analysis; 文本探勘=Text Mining; 主題萃取; 結構化文件 |
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| 抄録 | 佛教相當重視醫學知識與技術上的學習，從五明 的「醫方明」即可看出對其的重視。佛教醫學的目的是治癒眾生由貪瞋痴三毒引發在身體與心靈上的疾病，使眾生最終能趨向、成就佛道。由此讓我們知道人的「病苦」是佛教與醫學都關注的議題；從而將佛教與醫學緊密的連結在一起。佛教醫學在《佛教醫學佛教圖書分類法》當中，被歸於應用學科之下。可見文獻之豐富、此主題之重要；在佛教典籍中，與佛教醫學相關的文獻著實不少，但往往零散而不具系統，在法鼓文理學院所製作的法的療癒資料庫中，內容共收錄305篇相關於佛教醫學的主題文章，但其文章分類架構，因仰賴人工的方式來進行，致使分類結果標準不明確，而導致分類結果不夠全面性。為解決以上問題，我們嘗試藉由資訊技術常用於資料分析的相關手法，也就是「文本探勘」（Text Mining）當中的「聚類分析」（Cluster Analysis）技術，針對法的療癒資料庫中所篩選出《大正新脩大藏經》律部的90卷經文 內容為研究對象，進行「佛教醫學」的主題文件分群（text clustering），分群之後，藉由分析每個群組的共通關鍵用詞，以人工或自動的方式針對各個分群進行命名，嘗試建立相關文件的主題分類結構。
本研究成功將結果分為十群，並於論文內詳加討論各群文章大意與群聚特性。雖無法明確給予各群一個獨立的命名，但在藉由資訊技術的輔助以量化統計方法，來建立有主題且結構化的佛教醫學律典文獻呈現的角度上，完成了初步嘗試與基礎貢獻。
Buddhism attach great importance to the learning of medical knowledge and skills; the importance of it could be observed in “five sciences” (pañcavidyā) of ancient India, in which one of them is the “science of medicine” (cikitsā vidyā). The purpose of ‘medical learning’ in Buddhism, is to cure illness triggered by greed, aversion, and delusion (three poison), inflicted on body and mind of all living beings. Eventually, all ‘cured’ sentient beings will be guided and walk on the path to Buddhahood. Thus, Buddhism and Medical highly concern ‘suffering from illness’ of sentient beings.
Though there are numerous texts related to medical in Buddhist scriptures, it is often scattered with no clear organization. The Dharma-Healing Database created by Dharma Drum Institute of Liberal Arts included 305 topic articles related to Buddhist medicine; however the categorization of the topic article relies on manual work, the standard of categorization became unclear, and the results of the categorization were not comprehensive.
To solve the problem stated above, we attempted to apply hierarchical clustering in The Dharma-Healing Database and filtered out in the 90 volumes of scriptures from the Vinaya section of Taishō Tripiṭaka as the research object. Text clustering was applied to the Buddhist Medicine topic articles to create clusters. Through analyzing common keywords of each cluster, each cluster was given labels either manually or automatically. We then attempted to create a categorization structure for the topic articles. The research successfully established 10 clusters. Through the quantitative statistical methods, a basic structural categorization Buddhist Medicine text in Vinaya Pitaka was completed. |
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| 目次 | 摘要 I
ABSTRACT II
目次 III
第一章、緒論 1
第二章、文獻回顧 3
第一節、佛教醫學相關的文獻 3
第二節、電腦資訊技術文獻 14
第三章、研究方法 19
第一節、文本探勘流程說明 21
第二節、文字探勘的處理 22
第四章、結果與討論 34
第一節、聚類文件清單 34
第二節、各聚類討論架構說明 37
第三節、各組結果呈現 38
第四節、綜合討論 88
第五章、結論與建議 90
第一節、研究成果 90
第二節、未來建議 92
參考文獻 93
附錄 99 |
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| ヒット数 | 140 |
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| 作成日 | 2021.08.12 |
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| 更新日期 | 2023.01.07 |
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