神秘的文字（2008）
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在2008年5月7日 (三) 12:15所做的修訂版本
2008 年 5 月 1 日「閱讀心理學」分組討論摘要。
目錄 |
第一組
成員列表
kmu web2.0 id : zzadjin, stramonium, norlan
討論摘要
人腦認知歷程：
1.
2.
3.
4.
5.
電腦程式程序：
1.
2.
3.
4.
5.
第二組
成員列表
鄭立順、劉純瑜、陳維倫、廖奕翔 、何恭年
討論摘要
我們有三種分詞的方法，分別為「找最短詞法」、「找最長詞法」、「類字典法」，以下分述之。
(一)找最短詞法
我們先假設「阿發文」字典本身是一本記錄了所有阿發文的字詞，也依照阿發文字母的順序先後排好，就像是英文字典一樣，A後面排列的是B，接著是C，直到Z。以presentlyshebeganagain.”Iwonderifishallfallrightthroughtheearth!為例說明：
1. 以每一段第一句的第一個字母開始查詢「阿發文」字典，以上面的文字為例，首先先查第一個字母”p”，在字典中p並不是一個字詞，因此加上第二個字母r，查詢”pr”， 而”pr”也不是一個字詞，所以再加上第三個字母”e” 查詢”pre”。依照這樣的規則，直到可以在字典找到相同的字詞，當查詢”present”時，可以在字典中找到這個字詞，因此字串就在這裡分開，下一個字詞以＂l＂為字首。
2. 以＂l＂為字首，重覆基本的查詢方式，當我們增加字母到＂lys＂時，我們會發現＂lys＂後面可以加上其他字母，成為一個字詞。但是以＂lysh＂去查詢時便找不到這個字詞，此外字典裡的字詞是依照字母順序排列，因此不論＂lysh＂後面加上任何一個字詞，我們都無法在字典找到。所以我們便不再依照字串的順序找下去。我們改以回到在”present”後面加上＂ｌ＂來查詢字典。查詢”presentl”時，可以知道它也不是一個字詞，因此再加上”y”來查詢，在字典裡可以找到”presently”，因此就在這裡將字串分開。下一個字詞以”s”開始。
3. 依照同樣的方式可以找到接下來的字詞是”she/be/gan/a/gain”。
4. 所以這一句就是presently she be gan a gain.
5. 但這裡會遇到問題，遇到的問題是如果我們以最短的詞下去做分詞的動作
會有一些詞、字被我們拆開成短字詞連接再一起這會與原本詞所代表的意思
不同，例如上一句，我們就會把Began看成be / gan 就失去原來的意義。
6. 因此，我們使用的這個方法分詞，之後要了解詞義或是整段句子正確率可能不會太高。預估大約只會有三成左右
(二)找最長詞法
(三)類字典法
第三組
成員列表
（填寫於此處。）
討論摘要
（填寫於此處。）
第四組
成員列表
陳慶民、陳怡柔、李奇勳、莊佩伊
討論摘要
在查詢一個字之前，我們先要求使用者輸入整個單字的字母數，將整個單字分為短詞（1～3個字母）、中詞（4～9個字母）和長詞（10個字母以上），再使用類似電子辭典的方式，依照字母排列順序逐步查出單字。
例如 therewasnothingsoveryremarkableinthat，先用長詞判斷，則超過10字母以上沒有單字。故可判斷需用短詞或中詞。在用短詞的狀況下，則會區分出the這個詞，但後面的rewasnothingsoveryremarkableinthat則不論用短詞、中詞或長詞都無法判斷出新的單字，故應採用中詞來判斷，則可區分出there這個詞。再來句子變成wasnothingsoveryremarkableinthat，再一次判斷是短詞、中詞或長詞，則可辨識出was這個詞，依此方法逐步辨識整個句子。估計此可辨識出約80%~90%的詞。
