利用貝氏決策樹分析之語音介面電話線路故障問答系統
A Voice-Based QA System of Telephone Line Fault Inferred by Bayesian Decision Tree
姓名：黃奕華
隨著科技日新月異，人類對於科技所帶來的方便性越來越依賴，生活日常漸 漸變得方便及智慧。透過科技的進步、大數據的分析、環境的需求以及智慧化的 運轉，來提供使用者更多不同的智慧化產品及服務應用。對於更多的智慧型應用 亦已成為未來不可或缺的事物。雖然網路電話逐漸興起，但是公用交換電話網路 （Public Switched Telephone Network，PSTN）仍是現今室內電話服務的主流。故 本研究所提的透過數據分析來預判損壞原因點，仍會有所需求。本文主要探討交 換機電信維修損壞點，透過貝氏定理及決策樹分析後的推論判斷損壞原因，以協 助維修人員快速查修線路的故障原因。本研究透過大量實際電信維修資料的收集， 以及分析各種損壞原因的統計資料。透過貝氏定理分析，探討各種環境及人為因 素與損壞狀況之間的先驗機率，建立決策樹來分類各種現象與最後損壞原因的關 聯。並利用貝氏定理分析及所建立的決策樹語音介面的問答系統，提供便利的人 機介面，輔助維護人員的查修工作，提高工作的效率。由研究結果可得知，在紙 本數據分析以及透過語音系統介面下的準確率，未使用貝氏定理分析下的準確度 皆為 79.36 ％。而第二階段，從建立決策樹的訓練維修單中，隨機抽取 200 張回 測，準確率分別為 96.5 ％以及 95.5 ％。而最後階段的測試中，利用非訓練集的 維修單測試貝氏決策樹，準確率分別為 92.12 ％以及 91.27 ％。雖然準確率無法 iv 得到百分之百的結果，但兩者相較來說貝氏決策樹之準確率高於傳統決策樹，對 於提供給維修人員來說已是一個值得參考的數據資料。
關鍵詞：貝氏定理、決策樹、大數據分析、公用交換電話網路、線路故障推論