發佈日期：2025-03-25

謝旻均

管理學院

經營與管理學系

我的參賽契機是在大三修讀人工智慧課程時，這激發了我對程式設計的興趣。剛好今年系辦公告了這個程式設計比賽的資訊，讓我萌生參賽的想法，我認為將課堂專案加以改進並投稿是一個不錯的嘗試，既能實踐所學，又能檢驗自己的技術水平，希望能藉此磨練自己的能力，同時還能累積實戰經驗。

我的專案聚焦於健康資訊中的真假內容檢測，目的是在幫助使用者辨別不實資訊，提升健康決策的可靠性。在這個基礎上，我對課堂專案進行了大幅改進，目標是讓系統更符合實際需求。在資料處理階段，我針對數據集進行了擴充與優化，收集了更多與健康資訊相關的文本，並加入數據增強技術來提升模型的泛化能力。例如，我應用了文本同義替換、詞序改變等技術，生成更多多樣化的訓練數據。同時，針對模型結構，我選用了雙向 LSTM 搭配 Dropout 層，以降低過擬合的風險，確保模型在不同場景下都能穩定運作。在模型訓練階段，我逐步調整了學習率、優化器與損失函數，經過多次試驗與調參，最終模型在驗證數據集上的準確率達到令人滿意的水準。除此之外，我特別注重模型的可解釋性設計，確保檢測結果對用戶而言是清晰且易於理解的。例如，當模型判定某段文字為「虛假資訊」時，它會同時列出對應的關鍵特徵，幫助用戶了解判斷依據。這段過程不是很容易，但讓我學到了很多關於深度學習模型優化的實用技巧，也深刻體會到資料品質對模型表現的重要性。

為了能夠清楚地向評審呈現專案，我們投入了相當多的心力在簡報與影片的製作上。在簡報中，我們嘗試以視覺化的方式展示技術原理與成果。例如，我用了一些圖表來展示說明 LSTM 模型的結構、數據處理流程，以及檢測結果的產出過程。另外，我還在簡報中加入了操作示範畫面，展示系統如何將一段文本分類為「真實資訊」或「虛假資訊」，讓人能夠更直觀地理解整個系統的運作原理。

由於還需將作品做成影片，且時間有限制，所以我特別注重重點的突出與內容的簡潔性，確保在短時間內能清楚傳遞出作品的核心價值。同時，為了提升簡報的吸引力，我將健康資訊與日常生活場景結合，強調此系統的實際應用價值，例如，我模擬了現代人使用健康資訊的常見情境，並展示系統如何幫助使用者快速辨識虛假資訊，進一步強調其實用性。

而這次參加比賽的三位都非相關科系的學生，且接觸程式的時間短，所以這對我們的技術能力是上面臨一些限制，像是對於模型調參和效能提升的細節處理還不夠熟練，但我們透過查詢資料與討論，努力克服了這些困難，日後仍會繼續學習努力掌握相關技術。