從農試所的文獻發表資料，可以幫助團隊快速掌握臺灣科技研究成果的分佈，但此方法仍有其限制，例如文獻書目資料缺乏「關鍵字」（以下稱作者關鍵字，以便和 AI 關鍵字區分）、或是單一文獻關鍵字過少，上述情況皆會導致團隊無法完整的解讀資料。

因此農業智庫報導團隊以網路計量學常用的「人工智慧語意分析方法」，委託悠由數據公司利用自然語言處理演算法，開發出斷詞、資料清理、詞頻計算的語意辨識模組。

這套農業AI產業分析模組能以 300 字以內的文字資料當做文本，重新定義該文本之重要關鍵字（AI 關鍵字）。因此農業智庫報導團隊將農試所過去十年內公開發表文獻的「題名、關鍵字與摘要」作為文本分析目標，便能在缺少文本關鍵字的情況下，根據 AI 關鍵字的統計數值，產出書目分析結果。

結合傳統書目計量學與人工智慧的資料科學分析方法，不但解決了書目資料缺失的問題，還可以協助團隊釐清跨領域、多學門等性質、或較為模糊議題之知識架構。

舉「菇類」作者關鍵字為例：在農委會機構典藏系統農試所所發表的文獻資料中，大致可看出菇類研究成果以香菇、秀珍菇、杏鮑菇與銀耳為主，但技術有關的關鍵字則只有「太空包」。

而透過語意分析可產出「AI關鍵字」清單，再將此清單進行詞彙網絡分析，「菇類」在所有文獻資料中與菇類關聯性高的AI關鍵字有：液體菌種、植物工廠、智慧農業、智慧化生產與太空包等，顯示臺灣菇類發展的方向以精準栽培為主，並可透過菌種技術與植物工廠技術建立智慧化的生產環境。

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• 行政院農業委員會農業試驗所 台農23號鳳梨