知識庫關係圖
- 文件
- 資料來源
- 主題
- 我們的課
- 同業的課
- 講師
- 沒有主題
一、概念總覽
五種概念、四條關係。課程是文件的一部分(爬回來的課程頁), 講師是從課程頁的講師欄長出來的 —— 所以講師的主題也是推導來的,不是本人填的。
二、資料來源 → 主題 ← 法規
主題放中間,因為它是兩邊唯一對得上的東西:左邊是「這批資料在講什麼」, 右邊是「金管會罰的是哪一部法」,而課程也只掛在主題上。 線粗=篇數;滑過任一個框會把它連到的線點亮; 中間橘色描粗框=那個主題我們一門課都沒有。
| 只有單一來源的主題 | 篇數 | 唯一的來源 |
|---|
三、現有課程與主題(我們 vs 同業)
同一套主題詞彙同時量我們與同業的課,缺口就看得出來: 黃底是同業有、我們沒有;綠底是只有我們在開。
| 主題 | 我們 | 同業 | 落差 |
|---|
同業的課只有課名與主題,沒有大綱也沒有適合對象 ——
「同題比較」在同業那一側永遠比自家粗一級。
而且同業課表是快照:下架的課會從語料消失,這張表看到的是「現在還掛著的」。
四、講師 → 他教過的主題(前 筆)
| 姓名 | 出現在 | 課數 | 教過的主題 | 語料原文 |
|---|
主題那一欄是由授課紀錄推得,不是本人填的專長 ——
代課一次也會被算進去。
姓名撈不出來的以原文為準(一格塞好幾個人、或姓名職稱黏成一串的都不猜)。
名單只涵蓋語料裡出現過的人:它能證明「這個人真的有」,不能證明「只有這些人」。
五、裁罰 → 法條 → 主題 → 課
金管會罰了什麼、罰的是哪一條、那一條屬於哪部法、那部法對應的主題我們有沒有課 —— 這條鏈是「裁罰公告 → 對應課程」那個決勝點的骨架。
兩條原本設計裡的邊,實測建不起來,這裡照實說:
① 法條 →(教到)→ 我們的課:課程內文一篇都沒有引用條號 (實測時自家 125 篇、同業 82 篇皆為 0),所以改走主題當中介。
② 新法規 →(定義)→ 法條:
另外剔掉 條樣板法條()—— 那是每張裁罰書結尾的救濟教示,不是這件裁罰在講的事。
① 法條 →(教到)→ 我們的課:課程內文一篇都沒有引用條號 (實測時自家 125 篇、同業 82 篇皆為 0),所以改走主題當中介。
② 新法規 →(定義)→ 法條:
fsc_newlaw 篇裡只有
篇、fsc_noticelaw
篇裡 篇寫得出條號
—— 那些文件多半把法規名寫在標題、內文只講修正要旨。另外剔掉 條樣板法條()—— 那是每張裁罰書結尾的救濟教示,不是這件裁罰在講的事。
每部法實際被引的是哪幾條
| 被引用最多的法規 | 條數 | 最常帶到的主題 | 我們的課 | 同業的課 |
|---|
五、裁罰 → 法條 → 主題 → 課
還沒建
law_edges.json
(python3 tools/knowledge-base/refresh.py --skip-crawl),
所以這一節沒有東西可畫。