想從大量司法資料中尋找出所需的資訊是相當不易，為了協助使用者快速得找到需求的司法資訊，本研究所採用技術為文章分群及文章摘要。首先在文章分群部份，利用向量空間模型之演算法來計算文章相似度，再透過機率模型來將相似度較高之文章歸於同一群集。在文章摘要部份，以關鍵字為基礎，擷取段落，計算段落中關鍵字之含量，找出包含最多關鍵字之段落做為該篇文章之文章摘要。從評估中發現，本實驗的結果相當有參考價值。其中，以採用七百個關鍵字為基礎之文章分群，以及每篇文章前五個關鍵字所擷取之文章摘要，其結果最佳。 Due to the huge quantity of judicial case data, it is difficult to find required information. This study focuses on document clustering and document abstract in order to help users find the required information quickly. Document clustering is used to comp
