東吳資料科學系｜教授近五年論文／指導題目彙整
擷取日期：2026-09-12
範圍：2021–2026（110–115 學年度）
資料來源：國圖 NDLTD、系網消息、競賽公告、NLP Lab
> 資料完整度： 部分中。NCL 批量查詢需圖形驗證碼，無法全自動爬取；以下為已驗證項目。researcher 任務 t_f93ff381 持續補齊。
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彙整統計（截至 2026-09-12）
| 教授 | 碩士論文（已確認） | 專題／競賽（已確認） | 自身論文 |
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| 葉向原 | 3 | 2 | 待補 |
| 許晋雄 | 1（合指） | 0 | 待補 |
| 吳政隆 | 0 | 4 | 待補 |
| 鄭宏文 | 0 | 1 | 待補 |
| 呂明頴 | 0 | 1 | 待補 |
| 李佳蓉 | 0 | 1 | 待補 |
| 邱嘉豪 | 0 | 2 | 待補 |
| 其餘 9 位 | 0 | 0 | 待補 |
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一、碩士論文（NDLTD 已驗證）
葉向原
| 年 | 學生 | 題目 | 系所 | 來源 |
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| 2024 | 林祐宸 | 基於微調語言模型及檢索增強生成建構繁體中文法律文件問答系統 | 資料科學系碩專班 | NCL 112SCU01392014 |
| 2024 | 吳沛紋 | 應用自編碼器深度神經網路於偵測信用卡詐欺行為 | 巨量資料管理學院碩士學程 | NCL 112SCU01448003 |
| 110 | 吳國安 | 基於影像與語音特徵來預測第一印象的人格特質 | 巨量資料管理學院碩士學程 | NCL（合指：許晋雄／葉向原） |
關鍵詞方向： LLM、RAG、法律 QA、自編碼器、詐欺偵測、多模態人格預測
許晋雄
| 年 | 學生 | 題目 | 備註 |
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| 110 | 吳國安 | 基於影像與語音特徵來預測第一印象的人格特質 | 與葉向原合指 |
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二、114 學年度專題實作（得獎名單）
| 指導老師 | 專題主題 | 備註 |
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| 邱嘉豪 | 整合技術指標與市場情緒之虛擬貨幣交易輔助平台 | 第一名 |
| 邱嘉豪 | 使用大型語言模型與向量資料庫的Podcast智慧搜尋系統 | 第二名 |
| 李佳蓉 | 邊緣運算導向的AI視覺與語音導盲系統 | 第三名 |
| 葉向原 | 國會通 LegiTrace | 第四名 |
| 呂明頴 | 用AI讓課表變聰明，讓校園更節電 | 第五名 |
| 吳政隆 | 東吳大學智能問答系統 | 佳作 |
| 鄭宏文 | 錢進陷阱？用AI預測詐欺行為的蛛絲馬跡 | 佳作 |
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三、競賽／專題（系網公告）
吳政隆
| 年 | 作品／競賽 | 說明 | 來源 |
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| 2019 | 新聞整合性議題平台「議題追追追」 | AI CUP 2019 最佳創意獎（第2名） | news/13131 |
| 2019 | 「告訴你哦，你的信明天十點到」 | 中華郵政大數據競賽第2名 | 校訊 |
| 2026 | GiCS 科技女婕思優勝 | 指導：陳歆璇、李佳芸、江佳霓 | opinion/31660 |
NLP Lab： nlp.bigdata.scu.edu.tw — 文字探勘、情感分析、深度學習
葉向原
| 年 | 競賽 | 說明 |
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| 2024 | 中華郵政大數據競賽 | 指導曾芷葳等4人獲「優等」 |
邱嘉豪
| 年 | 方向 | 說明 |
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| 2024 | AI 量化選股 | 整合108因子（基本面37+技術面71）+ LSTM 等模型（媒體報導） |
| 114 | 績優／熱心導師獎 | 與呂明頴同獲 |
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四、歷史參考（數學系論文集，葉向原指導）
來源：math/web_page/551 — 可能早於 2021，供研究方向參考
| 學生 | 題目 |
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| 陳虹霈 | 結合卷積神經網路與遞迴神經網路於自動文本分類 |
| 吳世權 | 建構長短期記憶網路模型與嵌入向量之推薦系統 |
| 葉又菁 | 應用詞向量模型於財務文本資料以實現風險預測（合指：沈大白） |
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五、待補教授（16 位中 9 位尚無公開紀錄）
金凱儀、丁德天、蘇明祥、鄭江宇、何穗華、李家萱、曾俊然、張邵涵、陳妤炘
建議查詢方式：
1. NDLTD → 進階查詢：ad=教授姓名 + ssc=東吳大學 + yr=110..114
2. 系所無公開「論文集」頁，需逐筆查 NCL 或向系辦索取
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六、論文方向速查（選指導教授用）
| 若你想做… | 已有紀錄的教授 |
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| LLM / RAG / 法律文本 QA | 葉向原 |
| 詐欺偵測 / 深度學習 | 葉向原、鄭宏文（專題） |
| NLP / 智能問答 / 新聞議題 | 吳政隆 |
| FinTech / 量化 / 虛擬貨幣 | 邱嘉豪、鄭宏文 |
| 邊緣 AI / 視覺語音 | 李佳蓉 |
| 智慧校園 / 節能 | 呂明頴 |
| 國會 / 立法追蹤 | 葉向原 |