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國立臺灣大學 工業工程學研究所 藍俊宏所指導 楊閔翔的 發展以三元組為基礎的知識圖譜與文章摘要萃取技術 （2020），提出以星航運ptt關鍵因素是什麼，來自於萃取式摘要、斷詞、知識圖譜、關鍵字擷取、N元語法、三元組、主詞-動詞-賓語、召回率導向的摘要評估。
而第二篇論文國立高雄師範大學 人力與知識管理研究所 林裕森所指導 楊妮蓁的 應用PTT論壇文字探勘與情感分析探討政府政策推行之研究：以勞基法為例 （2018），提出因為有 PTT、文字探勘、情感分析、R語言、勞基法的重點而找出了 以星航運ptt的解答。
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自營今天難得看到選擇權與期貨同步偏多
雖然期貨多單增加的不是很多
不過這個蠻特別的，可以注意一下
看看之後這個情況是不是會越來越多見
外資今天雖然是期貨空單增加，但還不急著去判定他是否轉向
之後如果有連續偏空再判斷外資是否為轉空
散戶的連續性斷掉了，之後再觀察吧
支撐17300，壓力17750
難得在星期五看到間距只有450點
這可能也代表賣方有很高的信心再接下來不太會出現大漲大跌
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發展以三元組為基礎的知識圖譜與文章摘要萃取技術
為了解決以星航運ptt 的問題，作者楊閔翔 這樣論述：
由於資訊科技的進步，資料的蒐集變得非常容易，導致人類消化資訊的速度遠比不上資料生成的速度，如何從海量的資料中，快速且正確的擷取出有用的資訊，無論在哪個領域中都是非常重要。本論文以「萃取式摘要」與「摘要知識圖譜」為目標，提出萃取式摘要的泛化改良流程。在不引入語系或領域的完整字典下，從文章內容自製暫用辭典，輔以N-gram尋找關鍵詞，藉此產生知識圖譜所需的三元組，即如中文的主詞、動詞、賓語 (SVO) 的概念，最後以關鍵字與三元組出現的頻率為權重標準，挑選關鍵詞與句，再彙整為萃取式摘要。為驗證提出之方法，本論文以內容農場、27篇學術論文與18篇期刊論文進行測試，以原文章之摘要為標準進行ROUGE
-1、2、L的計算，並與TextRank摘取之結果相比。在單篇平均六萬字的27篇論文且同時包含中英文文字下，無論移除或不移除停止字，平均每篇可得到ROUGE-1、2、L平均分為0.44、0.18與0.37，約為TextRank的3倍，可在29秒內處理完畢，速度為TextRank的142秒的5倍速度；在期刊與內容農場之文章也有類似之成果。摘要後以三元組繪製知識圖譜，視覺化呈現單篇文章摘要，可更有效率地理解文章關鍵字之間的關係。
應用PTT論壇文字探勘與情感分析探討政府政策推行之研究：以勞基法為例
為了解決以星航運ptt 的問題，作者楊妮蓁 這樣論述：
由於網路的發達、智慧型手機的普及，使用社群媒體的人日益增多，民眾更習慣從網路上獲得資訊、發表個人的意見。PTT是一個情報流通快速、議題多元化的網路論壇，小從小道消息，大至公共評論，每天皆有超過2萬篇的新文章發表於此。PTT採取非實名制的留言方式，讓鄉民發言不受限制，使彼此的觀點能夠互相交流切磋，建構成群眾智慧。因此擷取PTT文章的內容作為研究，可以即時的反映出人民的想法。藉由利用PTT的特性，我們以討論度較高、跟大多數民眾關係較緊密的勞基法為例，針對民眾對於政府施行之政策所發表的意見做分析與討論。本研究運用網路爬文和R語言，擷取在勞基法修法前2個月至後1個月之間PTT文章的內容，利用
這些資料進行情感分析（正向或負向意見），結果顯示，2016年和2018年兩次勞基法重大修正案的民調結果總統的滿意度皆為下降、不滿意度皆為上升。此資料顯示與情感分析的結果（負向情感大於正向情感）一致。本研究之結果可用於其它主題，以便即時獲得民眾之意見。最後，我們需要輔以更多的研究來驗證此新的研究方法。