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國立臺中教育大學 教育資訊與測驗統計研究所碩士在職專班 李政軒所指導 紀承瑋的 兒童文本合適年段判定模型開發與自動分級系統建置 （2020），提出短t推薦dcard關鍵因素是什麼，來自於兒童文本合適年段判定模型、兒童文本自動分級系統、Google BERT。

而第二篇論文國立政治大學 傳播學院傳播碩士學位學程 郭貞所指導 莊雅慧的 網紅推薦真的有效嗎？ 探討網紅對不同產品品類與適配度的廣告效果─以阿翰Po影片為例 （2020），提出因為有 網路紅人、可信度、產品涉入、網紅與產品適配度、廣告效果的重點而找出了 短t推薦dcard的解答。

最後網站T恤則補充：這個夏天我推薦UNIQLO U系列，連POPEYE前任造型師長谷川昭雄都推薦的UNIQLO U T-shirt，再搭配上一件1000日圓的價格（台灣竟然賣390元？？），真的會是你包色的最佳 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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▸關於我
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▸這支影片使用設備
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兒童文本合適年段判定模型開發與自動分級系統建置

為了解決短t推薦dcard的問題，作者紀承瑋 這樣論述：

閱讀教育的課程近年來是各國強調的重點之一，藉由閱讀教育激發兒童對閱讀的興趣與習慣，進而培養兒童閱讀理解以及口語表達等閱讀相關能力，使兒童奠定應有的能力以面對未來社會的競爭。然而各年段兒童所適合閱讀的文本不盡相同，在課堂或家中，須由教師或家長協助判定兒童適讀的文本，其判定結果可能會因為教師或家長的主觀想法或閱讀能力的高低而有所不同，若造成適讀誤判，可能導致兒童抗拒閱讀或難以理解文本的內容等問題。因此，本研究擬採用Google的深度學習與人工智慧科研專案團隊Google Brain於2018年提出的自然語言處理模型Google BERT，進行兒童文本合適年段判定模型的開發，進而建置兒童文本自動分

級系統，以提供教師、家長或專家學者能夠更即時且準確的對兒童文本進行合適年段的判定。本研究採用中部某縣市所建置之閱讀線上認證系統（以下簡稱認證系統）的認證書籍中挑選三個年段（低年段、中年段、高年段）作為本研究的主要研究樣本，透過撰寫網路爬蟲蒐集書籍的年段類別與簡介內容做為樣本資料，將樣本資料的70%用於兒童文本合適年段判定模型的開發，使用Google BERT的微調方法，找出兒童文本合適年段判定模型的最佳參數，以進行模型訓練；剩餘30%用於驗證模型判定的年段與認證系統歸類的年段的一致性表現，並對其計算準確率及F1分數，以驗證模型的準確率與穩定性之成效。本研究開發之兒童文本合適年段判定模型判定的年

段與認證系統歸類的年段一致性之準確率為0.9818以及F1分數為0.9665。故本研究進而建置兒童文本自動分級系統，供使用者輸入兒童文本簡介內容進行兒童文本合適年段分析功能，系統會自動回饋各年段判定的機率值與適讀年段判定給使用者，以完成兒童文本自動分級系統之建置。

網紅推薦真的有效嗎？ 探討網紅對不同產品品類與適配度的廣告效果─以阿翰Po影片為例

為了解決短t推薦dcard的問題，作者莊雅慧 這樣論述：

「網路紅人」在近十年皆為全球為最熱門的關鍵字之一，也因此成為大眾所討論、關注的對象，企業與廣告主看中網紅的高知名度、粉絲數紛紛與之合作以打開品牌知名度和提升產品銷售量，國內外開始對不同的網紅類型進行大量的研究，本文以網紅「阿翰」為例，目的在探討網紅阿翰與不同產品類型間的適配度與廣告效果。　　本研究採用立意抽樣在知名社群平台如Facebook、PPT、Dcard發放問卷作為蒐集資料的方式，總計回收384份有效問卷，並採用SPSS 22.0進行資料分析。研究結果顯示，受測者對網紅阿翰的熟悉度、可信度、所推薦產品的適配度與廣告效果有顯著正向的效果；另外，受測者會因網紅阿翰所推薦不同類型的產品與該網

紅熟悉、信任程度的不同以及適配度的中介效果下，而對產品有不同的態度。

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