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這兩本書分別來自人民郵電出版社 和所出版 。
國立清華大學 資訊系統與應用研究所 許聞廉所指導 楊庭豪的 基於統計準則式方法強化出版物參考元數據提取方法之研究 （2021），提出CRF300 租車關鍵因素是什麼，來自於參考元數據、準則式方法、自動模板生成。
而第二篇論文臺北醫學大學 大數據科技及管理研究所碩士班 張 詠淳所指導 白芬佳的 以自然語言處理探索Covid19疫情期間泰國社群媒體自殺意圖與情感分析之研究 （2021），提出因為有 自殺意圖、情緒分析、新冠肺炎、自然語言處理的重點而找出了 CRF300 租車的解答。
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自然語言處理入門
為了解決CRF300 租車 的問題，作者何晗 這樣論述：
這是一本務實的入門書，助你零起點上手自然語言處理。HanLP作者何晗彙集多年經驗，從基本概念出發，逐步介紹中文分詞、詞性標注、命名實體識別、資訊抽取、文本聚類、文本分類、句法分析這幾個熱門問題的演算法原理與工程實現。書中通過對多種演算法的講解，比較了它們的優缺點和適用場景，同時詳細演示生產級成熟代碼，助你真正將自然語言處理應用在生產環境中。隨著本書的學習，你將從普通程式師晉級為機器學習工程師，最後進化到自然語言處理工程師。
基於統計準則式方法強化出版物參考元數據提取方法之研究
為了解決CRF300 租車 的問題，作者楊庭豪 這樣論述：
出版物字串是描述資源資訊以讓其他研究者可以搜尋到該資源的一種特殊格式字串，通常用於論文最後引用資料描述以及研究者個人的著作資料整理。我們延續過去的研究基礎，提出結合統計技術與知識規則的方法，透過自動化的準則生成演算法與匹配演算法將出版物字串資料轉換為結構化資訊。出版物參考元數據提取作為學術資料結構化的基本任務，除了用於文獻檢索的精確資訊萃取以外，對於研究學術社群活動網路關係也有助益。然而文獻引用格式的變化性大，且文獻格式也以驚人速度增加，這對於出版物參考元數據提取造成障礙。在這一篇論文中，我們將針對此議題作探討，尋求方法來提升參考元數據提取的效果。此篇論文將研究方向集中在兩個議題上：(1)
整合統計技巧與知識本體之系統設計：我們建構了一套知識表達與應用的環境。該環境包含了知識管理環境與整合式方法核心模型，整合式方法核心模型結合了階層架構式的知識本體與統計方法。在簡化了標記工作的同時仍可以保有資訊提取效能。結合知識的系統架構也使得專家能夠分析各階段的錯誤,並針對關鍵處快速改善系統。我們以此環境開發了出版物參考元數據提取模型。(2) 以統計準則式方法(Statistical Principle-Based Approach, SPBA)強化出版物參考元數據提取： 過去實驗室發展了幾個系統來處理出版物參考元數據提取的任務，在發展過程中我們針對準則產生方式改進並嘗試用於不同任務，最後發展
出了SPBA。SPBA方法有三個步驟，第一步為建立知識本體(Ontology)，並用這些知識對文本進行語意標注(Semantic Labeling)。第二步將前一步驟生成的樣板(Pattern)透過準則生成演算法(Principle Generation Algorithm)將樣板們整合成具有代表性的準則(Principles)。最後用準則批配演算法(Principle Matching)提供彈性比對機制以處理多變的引用格式在本論文中，我們以出版物參考元數據提取任務的公開資料集與專家編輯過的雜訊資料集來驗證SPBA方法的可用性，實驗測試了四個期刊論文引用字串資料集跟一個會議論文引用字串資料集。
我們也比較了當前技術的CRF與Bi-LSTM-CRF方法，SPBA方法在元數據提取任務的效能上在各資料集都獲得了改進。在使用較少訓練資料的實驗中也驗證了SPBA的強健性。大多數的出版物參考元數據提取研究少有提出整合機器學習與知識規則的方法，SPBA可填補此空缺。本研究的貢獻可歸納為下列幾點：第一是結合精簡標記與批配，可以減輕標記工作的負擔。第二是讓從資料中生成準則，可以減輕專家撰寫準則的負擔。第三是我們分享了新的出版物參考元數據提取任務資料集，讓後續研究可以有新的發展材料。SPBA作為一個結合知識本體與統計方法的的技術，能夠產生有可讀性的準則，也能夠讓從各步驟中理解出錯誤的原因，這種具可解釋性
的特性將有助於拓展到未來其它需要細緻處理語意的資訊萃取任務。
Neurobiology of Depression
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為了解決CRF300 租車 的問題，作者Lopez-munoz, Francisco (EDT)/ Alamo, Cecilio (EDT) 這樣論述：
Major depressive disorders have recently been associated with impairments in signaling pathways that regulate neuroplasticity and cell survival. Agents designed to directly target molecules in these pathways hold promise as new therapeutics for depression. With the collaboration of the most prestigi
ous international specialists in biochemistry, molecular biology, genomics, psychiatry, psychology, and pharmacology, Neurobiology of Depression discusses the nature of the central nervous system circuits responsible for the modifications of neuronal functioning that lead to depression.The book begi
ns by discussing animal, neurophysiological, and neuropsychological models of depression as well as neural foundations. It explores genetic factors that contribute to depression and describes the effect of monoaminergic systems in the central nervous system.Next, the book profiles the rise of psycho
pharmacology in the treatment of depression and the research into serotonin and monoamine reuptake inhibitors. It examines the role of the glutamatergic, endocannabinoid, and opioid systems in the pathophysiology of mood disorders, as well as the effect of biological rhythms on the human body.Later
chapters review the role of CRF-related ligands, CRF receptors, HPA axis activity, and glucocorticoid receptors in the regulation of the stress response and depression. They also describe cytokine modulation of molecular mechanisms. They examine the role of neuropeptide Y, nitric oxide, beta-arresti
ns, BDNF, and phosphodiesterases, and discuss the use of tachykinin antagonists in treatment. Finally, they analyze the neurobiological basis for the development of new antidepressant agents.Exploring myriad aspects of a disease that plagues a large percentage of the population worldwide, this volum
e captures the state of the science of this debilitating disorder, facilitating further research and discovery. Francisco López-Muñoz’s main research areas are the postnatal development of mammals’ pineal gland after chemical sympathectomy, the biological bases of drug abuse, psychiatric disorder
s and dual diagnosis. He also studies psychotropic drug interactions, the neurobiology of aggressivity, the bibliometric techniques applied to mental health-related disciplines and neuropsychopharmacology, the combination therapies with antidepressant and antipsychotic drugs and the history of the p
sychopharmacology. Dr. López-Muñoz is editor/author of 14 books and 137 chapters of books related to the psychopharmacology.Cecilio Álamo’s research focuses on the field of neuropsychopharmacology, especially in the area of antidepressants, antipsychotics and analgesics. He has supervised several do
ctoral theses addressing the pharmacological analysis of mechanisms of action and the tolerance of and dependence on morphine and other analgesics. He has studied the non-endocrinological properties of TRH as an analgesic and anticonvulsant and developed research into new analgesics and antidepressa
nts with serotonergic activity, patenting two of them. He is presently conducting research in pharmacoeconomics, bibliometrics and neuropsychopharmacology. He has published over 70 papers, nearly two dozen books, 100 book chapters and more than 300 papers in Spanish scientific journals.
以自然語言處理探索Covid19疫情期間泰國社群媒體自殺意圖與情感分析之研究
為了解決CRF300 租車 的問題，作者白芬佳 這樣論述：
由於 Covid-19 流行，人們在適應這種新生活方式之前，必須經歷許多變化，尤其是在心理健康方面，因為我們大多數人都被孤立了。社交媒體的數字痕跡可以提供生態數據並揭示心理和行為特徵。泰國的自殺率在東南亞排名第二，為每 10 萬人 0.73%，這是大流行期間的一個主要問題，因為在全球金融危機期間，泰國可能面臨與 20 年前相同的情況。本研究旨在通過分析泰國社交媒體 Twitter 文本數據對自殺意圖、情緒識別和文本情緒的訓練，應用深度學習和機器學習來調查該問題。該研究比較了六種傳統分類和三種深度學習模型。除此之外，關鍵詞提取、LLR和語言學特徵是實驗中添加的，以創建深度學習模型中分析短文本數
據的新最佳模型； Bi-LSTM 和 Bert。此外，SMOTE（重採樣）已被用於解決數據不平衡的問題。除此之外，該研究還提供了關鍵字分析，以支持調查問題。結果，新添加的特徵深度學習模型的性能不如帶有 SMOTE、重採樣的 Bert。它在預測未標記數據的每項任務中提供了最高的 Marco F1 分數。結果還表明了，自殺推文、悲傷情緒和負面情緒推文在 2020 年顯著增加。這表明 Covid-19 大流行可能通過社交媒體產生了影響。另一個有趣的結果是關鍵詞分析，特別是在任務 2 中，每個情緒類別中的關鍵詞都顯著地代表了情緒。該結果還可以指示註釋的準確性和 kappa 值。