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長庚大學 資訊管理學系 郭珍利所指導 張雅婷的 以文字探勘探討誤導性新聞標題對線上閱聽眾回應的影響 （2020），提出DAS 推薦 PTT關鍵因素是什麼，來自於社群媒體、新聞標題、文字探勘、情感分析。

而第二篇論文國立政治大學 統計學系 鄭宇庭所指導 蔡廷儀的 應用情感分析技術於電影評論分類與評分系統 — 以Yahoo!奇摩電影為例 （2019），提出因為有 自動評分、意見探勘、情緒分類、Yahoo!奇摩電影、網際網路的重點而找出了 DAS 推薦 PTT的解答。

最後網站[錄取] Physics PhD, CU/UMD/UW/NU/Rice... - 看板studyabroad則補充：整體看下來我覺得這三封推薦信還蠻面面俱到的XD 面試與申請結果: 好不容易送出一堆申請後, 最先收到的消息 ... 進了das sarma 那大概就都是博後帶而das sarma是整個JQ.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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以文字探勘探討誤導性新聞標題對線上閱聽眾回應的影響

為了解決DAS 推薦 PTT的問題，作者張雅婷 這樣論述：

目錄指導教授推薦書 .......口試委員審定書 .......致謝....iii摘要....ivAbstract ........ vi圖目錄 xi表目錄........xiii第一章、緒論 ......... 11.1 研究背景與動機 ......11.2 研究目的........31.3 研究問題........41.4 分析素材來源：PTT 批踢踢實業坊.....4第二章、文獻探討.. 62.1 網路媒體與大眾媒體中的新聞...62.2 新聞標題與內文架構.........72.3 不當新聞標題之特徵.........82.4 標題與內文相關度.102.5 評論情感分析.......

.16第三章、研究方法 183.1 PTT 社團新聞貼文讀者回應與篩選...203.2 新聞標題與內文相似與否人工標記...223.3 建立內文與標題相似與否分類模型 ...273.3.1 詞嵌入與分詞處理(Word Segmentation and Word Embedding).... 283.3.2 字詞權重計算與計算向量距離..... 293.3.3 交叉驗證 313.4 讀者留言情感人工標記...323.5 建立留言情感分類模型...373.5.1 交叉驗證 373.6 分析標題與留言情感之關聯性.38第四章、自動分類模型結果.... 404.1 相似度比對結果 ....404.2

相似度相關研究比較.......444.3 情感分析結果 ........454.4 情感分析相關研究比較...46第五章、新聞標題與讀者回應分析 .. 485.1 情感類別分佈........485.2 極性(Polarity).........505.3 探討表達負面情感方式...515.4 探討表達正面情感方式...525.5 小結....53第六章、結論 ....... 546.1 研究發現......546.2 研究貢獻......546.3 研究限制與建議....55參考文獻..... 56圖目錄圖 1 台灣人擁有社群帳號比例... 2圖 2 使用社群網站的頻率 3圖 3 批踢踢網

站介面........ 5圖 4 倒金字塔架構.. 8圖 5 人工判斷釣魚式方式（CLICKBAIT）.... 11圖 6 SELF-ATTENTION 示意圖 ..... 13圖 7 MULTI-HEAD ATTENTION運算結果示意圖......... 14圖 8 簡易版 TRANSFORMER 中 SELF-ATTENTION示意圖... 15圖 9 BERT 輸入資料概念圖...... 16圖 10 研究架構...... 19圖 11 資料收集與篩選流程圖... 20圖 12 新聞標題標示........ 21圖 13 以 BEAUTIFULSOUP、SELENIUM方式取下 PTT

網站上資料....... 21圖 14PTT 推文、噓文表示圖 ... 22圖 15 人工標記流程圖.... 24圖 16 相似度模型訓練流程圖 .. 28圖 17 SBERT(SENTENCE-BERT)流程圖........ 29圖 18 注意力機至概念圖 30圖 19 交叉驗證實驗架構圖 ...... 31圖 20 留言情緒人工標記流程 .. 33圖 21 情感分析訓練流程圖 ...... 37圖 22 目標值 ROC. 42圖 23 各情感類別在相似度中分佈..... 49圖 24 相似度中極性之情感分佈......... 50表目錄表 1 人工標記標題和內文格式. 25表 2 標題

與內文相似度第一階段標記 KAPPA係數結果表........ 25表 3 標題與內文相似度微調修正後再標記 KAPPA係數結果表 26表 4 人工辨別相似與不相似標準表... 26表 5 數據標記統計表...... 27表 6 分別 340 筆資料標記統計表....... 27表 7 相似度分析模型訓練參數表....... 32表 8 情感分析模型訓練參數表. 32表 9 人工標記讀者回應格式 .... 34表 10 標示等級規則........ 35表 11 情感標記 KAPPA係數結果表..... 36表 12 人工標記情感統計表 ...... 36表 13 五折交叉驗證最佳訓練表...

...... 38表 14 模型定義目標值.... 42表 15 各目標值混淆矩陣結果 .. 43表 16 各目標值「不相似」類別評估指標... 43表 17 相似度研究說明比較表 .. 45表 18 交叉驗證實驗結果 46表 19 情感分析研究說明比較表......... 47表 20 研究類型統計........ 50表 21 負面與正面情感比例 ...... 51表 22 負面情感分佈統計表 ...... 52表 23 正面情感分佈統計表 ...... 52

應用情感分析技術於電影評論分類與評分系統 — 以Yahoo!奇摩電影為例

為了解決DAS 推薦 PTT的問題，作者蔡廷儀 這樣論述：

在近十年內，網際網路迅速的竄起，與80年代當時的web2.0尚未普及使用相比，人與人之間的交往模式從寫信給特定想發送的對象，至今慢慢地轉為傾向於自願性的發表以及分享個人言論於公開的網路平台或是論壇上，例如：消費者對於產品後的使用心得、經驗分享，或是針對影劇、新聞媒體的觀後評論與意見等等。往後，也隨著行動裝置越來越便利普及，當人們在無法做決定、有選擇性障礙時，往往會參考有經驗的人或是過去消費者們的想法。透過網路搜尋關鍵字，取得來自各種論壇、公開評論網站、新聞媒體以及個人部落格等等的資訊。例如：台大批踢踢實業坊、痞客邦等屬於提供各方面領域訊息的網站。如果想針對不同領域進行資訊的查詢，像是想了解電

影相關的的訊息的話，例如：Yahoo!奇摩電影、IMDB這種評論網站提供的則是針對電影相關的影評、新聞文章、電影簡介等訊息給使用者。然而網際網路的盛行也進而引進企業界人士的投入，帶來有用的商業智慧，並提供有效的行銷決策。另外，對於網路使用者來說也能獲取來自四面八方的主觀評論意見，作為消費前或是觀看電影前的參考依據。有鑒於此，本論文針對Yahoo!奇摩電影的短篇評論，設計一個專屬電影的意見情緒分類器與評論評分系統，分成訓練模型和測試集合驗證兩部分。在訓練集合部分，包含資料處理、人工擷取意見詞和屬性詞、建立相關詞庫、計算意見詞分數以及訓練模型的建立。首先，我們將訓練集合資料利用CKIP斷詞系統進行

斷詞後，以人工標記的方式，蒐集帶有明顯情緒的意見詞以及電影相關的屬性詞，來建立情緒特徵詞庫，再針對訓練集評論中具有加強和否定語義的詞彙建立程度詞庫以及否定詞庫。接著，透過事前建立的意見詞庫、程度詞庫、否定詞庫，定義五種情緒特徵，分別為「極度正向」、「正向」、「中立」、「負向」、「極度負向」，針對訓練集合的評論進行特徵向量的擷取，再轉為特徵向量，透過非監督式的機器學習法SVM（Support Vector Machine），訓練出一個情緒分類模型。在測試集合驗證部分，利用訓練好的支持向量機，將評論進行正向情緒和負向情緒的分類，再將分類結果與評論網站上提供的星等分數做比較，計算出整體的正確率為85

.55%以及AUC為92.55%，代表此系統有不錯的鑑別度和可信度。最後根據評論內容自動化對產生的電影評分，並且搭配電影的四大屬性類別的得分狀況，來提供給使用者在看電影前最直接且可信的參考指標。

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