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國立臺北科技大學 管理學院資訊與財金管理EMBA專班 王貞淑所指導 李忠憲的 運用BERT於稅制改革輿情分析，探討評論品質之情感分析─以房地合一稅為例 （2021），提出瑞 儀 股票 PTT關鍵因素是什麼，來自於情感分析、輿情分析、稅制改革、機器學習、主題建模、BERT。

而第二篇論文元智大學 社會暨政策科學學系 丘昌泰所指導 許伊萱的 大專青年低薪議題之社群媒體資料初探：非結構化資料探勘技術 （2019），提出因為有 非結構化資料、大數據分析、網路輿情、網路聲量、資料探勘、青年低薪、大專青年的重點而找出了 瑞 儀 股票 PTT的解答。

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運用BERT於稅制改革輿情分析，探討評論品質之情感分析─以房地合一稅為例

為了解決瑞 儀 股票 PTT的問題，作者李忠憲 這樣論述：

過往政府推動稅制改革時，為了確保能夠多方參考不同意見，多以召集專家學者舉行座談會、研討會等方式先擬出草案，再輔以民調或問卷等抽樣統計方式來蒐集民眾的意見。隨著網路社交媒體的出現，民眾在網路上發表評論與意見，形成所謂的「網路輿情」。相較於傳統方式，透過對網路輿情的分析，能夠快速及廣泛的了解民眾對稅制改革的意見。但民眾對於與其經濟活動息息相關的稅制改革，往往批評多過於建議，使得真正有用的評論被淹沒在大量的無用評論中，最後模糊了政策討論的焦點。因此，在眾多的輿情中快速辨別出真正有用的評論，才能使政府獲得真正有用的意見反饋。 本研究藉由蒐集網路社交媒體上有關房地合一稅的評論與意見，運用

BERT語言模型結合深度學習來對評論的品質進行分類，並評估分類模型的有效性及性能後，將有用的評論進行主題建模，提取出民眾所關心的房地合一稅關鍵主題與單詞。 本研究先以調整分類模型的學習率及訓練週期等兩項超參數進行實驗，結果顯示所有組合的AUC平均為86.79%，且平均準確率達到82.20%，代表所建構的模型具有分類預測能力。其次，為了優化模型，將不平衡資料集加以調整，使有用及無用的評論筆數以1：1的比例進行實驗，在準確率幾無差異的情形下，平均精確率來到80.19%，大幅提升了12.26%，代表模型的分類性能有所提高。最後將經過評論品質分類後的評論進行主題提取後發現，民眾最關心的主題表現在

「囤房稅」及「房價」上，說明民眾對於房地合一稅的效果抱持保留的看法，希望能加入囤房稅等配套措施，以真正達到抑制炒房、平穩房價的效果。 經由實驗結果顯示，本研究所建構的評論品質分類模型，對於由網路社交媒體上所蒐集到的輿情，可以篩選出真正有用的評論與意見，希望未來能讓政府部門快速掌握真正有用的輿情，並做為制定公共政策時的參考。

大專青年低薪議題之社群媒體資料初探：非結構化資料探勘技術

為了解決瑞 儀 股票 PTT的問題，作者許伊萱 這樣論述：

受全球化趨勢影響，全球產業結構轉變，釋出大量的剩餘勞力，在自由市場的運作下，企業為追求最大利益為主要考量，紛紛遷移到勞動力相對廉價的國家。為因應多變的市場需求與降低成本支出，傳統的長期雇用關係也逐漸被「非典型聘僱」取代，而這波勞動市場結構的轉變所帶來衝擊，首當其衝的便是初入職場的青年族群。我國整體實質平均薪資比19年前低，許多職位的薪資比幾年前同樣能力的職位低，青年在勞動市場所面臨的困境，可能進一步影響其在社會參與、人際互動等其他面向的行為反應，甚至使其產生自我懷疑、缺乏生活目標、喪失生活的希望。國內自2008年金融大海嘯後，歷任的總統都將青年低薪視為重要的國家問題，根據文獻回顧，多數學者將

青年低薪問題歸咎於1994年「高等教育擴充政策」與2009年至2011年實施的「大專畢業生至企業職場實習方案」。近年來，資訊技術的條件許可，大數據分析逐漸興起。在社群媒體上，因為虛擬的社群網路空間，使用者容易隱藏真實身分，更願意對對於社會現象、生活經驗、訊息交換暢所欲言，讓研究者更容易收集到更為真實的情緒與見解，故研究者將運用社群媒體分析的方法進行我國大專青年低薪議題的初探性研究。本研究主要是針對教育部大專教育政策中的「高等教育擴充政策」與「大專畢業生至企業職場實習方案」進行青年低薪議題之探討，並透過社群媒體分析的方法對大專青年低薪的社會觀感做初探性研究，透過台灣地區的社群媒體平台資料，以大數

據分析中的文字資料探勘技術，將網路聲量數據進行量化數據與質性內容分析的多重分析，瞭解大專青年在社群媒體上的發言聲量與情感趨向等變化，以掌握青年對於低薪化議題的社群意見分佈情況，作為決策當局制訂青年相關政策之決策參考。

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