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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），提出群 暉 測試 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。

而第二篇論文元智大學 資訊管理學系 禹良治所指導 郭瀚中的 情感分析於社群媒體國軍申訴之研究 （2019），提出因為有 國軍申訴制度、資料探勘、情感分析、類別資料不平衡的重點而找出了 群 暉 測試 PTT的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了群 暉 測試 PTT，大家也想知道這些：

發展以三元組為基礎的知識圖譜與文章摘要萃取技術

為了解決群 暉 測試 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。

情感分析於社群媒體國軍申訴之研究

為了解決群 暉 測試 PTT的問題，作者郭瀚中 這樣論述：

本論文之目的為分析現行國軍申訴制度成效，原先設置目的是在建立一個良好的溝通管道，以及保障官兵服役期間的合法權益，讓官兵如果任何問題或者是疑慮，可以利用相關體制內管道尋求協助，避免產生體制外不實的陳情（檢控）案件，但是這些反映方式往往都需要留下真實姓名及聯絡電話，經內部人員確認程序後，才能受理成案；目前臉書(Facebook)出現了相當多”靠北系列”的匿名貼文粉絲團，不少人也會在臉書「靠北長官」中匿名抱怨部隊所見所聞，批評長官或是爆料軍中的不合理，這種非體制外申訴方式，較易出現人身攻擊的字眼，也長期淪為官兵私底下報復及爆料的管道。運用制定的中文語意資料庫及計算規則，針對情感分析技術對現行社群媒

體國軍申訴內容作分類運用，可依據臉書「靠北長官」訊息找出情緒字彙，展開情感分析元素抽取以及情感分類工作，利用機器學習的方法，透過被擷取出關鍵詞的留言訊息，分析基層部隊官兵的情緒變化及訴求，將問題回饋至體制內管道，做為改善國軍現行部隊管理潛存風險的參考態樣。

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