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源來如此：形塑韓國文化DNA的經典傳說

為了解決google表情符號的問題，作者unknow 這樣論述：

　　☆神靈．儒學倫理．由來．慾望．愛情 　　☆0到99歲韓國人都知道的23篇傳說故事！ 　　☆韓綜、韓劇都在提！ 　　☆把握韓國文化的經典教材！   　　從前從前…… 　　流傳在韓國民間的傳說故事 　　每個韓國人都知道、都朗朗上口 　　代代相傳，形塑韓國文化與民族性的基本教材 　　 本書特色   　　第一， 本書所記載的傳說故事，是記載於韓國的小學課本，所以只要是韓國人，沒有人不知道這些故事。而透過這些故事，可以理解韓國的社會文化、風俗民情與韓國人的精神象徵。   　　第二， 本書以韓文故事與中文翻譯雙語方式刊行，對韓語學習者可學習到講故事的語體、詞彙與句型。   　　第三， 本書按故事類

型分為五個主題：神靈、儒學倫理、由來、慾望及愛，並由韓語文教學、韓國研究專家撰寫五個主題的「解說與評論」，深入介紹韓國經典傳說故事的形成背景、背後意涵、並說明現在在韓國如何應用等。

google表情符號進入發燒排行的影片

以多元尺度整合圖分析線上評論-以國家公園為例

為了解決google表情符號的問題，作者江佳琪 這樣論述：

現代人工作和生活壓力大，國家公園常成為民眾觀光旅遊與紓壓的最 佳選擇之一。本研究以陽明山、墾丁和太魯閣三家台灣著名的國家公園為 例，利用文字探勘、情感分析、多元尺度分析法、及社會網絡圖概念，探 討三家國家公園在 Google 地圖上的評論內容，圖形化呈現三家國家公園 各別的特色，更進一步分析呈現各國家公園四季時序不同的景緻，比較不 同國家公園間的相同與相異處，並以整合圖形方式呈現。本研究結果能協 助遊客快速了解各景點的特色與問題，不需要一一瀏覽與比較線上評論， 可大幅減少遊客上網瀏覽的時間，遊客並可以直接由圖形中看出三家國家 公園各自的特色及差異，並可依照不同季節時序與自己的偏好來選擇喜愛

的景點。另一方面，本研究結果能讓國家公園管理者，快速了解到遊客的 需求與意見回饋，可做為營運改善或策略調整的參考

看IG學英文：9大單元，120個實用場合，1200個流行單字，透過熱搜話題、時事哏學單字，輕鬆提升字彙力!

為了解決google表情符號的問題，作者看IG學英文編輯群 這樣論述：

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使用BERT-CNN進行Twitter 使用者之立場偵測

為了解決google表情符號的問題，作者吳佩珊 這樣論述：

在人們的文字表達敘述裡，「立場」可能包含正向或是負向的情緒用詞，贊成或反對的語氣，但這些特徵都無法直接與立場相關聯。人們可以利用支持一個對象或是說法來反對特定目標，也可以藉由反諷法，使得字面上不能直接了解真正所表達的意思，但真實意義正好與字面上相反。在本研究中，將已標記立場標籤、來自 Twitter 使用者所發表的推文(Tweet) 當作訓練資料，使用監督式學習的方式來訓練深度神經網路(DeepNeural Network)。本研究所使用的資料集來自於 2016 年舉辦的國際自然語言語意評測競賽(SemanticEvalution 2016, SemEval 2016)的Task 6 ，主辦

單位所提供已標記立場的推文之訓練集與測試集，將其進行資料前處理並與類神經網路進行連接，其中使用到由Google 公司於2018年所提出之 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)及卷積類神經網路(Convolutional Neural Network，CNN)。本研究針對SemEval 2016 Task 6中之子任務A進行實驗，使用監督式框架來偵測Twitter使用者的立場，評估方法採用F1分數，並與當年參加競賽之隊伍進行比較，本研究所使用之方法在數個項目中排名居前。主辦單位所提供之資料集僅有兩千多筆，因此

在訓練模型的成效有一定限制，若是有更多的已標記之訓練集，應會獲得更好的成績。因此本研究再加入MPCHI資料集進行訓練，此資料集包含五個健康相關的主題，並已標計立場，並分別實驗測試集為SemEval、MPCHI以及SemEval加上MPCHI，觀察其實驗結果顯示有其幫助性，優於僅使用原始資料集之實驗結果。