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中原大學 巨量資料商業應用碩士學位學程 曾世賢所指導 李青兒的 應用文字探勘探討COVID-19疫情前後勞方工作議題異同之研究 （2020），提出python何承遠ptt關鍵因素是什麼，來自於LDA、文字探勘、勞資關係、餘弦相似度。

而第二篇論文國立臺灣大學 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），提出因為有 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的重點而找出了 python何承遠ptt的解答。

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應用文字探勘探討COVID-19疫情前後勞方工作議題異同之研究

為了解決python何承遠ptt的問題，作者李青兒 這樣論述：

工作是人一生必經過程，時空背景的不同顯現著勞資關係的差異化，現今社會因資訊透明性高更凸顯勞資關係之重要性，對此勞資關係更容易形成對立狀態，根據勞動部資料顯示勞資爭議事件一直持續發生並無明顯改善之趨勢，此外，再加上COVID-19衝擊全球經濟，對於各大產業影響甚大並間接影響勞方權益，故本研究希望透過網路自由言論探討COVID-19前後期勞資關係之變化。根據過往研究勞資關係甚多，研究方向大多單一偏向工作內部狀況例如：職場壓力、升遷、衝突等內部事件，對於此次COVID-19是否影響著勞資關係的議題仍相當之欠缺。故本研究透過量化分析了解網路PTT職場相關評論，並使用文字探勘技術加以分析了解勞方對於此

次疫情前後的同異性及勞方所重視之議題為何。分析結果顯示疫情前勞方側重議題於職場趨勢、職場狀況、市場人才需求、面試條件，疫情中側重議題於工作能力、疫情中勞動權益、職場壓力、職場趨勢、人才需求，希望研究結果能夠為人力資源部門或人力相關產業提供參考。

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python何承遠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。

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