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藉由文字探勘從線上評論分析網路分享行為-以產後護理之家為例

為了解決line旅遊回饋dcard的問題，作者詹湘琪 這樣論述：

華人文化相當重視產後媽媽坐月子的文化，在台灣，新生兒的父母於孩子出生後首要面對問題就是「坐月子」。並且，廣大的消費者透過網路蒐集資訊，更利用網路社群的討論區，透過瀏覽、發文與討論，蒐集相關主題的討論內容做為購買決策之依據。本研究應用網路爬蟲分析技術結合文字探勘，透過討論區的資訊分享趨勢，分析斷詞出現頻率，探究產後媽媽選擇坐月子機構的重要購買決策資訊。茲關注當前學術界缺少坐月子機構業者網站的資訊揭露領域進行調查，補足學術界缺少文獻對於社群網站討論訊息與業者網站揭露訊息之間的訊息項目比較與分析，並且，檢視現有坐月子機構的網站，探討業者網頁所公布的資訊與其設計內容。本研究以Babyhome網站討論

區之懷孕主題下的坐月子為擷取區域，利用Python工具進行資料收集，擷取時間範圍為2006年1月3日至2021年12月29日，共擷取2,163篇文章。本研究驗證能應用整合網路爬蟲與文字探勘之技術於掌握網路討論區的發文訊息，研究結果顯示：月子餐以「比較」關鍵詞為最常出現之詞彙。參觀以「房間」關鍵詞為最常出現之詞彙。心得分享以「寶寶」關鍵詞為最常出現之詞彙。費用、價格、價錢以「參觀」關鍵詞為最常出現之詞彙。寶寶以「護士」關鍵詞為最常出現之詞彙。本研究對比網路訊息分享的關鍵詞以及業者網站資訊揭露項目，結果顯示：網路資訊分享頻率較高之關鍵詞中，坐月子機構全數於網站皆公布的房型介紹、房型環境圖片、嬰兒室

環境介紹，並且全數提供線上預約參觀。但是以價格資訊、參觀資訊的揭露最少。然而多數坐月子中心的價格不透明、參觀資訊揭露也最少，消費者可以透過參觀時詢問。此外，價格資訊、優惠資訊與月子餐試吃是普遍網路發文者討論的項目，應鼓勵業者提供充足的資訊滿足消費者的資訊需求。

聊天機器人之檢索效能之研究-以BERT為方法

為了解決line旅遊回饋dcard的問題，作者楊豐嘉 這樣論述：

自1960年代以來，網路的發明讓全球科技的進步呈現指數性成長，來自世界各地的資訊傳遞已經突破空間的限制，資訊的交流也讓人們的思想更加的開放。人們開始在網路上表達自己的想法，像是美食評論、產品售後服務、旅遊經驗等等。透過網路將資訊隨時的分析，讓大眾能更加快速地獲取各自所需的資訊來解決自身的需求。在擁有美食之都稱號的台灣，大眾普遍搜尋評論的方式不外乎是網站文章的美食心得、Google map的店家評論、外送平台的使用者回饋或是社群媒體分享等等。然而，美食評論的準確性仍然還是存在些許不足之處。本次研究用網路爬蟲技術擷取在台南地區各類型店家的美食評論，像是餐廳、餐酒館、咖啡廳、美食街等等。選用Bid

irectional Encoder Representations from Transformers (BERT)預訓練技術中bert-base-chinese 模型進行超參數的修改，以此提昇美食正負評論分類預測的準確性來建構新的模型。另外，本研究也利用台灣民眾常使用的社群媒體 LINE，在2016所推出的Messaging API來建構出一套聊天機器人，目前此系統除了能提供店家的評論之外，還有讓使用者新增美食評論的功能，而新的評論會被本研究建構的模型進行分類預測，藉此不斷增加資料庫的總量和改善分類預測的準確性。