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國立清華大學 社會學研究所 林宗弘所指導 簡維江的 疫情資訊的網路傳播，台灣與中國大陸在COVID-19疫情初期的比較研究 （2020），提出三健客蔡藥師ptt關鍵因素是什麼，來自於COVID-19、社群媒體、社會資本、客觀風險、風險感知、風險因應行為。

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 三健客蔡藥師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：

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疫情資訊的網路傳播，台灣與中國大陸在COVID-19疫情初期的比較研究

為了解決三健客蔡藥師ptt的問題，作者簡維江 這樣論述：

回顧疫情初期，疫情資訊發酵至社群媒體，民眾透過社群媒體積極傳播相關資訊，使得疫情消息得以快速傳播。疫情爆發之際，台灣與中國大陸反應也大不相同，使得防疫開展有所落差。本文將梳理疫情期間的網路討論與防疫政策，並蒐集兩國社群媒體PTT與微博貼文，進行關鍵字詞、留言數主題分類，運用災難社會學理論風險操作化，拆解社會資本的資訊傳播與訊息交流，納入風險感知、風險因應行為重組模型，分析客觀風險對於風險感知、風險因應行為相互關係，進而形成本文假設：疫情擴散，增加疫情資訊、防疫作為的資訊傳播與訊息交流，並透過資訊傳播與訊息交流進一步減緩疫情。本文研究結果證實，疫情擴散，增加疫情資訊、防疫作為的資訊傳播與訊息交

流，而疫情資訊、防疫作為的資訊傳播與訊息交流增加，有助於疫情趨緩的效果。此外，比較兩國談論政府機構的貼文，發現PTT資訊傳播與訊息交流增加，仍有助於疫情趨緩；然而微博的資訊傳播增加，則疫情趨緩的效果消失，甚至可能擴散疫情。

發展以三元組為基礎的知識圖譜與文章摘要萃取技術

為了解決三健客蔡藥師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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