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另外網站Best Hashtag Generator for Instagram (AI-based pickup)也說明:Jan 13, 2022 - 10x boost Instagram post likes with this hashtag generator. Inflact gives you top hashtags for Instagram based off of one keyword, photo, ...

國立臺中教育大學 數位內容科技學系碩士班 羅豪章所指導 江采憶的 Instagram使用者對於美妝關鍵意見領袖使用主題標籤行為之探究 (2021),提出Hashtag generator關鍵因素是什麼,來自於關鍵意見領袖、社群媒體、Instagram、主題標籤。

而第二篇論文長庚大學 資訊管理學系 萬書言所指導 楊守仁的 機器學習生成食譜文字之研究 (2020),提出因為有 烹調食譜、機器學習、自然語言處理、自然語言生成、詞向量的重點而找出了 Hashtag generator的解答。

最後網站MetaHashtags: Hashtag Generator for Instagram, Analytics ...則補充:Hashtag tools to generate, collect, and track your Instagram hashtags.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Hashtag generator,大家也想知道這些:

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▬▬ Waktu Upload 6:30PM ▬▬

SELASA, KHAMIS, SABTU:
= MUKBANG EATING SHOW W/ ASMR

AHAD:
= TEASER VIDEO GAMING @SYEDOT GAMING

ISNIN, RABU & JUMAAT
= TEASER VIDEO


▬▬ ASMR + EATING SHOW ? ▬▬

▪︎ Hi, thanks singgah ke channel aku dan yah aku buat video ASMR CRIPS SOUND with combination EATING SHOW MUKBANG
▪︎ Bermaksud gabungan crips sound dari ASMR dengan EATING SHOW berborak borak sambil makan (actually aku baru perasan orang Korea pon da start buat STYLE macam ni).
▪︎ Kenapa tak buat whispering/no talking, sebab rakyat Malaysia masih tak boleh terima Whispering/No Talking (sebelum ni mmg buat cara ni pon, insyallah maybe akan datang akan buat semula).
▪︎ Serta Whispering ni kebanyakkan buat sebab nak sync dengan sound quality dari crisp sound jadi kalau cakap normal akan pecah sound tu dan dorang malas nak edit terjadilah Whisper/No Talking untuk save their time.
▪︎ Bagi aku, ASMR FOOD bukan untuk Relaxation or Sleeping ya! sebab ASMR FOOD ni dia enhance kan bunyi so, White Noise/Humming akan kuat gila kalau guna eaphone jadi tak relax langsung, tapi untuk TRIGGER jadi LAPAR, CRAVING itu semestinya!.
▪︎ Untuk Relaxationg & Sleeping boleh tengok video aku Upload setiap hari Rabu 9PM DUA MINGGU SEKALI yang ini yes! Whispering dan cakap dengan nada perlahan untuk sync dengan brain korang ketika pakai earphone dan buat triggered gila gila sampai meremang bulu roma terutama bahagian tulang belakang.


▬▬ Apa Itu ASMR FOOD? ▬▬

▪︎ ASMR untuk merasakan kenikmatan dan untuk menaikkan stimulasi deria.
▪︎ Anda juga boleh gunakan earphone atau headphone.
▪︎ Jika anda tidak menyukai EATING SOUNDS, PLEASE DO NOT WATCH IT tau.
▪︎ Video ini mengandungi BUNYI MAKAN, MENGUNYAH TAPI TUTUP MULUT BUKAN CHUP CHAP CHUP CHAP dan seangkatanya yang sangat kuat.
▪︎ ASMR adalah Autonomous Sensory Meridian Response, atau lebih mudah dirujuk sebagai Braingasm.
▪︎ ASMR adalah stimulasi deria sensasi yang memberikan impak perasaan positif yang menyalur dari kepala, tulang belakang, sampai belakang tubuh dan akan memberi impak naik bulu roma juga.
▪︎ Setiap orang mempunyai ASMR triggers yg berbeza beza dan saya berharap anda menonton video ini dapat trigger diri anda.


▬▬ ▶︎ Hashtag ◀︎ ▬▬

#asmr #eatingshow #mukbang #mukbangmalaysia #mukbangindonesia #maggipedasgiler

Instagram使用者對於美妝關鍵意見領袖使用主題標籤行為之探究

為了解決Hashtag generator的問題,作者江采憶 這樣論述:

本研究旨將前20大Instagram美妝關鍵意見領袖以網路爬蟲蒐集而來的資料進行統計與分析,利用表格的整理呈現,可使大眾觀察出其20位Instagram美妝關鍵意見領袖在主題標籤使用行為的趨勢,以及提供撰寫貼文時使用主題標籤進行行銷傳播的參考依據。本研究所設定之研究對象的美妝關鍵意見領袖以《DailyView 網路溫度計》排列出最具領袖價值分數的前20大Instagram美妝關鍵意見領袖作為其依據,將每位Instagram美妝關鍵意見領袖的所有貼文(截至2022年03月18日)進行資料的蒐集。根據統計前20大Instagram美妝關鍵意見領袖使用頻率前十之主題標籤,共有205個主題標籤。主題

標籤與美妝類別有連結的有55個;主題標籤之內容與美妝類別具有關連的有 52 個。主題標籤內容與美妝類別具有關連之主題標籤中,在彩妝品部分以「唇膏」出現頻率最高,有九位Instagram美妝關鍵意見領袖使用主題標籤頻率前十名中出現;在保養品部分以「精華」出現頻率最高,有七位Instagram美妝關鍵意見領袖使用主題標籤頻率前十名中出現;在美妝品牌部分以「ysl」出現頻率最高,有四位Instagram美妝關鍵意見領袖使用主題標籤頻率前十名中出現。使用主題標籤是否會影響按讚數目方面,結合統計結果可知,使用主題標籤會影響按讚數目,而未使用主題標籤的貼文按讚數高於有使用主題標籤的貼文按讚數。在探討使用熱

門主題標籤是否影響貼文按讚數目方面,綜合統計結果可知,使用熱門主題標籤會影響按讚數目,而非熱門主題標籤的貼文按讚數高於熱門主題標籤的貼文按讚數。針對建立主題標籤之建議,若為一般大眾或作為行銷需求之下,使用主題標籤產生器為一大輔助且有用之工具;若為與Instagram美妝關鍵意見領袖具相當影響力及一定地位,主題標籤更重要的是建立在與個人有所關連並可以彰顯自身特色用以區分他人為重點所在。

機器學習生成食譜文字之研究

為了解決Hashtag generator的問題,作者楊守仁 這樣論述:

目錄指導教授推薦書口試委員會審定書致謝 iii摘要 ivAbstract vi目錄 vii圖目錄 x表目錄 xii第一章、緒論 11.1研究背景 11.2研究動機 21.3研究目的 32.1 網路爬蟲 52.2 中文分詞 62.2 詞向量(Word2Vec) 72.3 循環神經網絡(Recurrent Neural Network) 92.3.1 長短期記憶模型LSTM (Long Short Term Memory) 112.4 Sequence to Sequence模型 122.5 自然語言

生成(Natural-Language Generation) 142.5.1 Char-RNN生成自然語言 152.5.2 Seq2Seq生成自然語言 182.6 自然語言生成評估 192.6.1機器學習評估指標(Machine-learned metrics) 192.6.1.1 BLEU(Bilingual evaluation understudy) 202.6.1.2 Perplexity困惑度 212.6.2以人為中心的評估方法(Human-centric evaluation) 222.6.2.1 RankME –問卷評估方法

222.6 食物安全 24第三章、研究方法 253.1 研究工具 253.2資料收集 293.2.1 網路爬蟲收集資料 293.2.1.1 爬取所有食譜頁面連結 303.2.1.2 爬取食譜頁面資料 333.3資料前處理 343.3.1 原始資料 343.3.2 原始文字資料處理 353.3.3 中文分詞 393.3.4 對文字資料進行詞向量 413.4機器學習訓練 433.4.1 訓練環境 433.4.2 建構神經網路 433.6問卷設計 53第四章、實作結果 564.1 生成結果

564.2 問卷調查評估結果 584.3 專家評估 644.3.1專家簡歷 644.3.1專家評語 65第五章、結論與未來發展 715.1 結論 715.2 未來發展 72參考文獻 73圖目錄圖 1本文作者使用中分分詞套件-結巴(Jieba)作中分分詞示範 6圖 2 Word2vec論文中兩種算法Skip-gram和CBOW的結構[12] 8圖3 循環神經網絡結構 10圖4 循環神經網絡用於處理自然語言文本的作用機制 10圖5 LSTM為在循環神經網絡基礎加上Forget gate(遺忘門)改良的神經網絡 11圖6

傳統循環神經網絡於機器翻譯中可能造成的問題 12圖7 Seq2Seq結構及其用於機器翻譯的示意圖 13圖8 參考文獻[22]利用氣象資料關鍵字作自動生成氣象預報 14圖9 本文作者於前期研究時,建構LSTM神經網路生成食譜文字。 16圖10 使用LSTM生成食譜文字之結果,內容前文不對後語且不具參考價值。 16圖11 本文作者透過一些Rule-Based手段調整生成結果。 17圖12經調整後生成結果 17圖13參考文獻對菜餚照片還原獲得烹調食譜示意圖[21] 18圖14 RankMe作者利用文中提出的三個指標製作評估問卷[42] 23圖15

本研究之研究流程 25圖16 本文作者使用中分分詞套件-結巴(Jieba)作中文分詞示範 27圖17 本文作者透過Tensorflow快速搭建神經網路 28圖18 楊桃美食網食譜總覽頁面 30圖19 楊桃美食網翻頁需要滾動頁面到視窗底部才能觸發頁面更新 31圖20 透過selenium套件操作頁面自動滾動並抓取所有食譜頁面連結 31圖21抓取到所有食譜頁面連結(只列出其中五筆資料) 32圖22利用食譜頁面連結進行爬蟲,並將食譜資料儲存到.json檔 33圖23原始食譜資料 34圖24 本研究主要利用Python中的.str.replace

()將原始文字資料進行修正 35圖25 本研究透過結巴Jieba套件來進行中文分詞 40圖26 本研究之烹調步驟文字資料經中文分詞處理效果 40圖27 本研究透過Word2vec生成屬於食材資料的詞向量 42圖28 本研究透過詞向量模型查找與「洋蔥」詞向量的余弦夾角最相近的食材 42圖29 本研究之食材資料詞向量模型投射在二維空間 42圖30 本研究透過Seq2Seq結構訓練,因記憶體不足導致報錯 43圖31 本研究透過Google Colab免費運算資源訓練模型,但因用量過大遭封鎖 44圖32 本研究把烹調步驟資料切割成5步分批訓練 44

圖33 本研究之Seq2Seq串連結構 45圖34 本研究之Seq2Seq結構 46圖35 本研究Seq2Seq-Encoder程式碼 47圖36 本研究之Seq2Seq-Decoder程式碼 47圖37 本研究之Seq2Seq參數Summary 47圖38 本研究之文本生成流程 48圖39 本研究檢查食材是否具有食物安全風險之程式碼 49圖40 本研究之Seq2Seq串連結構 50圖41 在沒有使用困惑度調控輸出的情況下,會輸出不理想的結果 51圖42 本研究使用困惑度對生成文本評分之程式碼 51圖43 本研究透過困惑度分數決定是否

重新生成食譜之程式碼 52圖44 本研究控制文本生成流程之程式碼 52圖45本文為評估生成內容所設計之問卷 55圖46生成食譜文字結果(1) 56圖47生成食譜文字結果(2) 56圖48生成食譜文字結果(3) 57圖49生成食譜文字結果(4) 57圖50生成食譜文字結果(5) 57圖51生成食譜文字結果(3) 59圖52原始資料麵食類的烹調步驟 60圖53問卷調查食譜評分統計總表 61圖54問卷調查中食譜完整度評分統計圖 62圖55問卷調查中食譜寫作評分統計圖 62圖56問卷調查中食譜參考度評分統計圖 63圖5

7本研究專家顧問於2016年米其林飲食指南頒獎禮(第一排左起第三) 64圖58生成食譜文字結果(1) 65圖59生成食譜文字結果(2) 66圖60生成食譜文字結果(3) 67圖61生成食譜文字結果(4) 68圖62生成食譜文字結果(5) 69表目錄表1文本中的上下文決定cooking這個單詞的意義 8表2 本研究對食材資料欄位作前處理修改內容 36表3 本研究對烹調步驟欄位作前處理修改內容 38表4 本研究Seq2Seq串連結構之輸入及輸出訓練資料 46表5 本研究Seq2Seq串連生成結構之讀取及文字生成資料 50表6 本研究

評估問卷之簡介 53表7 告知受訪者食譜均由電腦自動生成,未經人手調整生成內容 54表8 問卷調查評分結果 58表9 問卷調查評分結果(續) 59