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以兩階段分群方法辨識中性評論提升情緒 分析準確度之研究 - 以英文電影評論為例

為了解決extraction中文電影的問題，作者劉倢君 這樣論述：

網際網路已然成為現代人的生活重心的一部分，人們在做任何決定之前，往往需要一些意見來推自己一把，上網查詢了解相關知識已成為常態，這樣的狀況尤其常出現在消費購物前。如今網路上已存在不計其數的使用者評論，而其中並非每條評論都能表達純粹的正面或負面情緒。在大多數情況下，評論可能會報告客觀事實而不表達任何情緒，甚至有些評論可能會表達混合或相互衝突的情緒。這些不完全屬於正與負向的評論被稱為「中性評論」，而在過往的情緒分析研究中，中性評論常因其對產品的影響力並非直接關係而導致被忽略，這可能使得正與負向的評論影響不準確。過往的情緒分析多使用分類器模型，而投入分類器模型的前提是需先有人工一項一項給予類別標籤。

相比如此費力的方式，分群模型就較為方便地，只需單純投入機器學習模型中便可讓機器自主區分。因此，本研究將從全球最大的英文電影評論網站IMDb中，挑選綜合排名前200名的電影的電影評論做為研究對象，透過幾種分群的訓練模型對電影評論做辨識後能成功辨識中性評論的存在。再考慮到中性評論中可能混合了影響正向與負向評論的混合中性及中立中性評論，故本研究將對電影評論做兩階段的分群，而從實驗結果可以看出，以分群方式在客觀的情況下讓機器自行判斷結果，相較以分類的方式在主觀的情況下給定標籤的準確率較好，以及，將對會減弱情緒相關的中立中性評論排除後能提高準確度。

最適自然語言處理之文件分割型式-應用於工程文件關鍵字萃取

為了解決extraction中文電影的問題，作者戴穎璁 這樣論述：

土木工程領域中，因工程契約的要求與工程法規的規定，包含了數目龐雜且內容豐富的文本資料，大量文字內容的敘述，容易使閱聽人對於核心內容判別模糊不清，或者花費更多時間在獲得核心資訊，透過人工智慧程式word2vec，將這些文本進行非監督式的自然語言分析，可以讓工程人員藉由核心關鍵詞與關聯詞，掌握目標文本的核心段落或重要相關內容。 而在此類非結構化敘述性質的文本中，文章的分段或分句方式通常代表了作者的撰寫思路，而在程式分析時，這些不同的分段規則，因為字詞之間的距離改變，也影響了在自然語言分析程式中，關聯詞與關鍵詞之間的關聯度數據，及程式分析結果的有效性。 是以本研究使用工地主任班文件，依據「自然

語言處理」(Natural Language Processing)、「文本分析」(Textual Analysis)原理，將文本進行文本前處理，後利用人工智慧分析程式，針對工程前言文本，進行模型參數使用的測試，獲得對於此類工程文件的適用設定參數。 並利用相同的參數設定，比較三種不同規則的文本分割(Text Segmentation)方式(「全篇未分割」、「依關鍵詞出現之段落分割」、「依標點符號逐句分割」)，在土木工程文本的程式分析結果。實驗發現，將文本依據「依關鍵詞出現之段落分割」之方式進行處理，獲得的關聯度分析有效性最佳，此種分割方式，可以避免程式分詞時的過度切分，導致關聯詞之關聯度排序

降低。使Word2vec 程式的分析結果，更有效的反映出文章的關鍵內容與關聯詞。