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南臺科技大學 資訊管理系 黃仁鵬所指導 連家儀的 運用定量漸增式分類法與機器學習進行情感傾向分析 （2021），提出團子顏文字dcard關鍵因素是什麼，來自於爬蟲、情感分析、機器學習、Word2Vec、定量漸增式分類。
而第二篇論文國立臺灣大學 台灣文學研究所 鄭芳婷所指導 陳彥仁的 邁向酷兒荒謬：臺灣當代大眾文化生產中的國族與性別政治 （2019），提出因為有 酷兒荒謬、數位實踐、臺灣、大眾文化、酷兒理論的重點而找出了 團子顏文字dcard的解答。
團子顏文字dcard進入發燒排行的影片
登愣！what’s on my iPhone 終於出現ㄌ！
真的是拖了很久才錄加上又很難剪（因為一次兩個畫面要對著剪🤣）
手機裡面有些大家都知道的app我就沒有多做介紹， 雖然不知道有多少人會看完因為我自己覺得有點長🤣但希望大家喜歡這隻影片～
▷Instagram:sabriiiiina.aa(i*5)
▷Camera：Canon m50
▷編輯軟體：final cut pro Ｘ
▷手機型號：iPhone11/黑色/128GB
▷手機殼：犀牛盾
▷App information
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（只放提到的app因為太多了🤣）
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◎Music Credit
Music by Daniel Mahardika - Sense - https://thmatc.co/?l=CE3F4980
運用定量漸增式分類法與機器學習進行情感傾向分析
為了解決團子顏文字dcard 的問題，作者連家儀 這樣論述：
隨著電腦資訊科技的快速發展，透過網際網路上發表意見、經驗、評論已經在台灣普及，社會大眾也已習慣在部落格、社群網路上發表意見，這些由使用者留下的文字可以反應使用者對於各類議題的感受及情感回饋，若能透過相關技術對所有使用者於網路上留下的句子、文章進行輿情分析，則可以有利於我們快速瞭解社會大眾對現今各種議題的情感反應，進而協助相關單位、主管或有需要利用網路聲量來進行決策的人擬定適合的策略，也能減少相關人士對網路輿情調查時所耗費的人力資源。本研究將利用定量漸增式分類法進行模型製作，選擇演算法為Random Forest、Naïve Bayes、Decision Tree、SVM並透過集成式演算法Ba
gging和Voting來提升準確度，並評估是否使用集成式演算法搭配演算法可以擁有更高的準確度，本研究也與網路相似之方法進行比較，並會針對兩者的人工檢視數量及準確度進行分析。本研究透過分析發現利用定量漸增式分類法以準確度為探討SVM有較好的分類效果，以時間為探討Naïve Bayes能以較快的時間進行訓練，以效能為探討SVM能以較佳的效能進行模型訓練，以提升準確度為探討Decision Tree搭配集成式演算法能有效的提升準確度，以人工檢視數量為探討定量漸增式分類法能使人工檢視部分的數量大幅減少，以定量漸增式分類法與倍數漸增式分類法的準確度為探討定量漸增式分類法準確度也優於倍數漸增式分類法。
邁向酷兒荒謬：臺灣當代大眾文化生產中的國族與性別政治
為了解決團子顏文字dcard 的問題，作者陳彥仁 這樣論述：
2000年後，臺灣同志平權運動的整體氣氛上揚。然而，反同志/反酷兒陣營於2018年所策動之反同婚公投，仍顯現平權運動內部「溫柔策略」的困境，更在後公投時期突顯在地性別與國族盤根錯節的問題。當代同志/酷兒族群為詰問這些持續浮現的問題，策略地援用與挪用數位媒體資源，將平權運動與國族議題縫合至自身創作之中，展現臺灣當代酷兒的批判美學。有鑑於此，本研究提出「酷兒荒謬」的概念，透過剖析當代同志/酷兒的美學方法，說明新生代酷兒操作「荒謬」的創作，進行轉化、乘載並抵抗臺灣內部各類常態機制的運行，當中不僅描繪當代同志/酷兒所有之感覺結構，更企圖擴大視角，以性別議題回應「臺灣」問題。具體而言，新生代酷兒創作，
有別於九零年代以降的激進酷兒理論實踐，以「荒謬感」作為另類激進美學，以反映新生代同志/酷兒在面對國內恐同修辭、歧視及同志正典等等常態機制的荒誕處境，甚至為求擴大臺灣同志/酷兒的生存可能，進一步達成未來酷兒邦聯的狀態。以上，本研究分別以文學創作、迷因與哏圖、數位表演三種不同層面的素材，說明及剖析酷兒荒謬的理論概念及其政治張力，指出此概念作為當代同志/酷兒解套困境的可能道路。