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Moon imdb的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦WilliamSomersetMaugham寫的 尋歡作樂(《大英百科全書》評選毛姆四大經典之一) 可以從中找到所需的評價。

另外網站Highest Ranked Movies Imdb也說明:The 10 Movies With The Most Ratings On IMDb, Ranked By Their. ... 9 Rate 83 Metascore A paraplegic Marine dispatched to the moon Pandora on a unique mission ...

國立暨南國際大學 資訊管理學系 白炳豐所指導 朱宣樺的 機器學習於電影票房之預測 (2021),提出Moon imdb關鍵因素是什麼,來自於電影票房預測、機器學習、情緒分析、社群媒體、基因演算法。

而第二篇論文臺北醫學大學 智慧數據應用產業碩士專班 張詠淳、許明暉所指導 鄭宇雅的 基於情緒構面的雙向長短期記憶神經網路之情感分析與應用 (2020),提出因為有 情感分析、情緒構面、社群媒體、產品評論的重點而找出了 Moon imdb的解答。

最後網站Killers of the Flower Moon — Official Teaser Trailer - YouTube則補充:Killers of the Flower Moon. In theaters October 6.Based on David Grann's broadly lauded best-selling book, Killers of the Flower Moon is set ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Moon imdb,大家也想知道這些:

尋歡作樂(《大英百科全書》評選毛姆四大經典之一)

為了解決Moon imdb的問題,作者WilliamSomersetMaugham 這樣論述:

毛姆四大代表作之一 ‧ 繁體中文版首度問世 毛姆自言最喜愛的小說 世人總是指責尋歡作樂者放蕩, 對她而言,真誠的愛與歡愉卻是生命最自然最美的樣貌…… 上流社會浮華面具X忠於自我的文壇繆思女神 美國蘭登書屋推崇為毛姆最高小說成就 ~〈真誠卻不受理解的美麗〉,小說家朱嘉漢專文導讀~ 「毛姆如此擅長描寫特立獨行、難以被世人理解的純粹心靈,某個程度上來說,可與《月亮與六便士》做為對照。作為一名作家,儘管必然命運多舛,但也如他所言,是唯一自由的人。」 ▍本書特色 1. 小說出版後三十年改編同名影集,入圍英國電影學院獎最佳女主角,以及IMDb 8分好評 2. 毛姆再次展現對文學與人性的深刻體察

、鋒利之見 3. 喬治.歐威爾、吳爾芙、村上春樹、張愛玲等文學巨匠同聲推崇 4. 毛姆於本書中,前所未有地以細筆描摹女性角色蘿西,他以一位崇拜者的姿態,深刻地書寫一位女性的愛情、婚姻、記憶與日常生活 5. 小說家朱嘉漢專文導讀 ▍內容簡介 既然百年之後一切都將成空,不如好好享受當下, 成為所愛之人心中最美的玫瑰? 為剛過世的名作家立傳,真不是件容易的事。哪些該寫、哪些不該寫,都得小心拿捏,因為大文豪遺孀最在意、最苦心經營的,莫過於名譽。偏偏,與交際花前妻蘿西的那段婚姻才是文豪創作的巔峰期。有些人說蘿西濫交成性,也有人說她是最真誠、最善解人意的女子,而她與大文豪的過去,更有著鮮為人知的祕密。可

惜,那段過往以及蘿西的美好,都不會被寫進傳記中。世人只會看到一個虛構的大文豪,真正的他將如幽靈般,飄泊於作家身分與現實人生之間,無人知曉…… 《尋歡作樂》書名的典故來自於莎士比亞:「你以為自己道德高尚,人家就不能尋歡作樂了嗎?」透過蘿西這位活在當下、享受生命的奇女子,一方面反映出描摹文壇人士沽名釣譽的姿態,另一方面也在真誠與矯飾的心態移轉間,叩問美的真諦。 ▍摘錄《尋歡作樂》對英國文壇與文學的犀利點評 1. 他最出色的優點不是作品中活力充沛的現實主義、不是文字散發的美感、不是對船員的生動描繪,也不是他對含鹽沼澤、暴風雨前寧靜與僻靜村莊的詩意刻畫,而是他的長壽。敬重長者是人類最了不起的特質,

而英國人民在這方面獨步天下。 2. 書評家能迫使世人關注極為平庸的作家,而世人也可能被毫無優點的作家沖昏了頭,但兩者都不會長久。 3. 少數文壇天才對於人氣多有輕蔑,甚至常斷言這是平庸的證明,但他們忘了後世評選某時期的作家時,並不是從沒沒無聞者中挑選,而都是名聲響亮之人。本來能永垂青史的巨作也許剛問世就不幸夭折了,但後世永遠都不會知道;後世也許會嫌棄今日的暢銷書,但最終又得從中做出選擇。 4. 說來可悲,美被濫用了。 5. 美是欣喜若狂,宛如饑餓般單純,真的沒什麼好說,就像聞得到玫瑰的芬芳,僅此而已。 6. 文學對於天擇過程中,無能力從事任何行業,只好治理大英帝國的貴族,也不失為愉悅

的消遣。但如今是專業分工的時代,若實踐我的計畫,將英國文學中不同的領域分配予不同貴族階層,必定會為其增添光采。 ▍毛姆談《尋歡作樂》 ──「《人性枷鎖》是一個作家一生只能寫出一部的作品,但我自己最喜歡的作品,還是《尋歡作樂》,寫這本書對我來說很好玩。為了緊緊抓住讀者的注意力,在作品中書寫久遠以前的事情,又要寫三十年後的事情,作家必定不能讓整個故事失去連貫性。要跨越這個困難,對我來說是非常愉悅的任務。」 ◎故事主角的原型疑雲 在《尋歡作樂》出版不久後,大眾一致猜測,他書中所寫的角色愛德華暗指英國著名作家湯瑪斯.哈代,很不巧,當時這位作家去世了,因此謠言四起。這似乎讓毛姆有些困擾。他特別寫了一

篇文章刊登於《紐約時報》,澄清自己只跟哈代只在一場聚會上見過一次面,而《尋歡作樂》中的愛德華,其實是他人生中遇到的第一位作家(他甚至忘了對方的名字)。他深深著迷於與這位作家對談,不顧叔叔反對,與他熱絡來往。有一天,這位作家跑了,留下一大筆債務。毛姆說,他對這件事情的感受,多半都寫在《尋歡作樂》這本小說中了。 ◎寫小說得罪同行 此外,當時的另一位英國作家,休·沃波爾則寄了一封信到毛姆位於半月街的住所,認為他書中所寫的歐洛伊角色是對他本人的汙衊。毛姆對此非常不以為然,他先是對以沃波爾為首、沽名釣譽卻「沒有才華」的作家團體酸言酸語了一番,又無比坦誠地說:「我寫這個角色的時候,的確有想到沃波爾。」對

他極盡諷刺之能事。不過,毛姆曾說,要塑造一個完整個角色,至少得參考六個人。在這篇文章中,他也解釋雖然擷取了沃波爾「為人所知的壞名聲」套用到角色上,但也參考了其他不少人的性格特徵,包括他自己的缺點。 ◎讓毛姆一生難忘的奇女子 事實上,他寫《尋歡作樂》重點也非在歐洛伊,而是對於年少時代結識的一名女士的追憶,這位女士也是他所寫過最動人女性角色蘿西的原型。因此,本書的一大看點即是毛姆擺脫了過去在作品中對女性的挑剔,改以一位崇拜者的姿態,深刻描繪一位女性的愛情、婚姻、記憶與日常生活。 ▍麥田出版 毛姆經典作品 【人性枷鎖】 從身體的殘缺、理想的追求與愛情的幻滅,毛姆運用哲學、藝術與宗教等觀點探討:一

個勇於選擇的人,如果失落之後能感受生命的喜悅,落魄時得以堅強,終將會找到答案,成為一個自由的人。這部作品不僅勾起文學讀者激昂澎湃的心跳,也是能解答人生奧義的希望之書。 【月亮與六便士】 你我身邊都有這樣的朋友──平凡上班族,年紀三十好幾,已婚,育有一子,腳踏實地賺錢餬口。說不定你自己就是這樣,不知不覺邁入中年。毛姆筆下的史崔蘭正是如此,只不過,有一天他留下一張字條,拋妻棄子離家出走,追尋他對畫畫的熱愛,貧病交迫也不再回頭。──在現實與理想的衝撞當中,他要的是100%的粉身碎骨。 【剃刀邊緣】 本書兩度改編電影,並論及數部經典之作,作為毛姆的四大代表作品之一,同時達到了文學與哲學的藝術成就。

毛姆以其銳利的文字,精細刻畫巴黎、蔚藍海岸和倫敦的奢靡生活,書中人物與命運拚搏之際,追求信念的強烈渴望與煎熬,無不展現靈魂堅守信念的昇華與孤寂。 【面紗】 從翻覆於愛恨到人生意義的渴求,從繁華的倫敦都會到東方的神祕,毛姆以形形色色的情感形式刻畫紅男綠女眾生群像,在屍橫遍野的荒涼光景之間,也投以毛姆自身經驗的倒影與最深沉的生命詰問,具強烈的自傳色彩。

機器學習於電影票房之預測

為了解決Moon imdb的問題,作者朱宣樺 這樣論述:

近年數位科技發展迅速,網路與生活之中藏著越來越多可分析資訊。本文以預測全球電影總票房為目標,探討不同資料組合預測票房之結果。由於電影收益以電影院票房為主,分析觀眾有興趣的電影主題,對製片商是重要考量,而社群媒體是大眾日常傳播訊息的平台,透過貼文或評論來分享自己的觀點,觀眾發表對電影的好評與負評,將會影響他人願不願意到電影院支持觀賞。本研究從全球電影資訊網站 Box Office Mojo 與網路電影資料庫 IMDb 收集電影資料,並透過全球社群網站推特 (Twitter) 收集電影上映前三天熱門推文,以及 Rotten Tomatoes 專業影評家對該電影的評論,並使用 Python VAD

ER 針對兩大平台評論做情感分析,將文字轉成情緒分數,結合電影相關資料與情緒分數進行機器學習。首先進行資料預處理 (data preprocessing),將資料分成電影結構資料集、Twitter 推文、Rotten Tomatoes 評論,再做特徵篩選 (Feature Selection),分成五組實驗數據進行訓練,以最小平方支持向量迴歸 (LSSVR)、倒傳遞類神經網路 (BPNN)、廣義迴歸神經網路 (GRNN)、隨機森林 (Random Forest)、分類決策樹 (CART) 應用於預測電影總票房。

基於情緒構面的雙向長短期記憶神經網路之情感分析與應用

為了解決Moon imdb的問題,作者鄭宇雅 這樣論述:

現今網路時代的普及,網路社群媒體平台成為人們分享與取得資訊的重 要來源,也提供私人企業及政府公眾組織與大眾一個相互溝通的橋樑,因 此可以藉由分析社群媒體平台上的留言來了解群眾的情緒感受。本研究之 目的在於透過解析不同領域的產品評論資料來得知用戶對於產品的心得, 但為了能有效地分析經由社群媒體產生的大量評論資料,我們提出一個具 有更細膩詞彙情感資訊的 BiLSTM,除了預測文字中最小的語素「詞彙」的 情感資訊 Valence 與 Arousal 外,也加入了詞彙的依存關係融合進深度學習 模型中,進而分析社群文本之情感。實驗結果顯示,本研究在預測詞彙 Valence 與 Arousal 上可以達

到良好的效能,此外,融合 VA 及詞彙間依存 關係至 BiLSTM 模型中對於社群文字情感分析能有優異的表現,在三種不 同領域的資料集中分別達到 80.2%、94% 和 86.1%的 F1-score 分數,驗證 了此模型對於產品評論留言的準確性。