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國立臺灣科技大學 工業管理系 楊朝龍所指導 簡薏珈的 觀影人情緒辨識分析之個人差異研究 （2021），提出The Deep imdb關鍵因素是什麼，來自於臉部情緒辨識、個人情緒校正、個人差異。
而第二篇論文淡江大學 資訊管理學系碩士班 張昭憲所指導 田家豪的 線上社群發文之複合情緒分析 （2021），提出因為有 情緒分析、情緒模型、BERT、網路社群的重點而找出了 The Deep imdb的解答。
tf.keras 技術者們必讀!深度學習攻略手冊
為了解決The Deep imdb 的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：
剛接觸 Deep learning 深度學習, 大家都說 Keras 實作最簡單、最多人用, 各種參考資源也很豐富, 但實際學習 Keras 卻一直卡關... ．官方網站資源豐富, 但不知從何查起？一大堆參數說明夾雜各種專有名詞, 有看沒有懂？ ．跟著書上或網路上的範例實作都做得出來, 不過卻不知道為什麼要這麼做？ ．用經典 MNIST 資料集辨識手寫數字, 準確率都 97 趴以上, 換成自己寫的數字就掉到 5、60 趴？ ．神經網路的程式常出現 NumPy 的陣列運算, 還有什麼矩陣點積、轉置、陣列擴張, 搞不懂是怎麼算出來的？ ．損失函數、優化器、評量準則(
metrics)的種類那麼多, 在實作各種神經網路時, 到底該如何選擇和搭配呢？ ．文字資料的處理都只用英文資料集來訓練, 中文資料又該怎麼訓練咧？ ．聽說 Colab 雲端開發環境很好用, 但資料檔、圖檔、模組等要如何上傳呢?可以連結到我的雲端硬碟嗎？ ．… Deep learning 深度學習涉及的知識面向廣泛, 要有數學基礎、統計概念, 還要有資料處理的基本觀念, 最重要是要具備一定程度的 Python 功力, 才有能力跟著實作。如果不是在這個領域打滾好幾年的老手, 大概很難面面俱到。加上神經網路的內部結構是超乎想像的複雜, 玄之又玄的輸出結果, 讓許多人把深度學習當
作參不透的黑盒子或煉金術, 反正跟著高手、神人套用現成的模型架構來訓練就對了。 事實上, AI 不僅是工程設計, 更是實證科學, 必須多方嚴謹的測試與印證, 才能打好基礎！千萬不要下載一個模型、跑跑測試集就認為學會 AI 了…。而本書的使命, 就是要為您揭開深度學習的黑盒子, 用追根究底的實驗精神, 帶您扎實學會 Keras 並建立各種實用的神經網路模型, 別人說不清楚的事, 就由我們來幫您逐一解惑, 並帶您順利地學會、學通 Keras 及深度學習！ 本書特色 台灣人工智慧學校 --------------------------------- 技術發展處處長
張嘉哲 審閱 專案處處長 蔡源鴻 審閱 ○ 解開黑盒子 – 高效學習 DNN、CNN、RNN 等神經網路模型 ○ 發揮追根究柢的實驗精神, 測試各種神經網路模型「配方」 ○ 隨時幫你複習進階的 Python 程式語法及函式用法, 學習不卡關！ ○ 完整介紹文字、圖片、時序資料的預處理技巧 ○ 函數式 API (functional API) 的建模手法與實例印證 ○ 中文詞向量、遷移式學習、Callback、Tensorboard ○ LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet.. 等 CNN 經典模型的進化秘方
○ 在雲端高速訓練模型 - 善用 Google 免費的 Colab 雲端開發環境 Keras 是目前深度學習領域中, 最容易使用且功能強大的神經網路開發工具, Tensorflow 已將之收錄到自己的套件中, 並命名為 tf.keras。本書同時適用於最新的 tf.keras 及 Keras。
觀影人情緒辨識分析之個人差異研究
為了解決The Deep imdb 的問題，作者簡薏珈 這樣論述：
臉部表情的辨識通常可用來判斷觀影人在觀看影片時，情緒之高低起伏及轉折。本研究有兩個目標：1）判斷臉部表情是否可以用來辨別內心的情緒狀態，2）研究如何利用對個人差異的暸解來對臉部表情辨識系統進行個人化情緒校正。本研究提出了一個新的方法，整合了人工智慧臉部情緒辨識模型與個人情緒校正模型來對人臉部表情進行情緒校正。首先，臉部情緒辨識模型以人工智慧神經網路EfficientNet作為架構，進行情緒分類及面部情緒分數計算，並將辨識出的情緒分數歷程轉換為個人觀影各類情緒分數。接著以隨機森林（Random Forest）演算法作為分類器，從本研究設計的問卷所收集之觀眾個人資料、人格特質與影片資訊作為輸入，
來預測觀眾對影片的評分。為了驗證模型之可行性，本研究收集了十二部不同類型的喜劇或戲謔影片，並參考文獻設計了一個人格分析問卷及影片評分表，由觀影者在看完每部短片後立即評分，並在觀影後完成問卷。實驗結果顯示個人化差異因子與臉部情緒表情有顯著關聯，而且利用問卷所收集之個人化差異因子，在95%信賴區間下，可更準確地達到80％以上的準確度。從實驗結果也發現，不同面向的情緒分數能幫助個人情緒校正模型更有效的預測觀影者對影片的評分。
線上社群發文之複合情緒分析
為了解決The Deep imdb 的問題，作者田家豪 這樣論述：
網路社群蓬勃發展有目共睹，已成為現代人生活的一部分。大多數人除了在其中閱讀他人文章外，也會透過發文抒發己見，甚至發洩情緒。因此，社群成員情緒的監測便成為管理者的重要課題之一。管理者雖可觀察討論區中的發文獲得相關資訊，但由於資料量過於龐大，上述方法不但曠日廢時，且準確性堪慮。因此，學者們便提出各種情緒偵測方法，分析討論區發文造成之情緒反應，以協助管理者早期發現並發展因應對策。前人研究提出之方法固然有效，但面對日益複雜的網路社群，仍有待改進之處。首先，相關研究經常使用正、負、中立等情緒做為分類標記，無法提供合理的分析結果。此外，前人研究已歸結出目前機器學習方式的三大問題: 分別是依賴大量訓練資料
、不同訓練導致結果不一致與推理過程的不透明。在運用器學習於情緒分析時，需有更精細的設計與考量。有鑑於此，本研究以發展更有效的情緒分析方法為目標，設計一套多維度情緒偵測方法-Dimensional Emotion Identification with Multi-BERT (DEIMB)。首先，我們採用考量人類感受之情緒沙漏模型(Hourglass of Emotions)來表示量化的複合情緒，讓文章標籤有更一致的定義，以提升情緒分析結果的解析度。為顧及更高解析的情緒維度，我們提出一套以Google BERT語意分析模型為基礎的情緒分析方法DEIMB。配合情緒沙漏模型，針對不同情緒維度分別建立
極性偵測模型與程度值偵測模型，最後再加以組合，以提供更具參考價值之複合情緒判別結果。為驗證提出方法之有效性，本研究以網路社群實際發文資料進行分析。經實驗結果發現，本研究提出方法能在情緒極性方面取得合理的準確率。此外，與傳統正負極性判別結果不同，研究之結果能提供更高解析複合情緒描述，有助於社群管理者深入了解發文者的心情。對於多維度情緒偵測而言，準確性雖不如預期，但具有較高的情緒解釋性，顯示此做法具有發展之潛力。