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這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。

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YouTube+FB+IG社群媒體操作經營活用術:掌握目標客群‧必殺網路行銷‧活絡網紅經濟‧解析廣告成效【暢銷回饋版】

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youtube聊天室表情符號進入發燒排行的影片

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基於情緒詞彙大眾分類法探析新聞社群對話情緒

為了解決youtube聊天室表情符號的問題,作者王世騰 這樣論述:

目錄摘要 iAbstract ii致謝 iv目錄 v圖目錄 viii表目錄 xi第一章 緒論 11-1 研究背景 11-2 研究目的 41-3 研究方式 61-4 章節架構 7第二章 相關文獻 82-1 情緒 82-1-1 情緒介紹 82-1-2 情感強度 102-1-3 情緒引響方面 112-2 情緒與情緒語言分析 132-2-1 情緒分析介紹 132-2-2 自然語言處理 142-2-3 中文斷詞與模組 162-2-4 簡體與繁體的詞意差異 172-2-5 現在流行語言 182-2-6 表情符號跟表情圖片 182-3 新聞實況與應用 202-3-1 新聞實況 202-3-2 假新聞 20

2-3-2-1 辨別「假新聞」的10個訣竅 212-3-2-2 假新聞發生會出現的情緒 212-4 文字探勘背景知識 222-4-1 機器學習 222-4-2 資料探勘 232-4-3 貝氏模型 232-5 SnowNLP中文情緒分析模組 242-5-1 SnowNLP介紹 242-5-2 SnowNLP模組支援操作 242-5-3 SnowNLP概念 242-5-4 SnowNLP相關演算法 252-5-3-1 TextBlob 252-5-3-2 Term Frequency–Inverse Document Frequency 252-5-3-3 TextRank 26第三章 基於情緒詞

彙分析新聞社群對話情緒 273-1符號說明 273-2 情緒詞彙分析系統步驟與流程 283-3 使用的程式語言與編譯器 303-4 使用的資料 303-5資料的前處理 313-6 實驗環境設計 323-7 實驗精確度 32第四章 對照組實驗 334-1 執行過程 344-1-1 本論文系統實驗流程圖 344-1-2 SnowNLP計算情緒方法模型流程 364-2 對照組實驗模組 394-3實驗論點 394-3-1 實驗精確度 404-3-2 實驗中的錯誤判定 404-4 對照組實驗結果 41第五章 本論文之改良實驗 435-1與對照組實驗之差異介紹 435-2改進訓練資料實驗結果 445-2-

1 實驗(一) 2020總統大選造勢時新聞實況 455-2-2 實驗(二) 新冠肺炎病毒發生,各國面對疫情態度 475-2-3 實驗(三) 本土新冠肺炎病毒0確診與磐石艦染疫 495-2-4 人判定為正向新聞實驗(一) 陳時中到屏東遊玩,本土0居家防疫 525-2-5 人判定為正向新聞實驗(二) 航向天際,福衛七號發射全紀錄 545-2-6 假新聞實驗 北韓領導人消失聲訊 565-3 本論文使用K-means對所有新聞實驗做分析 595-4本論文模組跟對照組之實驗比較結果 60第六章 結論與未來展望 626-1結論 626-2未來展望 62參考文獻 63

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