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聊天機器人之研製-以PTT八卦板文章為知識庫

為了解決家樂福人資ptt的問題，作者吳雅卉 這樣論述：

近年來，人工智慧一直是熱門的議題，其中聊天機器人的應用最為廣泛，且因許多軟體公司推出聊天機器人開發平台，提供眾多強大的功能，例如：自然語言處理、語音辨識、關鍵字分析等技術，甚至有連接其他通訊平台的服務，讓開發者可以更輕鬆、快速客製化出聊天機器人。因此有不少企業開始使用聊天機器人來為消費者服務，如:點餐訂購、客服服務、金融服務等，、客服服務、金融服務等，不僅能節省人力與時間，還能根據以往的對話內容記錄、公開資訊及各種相關資料，快速進行分析，以了解使用者行為和行銷活動的成效。但這些聊天機器人大多數都是屬於Closed Domain的框架，使用者只能詢問特定領域的問題，且得到的回覆普遍都是制式性的

回答，缺乏靈活性，使用者較不能感受到互動聊天的感覺。本研究使用python語言開發一個Open-domain的聊天機器人，首先運用爬蟲技術抓取PTT八卦板的文章，將這些資料進行自然語言處理，再將處理完畢後的語料用來訓練聊天機器人，並建構出模型，藉此匹配問答，當使用者輸入語句時，可從模型當中找尋出與其相關之回答，並回覆給使用者。完成後的聊天機器人系統，將會發布在line平台上呈現，並達成問題檢索之有效性、快速性與趣味性之成果。

線上零售服務修復之實徵研究

為了解決家樂福人資ptt的問題，作者翁詩昀 這樣論述：

不管是實體的零售商或是網路的零售商都很瞭解建立良好顧客關係的重要性。尤其是網路零售商，交易的發生都在虛擬的網際網路中，交易前網路零售商無法親自對顧客介紹商品，交易中或交易後若發生爭議，也無法親自與顧客解釋與溝通，因此更容易發生服務失效的事件。雖然已經有相當多的文獻在探討服務失效與修復的議題，但卻很少線上上零售的情境中進行討論。本研究係根據de Matos et al. （2007）的服務修復矛盾彙總分析架構，以及Holloway and Beatty （2003）所設定的服務失效情境，建立線上零售服務修復之實徵研究架構。其中，除了服務修復品質外，我們將特別針對幾個重要的調節變數進行分析，包括

：服務失效嚴重性、先前服務失效經驗、服務失效重覆性、及服務失效的可控制性，來探討其對於服務修復品質的影響程度。我們主要想要探討的問題，包括：（1）線上上零售服務失效的情境中，服務修復品質對於服務修復品質的影響為何？（2）在調節變數中，何者的影響程度最大？在研究過程中，我們將採取問卷調查法，並透過紙本問卷與網路問卷進行資料蒐集，在研究對像方面，設定為「具有網路購物服務失效經驗的消費者」。本研究會將問卷發放至不同線上零售商之討論區（含台大ptt線上購物版、Facebook社群討論版等），藉此來提高問卷回收數。本研究期望透過這樣的實徵調查，針對線上零售商進行服務修復管理的檢驗，以瞭解線上服務失效發生

的類型，分析公司如何從這些失效中回復，以及討論干擾變數可能產生的影響。