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最適自然語言處理之文件分割型式-應用於工程文件關鍵字萃取

為了解決論文比對系統dcard的問題，作者戴穎璁 這樣論述：

土木工程領域中，因工程契約的要求與工程法規的規定，包含了數目龐雜且內容豐富的文本資料，大量文字內容的敘述，容易使閱聽人對於核心內容判別模糊不清，或者花費更多時間在獲得核心資訊，透過人工智慧程式word2vec，將這些文本進行非監督式的自然語言分析，可以讓工程人員藉由核心關鍵詞與關聯詞，掌握目標文本的核心段落或重要相關內容。 而在此類非結構化敘述性質的文本中，文章的分段或分句方式通常代表了作者的撰寫思路，而在程式分析時，這些不同的分段規則，因為字詞之間的距離改變，也影響了在自然語言分析程式中，關聯詞與關鍵詞之間的關聯度數據，及程式分析結果的有效性。 是以本研究使用工地主任班文件，依據「自然

語言處理」(Natural Language Processing)、「文本分析」(Textual Analysis)原理，將文本進行文本前處理，後利用人工智慧分析程式，針對工程前言文本，進行模型參數使用的測試，獲得對於此類工程文件的適用設定參數。 並利用相同的參數設定，比較三種不同規則的文本分割(Text Segmentation)方式(「全篇未分割」、「依關鍵詞出現之段落分割」、「依標點符號逐句分割」)，在土木工程文本的程式分析結果。實驗發現，將文本依據「依關鍵詞出現之段落分割」之方式進行處理，獲得的關聯度分析有效性最佳，此種分割方式，可以避免程式分詞時的過度切分，導致關聯詞之關聯度排序

降低。使Word2vec 程式的分析結果，更有效的反映出文章的關鍵內容與關聯詞。

應用文本分析於影響消費者選擇航空公司因素之研究

為了解決論文比對系統dcard的問題，作者黃俊斌 這樣論述：

隨著全球經濟狀況逐漸成長，航空運輸業之需求不斷的提升，航空公司之間的競爭也越來越激烈。航空公司的生存與發展取決於消費大眾的選擇。對航空公司而言，要想在競爭中突出重圍，必須深入了解消費者真正在意的是甚麼。本研究主要目的在探討影響消費者選擇航空公司的因素。以往探討消費者選擇航空公司，多數使用問卷調查；本研究將利用文本分析技術，爬取各社群媒體之評論資料進行分析，以獲取消費者選擇航空公司之因素。本研究以網路爬文技術於社交群體平台擷取航空相關評論作為本研究之資料來源，進行斷字斷詞、利用TF-IDF演算法，計算各關鍵詞之權重，以探討出影響消費者選擇航空公司的因素，再與以往研究影響消費者選擇航空公司重要因

素作比較。研究結果發現消費者選擇航空公司較重視的議題包括：價格、服務等級、餐點、娛樂、舒適度與安全性、方便性、售後服務等，影響消費者選擇航空公司重要因素；與過去的研究結果比較發現，影響消費者重視的議題基本上雷同，但重視的程度不一樣，且本研究可以發現消費者重視因素的排序。