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Regular Expression：橫刃萬解程式的關鍵語言-正規表示法 (第二版)

為了解決Emoji 對應 中文的問題，作者余晟 這樣論述：

　　本書精解【正規表示法】，不只讓您構建起夯實基礎，更能讓您高端掌握絕佳應用技術 　　正規表示法（Regular Expression；簡稱regex、regexp、RE），又稱正規表達式、正規表示式、規則運算式、常規表示法；本書針對作者在開發中遇到的實際問題，以及其他開發人員諮詢的問題，歸納總結出一套巧妙用運用正規表示法解決問題的辦法，並透過具體的實例指導讀者進一步拆解、分析問題。 　　全書三大部分： 　　第一部分－主要說明正規表示法的基礎知識，涵蓋常見的正規表示法中之各種功能與結構。 　　第二部分－主要解說關於正規表示法更深入的知識，詳細探討了編碼問題、比對原理、解題思路與想法等

。 　　第三部分－將前述介紹的各種知識實際運用於8種常用的程式語言：.NET、Java、JavaScript、PHP、Python、Ruby、Objective-C、Golang中，不但詳細介紹這些程式語言中正規表示法的具體用法，更辨析了版本之間的細微差異，既可以作為專門學習的教材，也可以作為有用的參考手冊。 　　本書適合經常需要進行文字處理（例如記錄檔分析或網路運行維護）的技術人員、熟悉常用開發語言的程式設計師，以及已經對正規表示法有一定了解的讀者閱讀。 本書特色 　　準確高效、簡潔規律，超強靈活性、邏輯性和功能性 　　幾乎遍及所有操作系統與程式語言皆能支援與應用

Emoji 對應 中文進入發燒排行的影片

身心障礙者與一般大眾對於十大情緒Emoji符號之辨識研究

為了解決Emoji 對應 中文的問題，作者洪梓晏 這樣論述：

表情Emoji符號盛行於社群軟體中，是現今人們使用社群軟體溝通不可或缺的重要工具，然而身心障礙者對於文字的表達較為有限，故需仰賴表情Emoji符號來傳達身心障礙者之情緒與想法，故本研究目的在探討身心障礙者與一般大眾辨識十大情緒表情Emoji符號與使用社群平台習慣之差異，以及情境之差異，受測之表情Emoji符號研究樣本以Facebook和LINE社群軟體之表情Emoji符號為主，在進行受測者問卷調查之前，表情Emoji符號研究樣本有聘請六位相關設計專家篩選，分為兩階段進行，第一階段使用KJ法，將表情Emoji符號樣本依十大情緒歸類，第二階段使用焦點團體法，在各大情緒中將不易辨識表情Emoji符

號剔除，最終選出各情緒十個易辨識表情Emoji符號，作為最終表情Emoji符號受測研究樣本，並且聘請十四位相關設計專家，選出各情境可能遇到相對應之情緒。本研究問卷分三部分，第一部分為表情Emoji符號辨識程度與特徵關鍵辨識程度調查，第二部分為使用社群平台習慣調查，第三部分為情境辨識程度調查，調查對象分為一般大眾組與身心障礙組，研究結果顯示，在表情Emoji符號辨識程度與特徵關鍵辨識調查中，發現到部分情緒受測結果，身心障礙組受測結果與一般大眾有所不同，從兩組不同的受測結果中，可以發現到雖然各情緒最易辨識表情符號，在兩組受測結果相同，然而在特徵關鍵辨識調查中，「喜」、「怒」、「懼」、「惡」情緒在身

心障礙者對於情緒特徵的感受相較一般大眾強烈。在使用社群平台習慣調查中，發現到一般大眾組在使用社群平台情況下較身心障礙組活躍，此外不管是在一般大眾組還是身心障礙組，女性在購買及使用貼圖情況下較男性活躍，且女性有很高比例使用個人特色原創貼圖。在情境辨識程度調查中，部分有涉及到私領域的項目，因每個人對於私領域的感受不同，故身心障礙組和一般大眾組所測量之結果不同。以上研究結論，有助於繼續深入探討身心障礙者和一般大眾在表情符號之異同，以滿足圖像符號通用設計之概念。

Regular Expression 橫刃萬解程式的關鍵語言：正規表示法

為了解決Emoji 對應 中文的問題，作者余晟 這樣論述：

準確高效、簡潔規律，超強靈活性、邏輯性和功能性 幾乎遍及所有操作系統與程式語言皆能支援與應用 本書精解【正規表示法】，不只讓您構建起夯實基礎，更能讓您高端掌握絕佳應用技術 　　正規表示法（Regular Expression；簡稱regex、regexp、RE），又稱正規表達式、正規表示式、規則運算式、常規表示法；本書針對作者在開發中遇到的實際問題，以及其他開發人員諮詢的問題，歸納總結出一套巧妙用運用正規表示法解決問題的辦法，並透過具體的實例指導讀者進一步拆解、分析問題。 　　全書三大部分： 　　第一部分－主要說明正規表示法的基礎知識，涵蓋常見的正規表示法中之各種功能與結構。 　　第二

部分－主要解說關於正規表示法更深入的知識，詳細探討了編碼問題、比對原理、解題思路與想法等。 　　第三部分－將前述介紹的各種知識實際運用於8種常用的程式語言：.NET、Java、JavaScript、PHP、Python、Ruby、Objective-C、Golang中，不但詳細介紹這些程式語言中正規表示法的具體用法，更辨析了版本之間的細微差異，既可以作為專門學習的教材，也可以作為有用的參考手冊。 　　本書適合經常需要進行文字處理（例如記錄檔分析或網路運行維護）的技術人員、熟悉常用開發語言的程式設計師，以及已經對正規表示法有一定了解的讀者閱讀。  

運用BERT預訓練模型進行中英文表情符號之情感分析

為了解決Emoji 對應 中文的問題，作者尤瑞暘 這樣論述：

隨著網際網路的發展與訊息爆炸性的增長，現今社群媒體已融入大部分人類的生活中。每個人早上起床的第一件事情也許是直接打開社群軟體查看最新動態，目的就是為了透過社群通訊軟體即時接收與傳遞資訊。這些平台有著非常大量且多樣化的資訊，若能透過相關技術從這些大量的資訊中進行分析，從而獲取文句細微的情緒，即可協助我們判斷句子的主要情緒並提供相關人士利用此資訊去進行策略分析等，也減少相關研究所耗費的時間資源。本研究將利用深度學習等技術進行建立模型，以這些模型來評估中英文文本中的表情符號是否可以被機器捕捉情緒。選擇演算法為LSTM模型與GOOGLE開源的BERT。BERT為預訓練模型，希望透過BERT預訓練的模

型當作embedding，以微調的方法進行訓練BERT，並給予表情符號來進行分類任務。而LSTM為具有時間序列相關性的模型，本研究將探討LSTM是否可以捕捉文本之間相關的訊息，並評估是否使用預訓練模型會有更高的準確度。本研究透過分析發現在中文與英文的文本上，利用預訓練的模型以準確度為探討。預訓練模型BERT在分類20個表情符號的任務中，中文文本準確度達到28%，英文則是來到32%；以特徵擷取方法探討準確度與效能，利用特徵擷取方法時，中文與英文文本準確度達到37%，並大幅縮短訓練模型的時間。此研究將透過特徵擷取方法，於預訓練模型時降低記憶體負擔、提升準確度與縮短訓練時間，希望透過此模型來捕捉中文

、英文語句裡的情緒與之相對應的表情符號，並提供模型與相關建議來降低其他研究人員進入此領域門檻。