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運用定量漸增式分類法與機器學習進行情感傾向分析

為了解決India emoji的問題，作者連家儀 這樣論述：

隨著電腦資訊科技的快速發展，透過網際網路上發表意見、經驗、評論已經在台灣普及，社會大眾也已習慣在部落格、社群網路上發表意見，這些由使用者留下的文字可以反應使用者對於各類議題的感受及情感回饋，若能透過相關技術對所有使用者於網路上留下的句子、文章進行輿情分析，則可以有利於我們快速瞭解社會大眾對現今各種議題的情感反應，進而協助相關單位、主管或有需要利用網路聲量來進行決策的人擬定適合的策略，也能減少相關人士對網路輿情調查時所耗費的人力資源。本研究將利用定量漸增式分類法進行模型製作，選擇演算法為Random Forest、Naïve Bayes、Decision Tree、SVM並透過集成式演算法Ba

gging和Voting來提升準確度，並評估是否使用集成式演算法搭配演算法可以擁有更高的準確度，本研究也與網路相似之方法進行比較，並會針對兩者的人工檢視數量及準確度進行分析。本研究透過分析發現利用定量漸增式分類法以準確度為探討SVM有較好的分類效果，以時間為探討Naïve Bayes能以較快的時間進行訓練，以效能為探討SVM能以較佳的效能進行模型訓練，以提升準確度為探討Decision Tree搭配集成式演算法能有效的提升準確度，以人工檢視數量為探討定量漸增式分類法能使人工檢視部分的數量大幅減少，以定量漸增式分類法與倍數漸增式分類法的準確度為探討定量漸增式分類法準確度也優於倍數漸增式分類法。

AI客服聊天機器人與媒介豐富度對消費者態度與行為意圖之影響—以電商平台為例

為了解決India emoji的問題，作者林晏竹 這樣論述：

行動商務與即時通訊軟體的蓬勃成長使聊天機器人受到高度的發展與運用。為了提供良好的客戶服務，電商平台利用聊天機器人作為即時服務媒介創造更優質的服務體驗。然而，任務導向聊天機器人卻無法解決在既定腳本外更深入、細微的消費問題，進而影響消費者行為。由此，本研究透過將人工智慧應用於客服聊天機器人，期望藉此提升消費者行為。本研究以電商平台為研究背景，採2（對話導向AI聊天機器人 vs. 任務導向聊天機器人）x2（高媒介豐富度 vs. 低媒介豐富度）二因子組間實驗設計，且就個人相關使用經驗（網路購物售後服務經驗）做進一步研究分析，並以聊天機器人態度、持續使用意圖與口碑推薦意願等三元素為消費者行為組合作為依

變項，探討自變項與依變項兩者之間的交互作用與影響。 本研究結果證實：（1）對話導向AI聊天機器人相較於任務導向聊天機器人，對於消費者行為有較佳的影響；（2）高媒介豐富度相較於低媒介豐富度，對於消費者行為有較正面的影響；（3）無論是何種媒介豐富度，在對話導向AI聊天機器人中，對於聊天機器人態度、持續使用意圖與口碑推薦意願皆不會有差異；（4）在任務導向聊天機器人中，高媒介豐富度相較於低媒介豐富度，會產生較佳的聊天機器人態度、持續使用意圖與口碑推薦意願；（5）使用客服聊天機器人後，相較於使用前會產生較正面的消費者行為；（6）具有網路購物售後服務經驗的消費者，相較於無網路購物售後服務經驗

的消費者，會產生較佳的持續使用意圖，但在聊天機器人態度與口碑推薦意願則無顯著差異。