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國立高雄大學 資訊管理學系碩士班 楊新章所指導 許景晰的 結合上下文特徵與深度學習於社群媒體中冒犯性言語之辨識 （2021），提出twitter emoji in nam關鍵因素是什麼，來自於冒犯性言語、深度學習、社群媒體、言語上下文。
而第二篇論文長庚大學 工業設計學系 蔡采璇所指導 齊孝瑋的 社群網站上的人格與情緒展現相關性研究 （2019），提出因為有 社群網站、Facebook、情緒披露、五大人格、情緒理論、Plutchik情緒輪、情感分析系統的重點而找出了 twitter emoji in nam的解答。
結合上下文特徵與深度學習於社群媒體中冒犯性言語之辨識
為了解決twitter emoji in nam 的問題，作者許景晰 這樣論述：
近年來，由於社群媒體的興盛，社會中人與人得以無視空間與時間的距離進行交流、溝通。然而也因為它的便利性、匿名性，使其成為網路霸凌的溫床。隨著網路霸凌在社群媒體上越發越猖獗，自動辨識有關網路霸凌中所使用的言語－冒犯性言語的研究其重要性也由此可見。本研究根據具有完整上下文的社群媒體冒犯性言語資料集，透過深度學習模型辨識Twitter上之推文，並輔以上下文推文判定某一推文是否為冒犯性言語。此模型先透過HateBERT對推文進行基於內容上下文的文字萃取特徵，後將文字特徵和上下文推文透過以上下文或詞語為主的特徵分析層分析有關冒犯性言語的特徵，最後彙整兩者來辨識冒犯性言語。透過本研究所建立之分類器應可以幫
助社群媒體上的人享受其便利時，不受冒犯性言語的影響，也可以協助社群媒體營運平台識別社群媒體上冒犯性言語後，由平台進行後續處理。
社群網站上的人格與情緒展現相關性研究
為了解決twitter emoji in nam 的問題，作者齊孝瑋 這樣論述：
本研究旨在探索社群網站Facebook中情緒揭露和使用者人格之間的相互關係。具體來說，透過分析使用者在Facebook帖子中主觀發表內容的情緒線索來獲得文本情緒分析和圖片情緒分析結果。貼文情緒類型和強度的分類是基於Plutchik基本情緒理論，將情緒分為八種類各三種強度來描述。隨著資訊工程中使用者資料收集與文字語意分析技術已越發成熟，透過系統分析方法獲得社群網站上使用者的使用行為模式和情緒數據資料將是現行的趨勢。本研究中人格資料將通過五大人格線上問卷收集，而線上情緒揭露資料收集則Facebook Graph API收集來自使用者的貼文數據 研究結果顯示，60.91%來自Facebook
用戶收集而來的貼文中包含單詞或句子等文字內容，所以使用文本情感分析可能是在Facebook中查找用戶情緒表達模式的有用方法。在所有人格特質受測者的用戶貼文中，正向的情感貼文（如喜悅，信任，期待）具有最高的出現比例，符合過去對社群網站上情緒揭露有正向強化的描述。本研究不僅止於此，我們進一步邀請受測者進行自我貼文情緒類型的判別調查，結果顯示在社群網站的環境中，情緒多樣化的分辨在社群網站中同樣也能被觀察到。最後，我們討論了過去不同人格特質的線上情緒表達研究結果與我們研究結果之間的異同，並為今後的研究提供建議。