韓劇電影你都看哪一部呢？論文書籍站
輔仁大學 統計資訊學系應用統計碩士在職專班 杜逸寧所指導 王藝勳的 運用文字探勘技術建置電影影評劇透預測模型—以PTT電影版影評為例 （2019），提出台南電影院推薦ptt關鍵因素是什麼，來自於文字探勘、TF-IDF、TextRank、關鍵字擷取、比例檢定。
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運用文字探勘技術建置電影影評劇透預測模型—以PTT電影版影評為例
為了解決台南電影院推薦ptt 的問題，作者王藝勳 這樣論述：
電影評論的價值在於可以幫助消費者進電影院前了解該部電影的相關資訊。然而包含劇透的影評足以扼殺消費者觀看電影的興致。截至目前對中文影評的研究，並無探討預測劇透及評論關鍵字詞性占比之研究。本研究利用105年至108年間電影劇情、電影簡介及電影影評資料，透過取出關鍵字並計算劇情與影評及簡介與影評之相似性預測影評是否劇透及關鍵字詞性占比探討一般評論及較有回應評論關鍵字詞性是否有差異。研究結果發現，在信賴水準α=0.95下，以文本相似性概念可協助預測電影影評是否劇透，TF-IDF擷取法之計算方式較優於TextRank擷取法，且部分電影類型如「懸疑」、「劇情」、「犯罪」及「動作」等類型適用此方式判斷影評
是否劇透。可以提供此方式作成自動偵測工具，供消費者瀏覽其他線上電影評論時，即可知道評論是否有劇透，預防被劇透損失的樂趣。在評論本身關鍵字詞性占比之研究，名詞及形容詞關鍵字對評論回應數無顯著影響，動詞關鍵字較有明顯差異，如要撰寫較有回應數評論，評論動詞關鍵字需減少，可多著墨於其他詞性用詞。