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明志科技大學 工業工程與管理系碩士班 鄭明顯所指導 袁子凡的 情緒分析的中性評論之辨識 - 以中英文電影評論為例 （2020），提出台灣電影票房統計2023關鍵因素是什麼，來自於文字探勘、情緒分析、中性評論、電影評論。

而第二篇論文國立臺灣師範大學 全球經營與策略研究所 董澤平所指導 吳宇翔的 好萊塢動作片票房預測之研究-以電影產業鏈為分析觀點 （2020），提出因為有 電影產業鏈、動作片、票房、MPAA的重點而找出了 台灣電影票房統計2023的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了台灣電影票房統計2023，大家也想知道這些：

情緒分析的中性評論之辨識 - 以中英文電影評論為例

為了解決台灣電影票房統計2023的問題，作者袁子凡 這樣論述：

網際網路的發達讓當今社會中多數的消費者們會盡可能地在消費前先使用網際網路查詢不論是電子商品、旅館業者、餐廳、電影…任何一項產品或是服務的「評論」，因此評論的正負向情緒也逐漸成為影響消費者們購買產品或是服務意願的因素之一。然而，在以往的研究中中性評論時常都會被研究者們忽略，但是中性評論對產品銷售量影響並非必是中性的，若忽略中性評論，將導致正向與負向的準確度被高估或是低估；有鑑於此，本研究將針對中性評論進行辨識，進而成為於正式情緒分析前使用的第一步驟或是篩選工具。此外，本研究為了能夠解決情緒分析中跨語言的困境，故特別針對中英文電影評論進行辨識，而使用的工具為LIWC，原因是該工具同時提供中文與英

文雙詞庫。至於電影產業則在過去九年的票房收入皆有顯著成長，且在未來2021-2023年的產值預估中，更是在全球娛樂產業中排名第六。本研究採用IMDB英文電影評論網站與YAHOO中文電影評論網站的評論做為本次研究的資料數據集。而本研究對於中性向情緒的辨識就是依據該則評論內有許多沒有表達情緒的詞時，就將該則評論人工判定為中性向。本研究將從兩種語言的LIWC結果中挑選出與情緒向度相關的六類別與兩類別資料，之後分別進行五項單一分類模型判斷，並將結果整合後投入兩項整合分類模型判斷，用以精進分類模型的準確度。本研究結果顯示在英文分類時以貝氏分類器為最佳，中文分類時則以決策樹分類為最佳；在情緒類別方面則由六

大類情緒詞優於兩大類情緒詞；語言類別方面，則是英文分類優於中文分類。

好萊塢動作片票房預測之研究-以電影產業鏈為分析觀點

為了解決台灣電影票房統計2023的問題，作者吳宇翔 這樣論述：

從過去到現在動作片一直是好萊塢電影產業熱門的片種之一，也不斷著刷新戲院 票房收入的歷史佳績，隨著近十幾年來科技不斷的進步，特效也越做越真實，觀眾 也越來越喜愛逼真的動作場景以及精彩的聲光特效，因此觀眾也更有意願買票進 戲院消遣放鬆，也促進票房收益的增長，然而票房收益的果實需要靠完整緊密的電 影產業鏈來完成，在生產者這端，需要專業的水平分工以及垂直下放，並且透過宣 傳造勢活動以及部門間互相協調統整來推動整個電影產業鏈。但是在消費者這端， 伴隨著行動網路的普及以及新網路時代的來臨，社群媒體快速竄起並且引領著時 下潮流，其中，越來越多網友會觀看專業的電影評論家以及其他網友在知名電影評 論平台給的評

分以及觀賞心得，所以口碑效果的傳遞是否會影響觀眾進戲院支持 電影是個值得探討的重點。 因此本研究收集近十年的好萊塢動作片中每年前二十大動作片票房、資金、卡司陣 容、MPAA評級、上映院數、上映天數以及美國知名電影評分網站的評分以及評論 資料並透過最小平方法迴歸來分析影響票房有哪些可能因素。另外，透過續集以及 非續集類別動作片的分類，分別使用迴歸來探究不同型態的的動作片票房分別對 哪些可能因素產生偏好影響。期望可以幫助製片商在製作動作片前，可以將這些策 略因素分析納入拍攝考量。 研究結果顯示，續集相較於非續集電影有助於票房收益更加的成長，另外口碑效果 對票房對票房收益有顯著正向關係，由此可見，網

路聲量對票房至關重要，而資金 和卡司指數對票房收益沒有顯著影響。希冀本研究的實證結果可以有助於電影產 業鏈來達到有效的資源配置，並且能讓該產業的經營持續蓬勃發展。

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