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國立臺灣大學 工業工程學研究所 藍俊宏所指導 楊閔翔的 發展以三元組為基礎的知識圖譜與文章摘要萃取技術 （2020），提出新竹台中客運ptt關鍵因素是什麼，來自於萃取式摘要、斷詞、知識圖譜、關鍵字擷取、N元語法、三元組、主詞-動詞-賓語、召回率導向的摘要評估。

而第二篇論文南臺科技大學 資訊傳播系 盧祐德所指導 林育珊的 創客對社群分享與自我呈現之研究 （2017），提出因為有 創客運動、自我呈現、社群媒體、知識分享的重點而找出了 新竹台中客運ptt的解答。

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發展以三元組為基礎的知識圖譜與文章摘要萃取技術

為了解決新竹台中客運ptt的問題，作者楊閔翔 這樣論述：

由於資訊科技的進步，資料的蒐集變得非常容易，導致人類消化資訊的速度遠比不上資料生成的速度，如何從海量的資料中，快速且正確的擷取出有用的資訊，無論在哪個領域中都是非常重要。本論文以「萃取式摘要」與「摘要知識圖譜」為目標，提出萃取式摘要的泛化改良流程。在不引入語系或領域的完整字典下，從文章內容自製暫用辭典，輔以N-gram尋找關鍵詞，藉此產生知識圖譜所需的三元組，即如中文的主詞、動詞、賓語 (SVO) 的概念，最後以關鍵字與三元組出現的頻率為權重標準，挑選關鍵詞與句，再彙整為萃取式摘要。為驗證提出之方法，本論文以內容農場、27篇學術論文與18篇期刊論文進行測試，以原文章之摘要為標準進行ROUGE

-1、2、L的計算，並與TextRank摘取之結果相比。在單篇平均六萬字的27篇論文且同時包含中英文文字下，無論移除或不移除停止字，平均每篇可得到ROUGE-1、2、L平均分為0.44、0.18與0.37，約為TextRank的3倍，可在29秒內處理完畢，速度為TextRank的142秒的5倍速度；在期刊與內容農場之文章也有類似之成果。摘要後以三元組繪製知識圖譜，視覺化呈現單篇文章摘要，可更有效率地理解文章關鍵字之間的關係。

創客對社群分享與自我呈現之研究

為了解決新竹台中客運ptt的問題，作者林育珊 這樣論述：

近年來，全球資訊網蓬勃發展，社群分享平台其即時分享與便利的特色與魅力，廣受使用者喜愛，因此達到集思廣益知識分享效應。在創客運動興起，由DIY文化的延伸，創客為一群人熱愛科技、熱衷親自實踐，強調知識分享和實體互動相互學習。知識分享是創客重要的過程，本研究以社群媒體知識分享行為Facebook & Instagram為研究主題，結合Goffman的劇場理論為理論基礎，探討創客在社群媒體使用上自我呈現，以質性分析，對創客進行文本內容的分類與分析，使用半結構式訪談，創客們之訪談內容進行編碼分析，研究結果期許能提供創客以更多面向的知識分享在社群媒體運用上。透過觀察參與和訪談的方式，研究發現訪談對象在日

常生活中透過社群媒體面對Instagram和Facebook兩個不同性質的社群，分別做出不同的呈現行為，發布參與活動的貼文分享、進行自我呈現，透過線上積極在社群媒體展現，以協助性策略中的知識分享行為最為被應用，提供有用的資訊引起他人效仿，為創客青年在社群中所重視的策略，不僅是日常分享還有創客活動分享，透過對創客青年於社群使用程度調查，Instagram相對於Facebook較為在日常中使用。

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