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應用文字探勘技術分析電影評論與台灣票房之關係

為了解決蝙蝠俠對超人正義曙光ptt的問題，作者郭柄良 這樣論述：

網路的發達使得現代人們可以直接透過電腦或是手機，將自己的意見發表到世界各個角落，寫文章不再只是特定幾個人的專利，以電影評論為例，目前評論者都以看完該部電影後憑著自己主觀意識寫下一篇評論，但是目前還沒有相關研究將這些主觀意識彙整成大眾口味。因此，本研究蒐集批踢踢電子布告欄電影版內特定電影的討論文章，進行文字探勘的研究，分析與探討網友們的心得評論用語與票房的關係。本研究使用R語言與多種套件來撰寫資料探勘程式。我們先將2016十大票房電影在批踢踢中的電影版的文章以兩種方式抓取下來，分別為抓取電影的所有評論以及只有網友表示喜愛(批踢踢中稱之為好雷)的評論，其中電影所有評論為4015篇，而好雷的文章為

841篇。再以文字探勘的技術先將好雷的841篇文章進行斷詞，取出出現次數前50的形容詞。而後，將這些形容詞建立詞向量與每一部電影的詞庫進行相似度計算，並建立線性迴歸模型，以此模型預測台灣電影總票房之金額。其模型驗證方式，我們以留一驗證的方式進行，並且最後挑選幾部獨立測試資料來驗證此模型的可靠性。研究結果顯示鄉民們的評論，其所使用的形容詞與票房是有相關聯的，而其關聯程度之高低確實可用於票房的預測。本研究所建立之迴歸模型，除了可預測票房，也能解構出電影之所以能吸引人們上電影院觀看的元素，進一步讓多媒體工作者可根據消費者的口味與喜好，拍出更多膾炙人口的精采影片。