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銘傳大學 風險管理與保險學系碩士班 余泰毅、邵靄如所指導 葉家安的 運用文字採礦解析近年風險管理與保險學術期刊的趨勢與特徵 （2019），提出台北五星級飯店ptt關鍵因素是什麼，來自於中文斷詞、文字探勘、保險、DTM、K-means。

而第二篇論文國立臺北商業大學 資訊與決策科學研究所 張瑞雄所指導 王雋幃的 網路訊息的關鍵字與情感分析─以長榮罷工事件為例 （2019），提出因為有 文字探勘、情感分析、網路爬蟲、勞工權益、勞資糾紛的重點而找出了 台北五星級飯店ptt的解答。

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逸台北專門提供短租套房，同時有高品質的服務和飯店般的管理。

這次我們有幸採訪到他們最新完成的位於東門的獨立門牌套房，
他們和屋主討論裝潢就花了將近半年的時間，在長時間的協調之下，
終於完成了這間如五星級飯店般的精品工業風套房。

當然除了這麼高級的套房之外，逸台北也在台北捷運各處提供平易近人的獨立套房以及整層式住家，現在就跟我們一起來看看他們的房子吧！

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運用文字採礦解析近年風險管理與保險學術期刊的趨勢與特徵

為了解決台北五星級飯店ptt的問題，作者葉家安 這樣論述：

　　本研究以國內的保險相關學術期刊(含TSSCI期刊)做為研究對象，進行文字採礦與多變量分析，進行文章與主題的分類。文字採礦方面，運用python與CKIP進行中文斷詞，運用K-means對於TF-IDF及DTM矩陣進行分群，同時進行視覺化分析，學術文章為2006~2019年的已公開學術期刊，透過期刊的名稱、摘要與關鍵詞，進一步分類與分析隱涵且有用的資訊，辨識研究趨勢及各主題的發展特徵。　　運用K-means的年度主題分類結果，透過新聞媒體的時事發展，可以清楚評析文字採礦結果的合理性與趨勢。分群後的文字探勘 DTM矩陣配合關聯性分析，可以將學術期刊分為8類，運用文字雲的視覺化分析結果以及關聯

性分析可以展現各類別之關鍵詞彙，因此，運用 K-means分類技術進行文字採礦的主題分類結果，可以提供良好的分類效果，同時提供各類別的關鍵詞重要性以及關聯性。

網路訊息的關鍵字與情感分析─以長榮罷工事件為例

為了解決台北五星級飯店ptt的問題，作者王雋幃 這樣論述：

隨著社群網路科技的進步，民眾經常在網路上表達意見。這些網路訊息可在新聞網站、討論區文章或社群媒體加以擷取，並以文本探勘或自然語言處理技術做關鍵字及情感分析。分析結果有助於瞭解民眾對社會事件的看法，發掘其隱含意義。本研究以2019年6、7月間發生的長榮航空空服員罷工事件為例，從 PTT八卦板與航空板爬取文本，進行網路訊息的關鍵字分析與情感分析，以探討此一事件之相關社會議題。研究結果顯示，長榮航空空服員罷工事件主要訴求以保障勞方權益為主，希望強化工會功能，參與人事決策，並提出參加工會者方得享有權益的禁搭便車條款。在社會觀感方面，民眾的負面情感強於正面情感，但總聲量卻日益減弱。經過整理並分類關鍵字

之後，可將其分為勞方權益、企業權益、顧客權益、工會自主四大類別，其中以企業權益與顧客權益中的關鍵字較常出現，代表大眾在關注的議題上較為重視和自身相關的事件，並且立場上偏向支持資方。

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