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國立臺灣師範大學 東亞學系 陳文政所指導 吳思緯的 東亞國家之政治體制選擇偏好：一般公民、政治菁英與地緣政治面向之分析 （2021），提出數值分析ptt關鍵因素是什麼，來自於政治體制、東亞、民主化、中國路徑、典範競爭。
而第二篇論文國立臺北護理健康大學 資訊管理研究所 祝國忠所指導 顏碩均的 基於小樣本數據建立標註模型－以社群貼文為例 （2021），提出因為有 小樣本學習、特徵選擇策略、自然語言處理、文本分類的重點而找出了 數值分析ptt的解答。
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Python網路文字探勘入門到上手：10堂基礎+5場實戰，搞定網路爬蟲、文本分析的淘金指南
為了解決數值分析ptt 的問題，作者陳寬裕 這樣論述：
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東亞國家之政治體制選擇偏好：一般公民、政治菁英與地緣政治面向之分析
為了解決數值分析ptt 的問題，作者吳思緯 這樣論述：
本研究探討影響東亞政治體制選擇的三個面向：一般公民、政治菁英和地緣政治，結合量化和質化研究方法，先透過民主化理論和政治支持理論引導，再回顧過往相關研究之方向與成果，蒐集具代表性的數據資料以統計、文字探勘與地理資訊系統應用軟體進行處理，再將所得之研究成果以質性方法深入分析詮釋。 首先，就東亞一般公民面向而言，本研究聚焦於重新檢證民主化理論，結果發現：在人口統計學變項之年齡與教育程度上，愈年長者愈支持民主、教育程度愈高者愈支持民主，對於民主化理論還是相對有解釋力的；另外在政治學變項上，對本國民主體制之認知愈高者愈支持民主，也對於民主化理論是相對有解釋力的；而人口統計學之性別變項與社會學變項之經
濟條件，則對於民主化理論較無解釋力。其次，就政治菁英面向而言，本研究聚焦於東亞華語文化圈下三個政治體制歧異的國家(台灣、中國大陸、新加坡)，針對政治菁英紛雜而又相似的政治類公開文稿特徵進行分析，結果發現：三國政治菁英皆強調經濟治理、重視對美關係、呼籲團結；中國大陸與台灣政治菁英從不同出發點皆重視民主；中國大陸與新加坡政治菁英皆因治理而強調多元文化價值；台灣與新加坡政治菁英皆因小國背景而提倡與國際社會的聯結。是以，本文可以發現三國政治菁英皆對民主政治體制擁有相當偏好，但在內涵上台灣政治菁英的民主偏好與自由有更強的聯結，中國大陸與新加坡政治菁英就呈現民主、治理與協調之間的融合關係。
再者，就地緣政治面向而言，本研究爬梳美、中競逐關係下的地緣政治現況，透過空間性的資料展示，描繪出東亞的發展已經不是一味遵循西方模式，中國路徑逐漸吸引東亞國家，牽引東亞國家走向西方式自由民主之外的另一種選擇。 最後，本研究針對東亞前典範時期之典範競爭概念進行分析，回顧不同政治體制各自論述之內涵與其在東亞情境下的不同表現與意義，進一步導出在未來的動態發展場域下，東亞地區基於規範主義式微將出現的區域合作以及從價值追求到聯盟爭霸的政治現實。
基於小樣本數據建立標註模型－以社群貼文為例
為了解決數值分析ptt 的問題，作者顏碩均 這樣論述：
背景動機：近年來網路上文本數據急遽增加，分析文本成為各產業的趨勢，現有的深度學習能靠著文本和標籤進行分類預測，但標籤通常以人工方式進行標註，大量的數據以人工標籤方式並不切實際。另外，深度學習網路皆由多層神經網路層組成，訓練龐大數據相當耗時，然而在沒有這麼多標籤的情況下要建立實時且準確的標註模型非常困難。目的：為解決上述問題，本研究以小樣本建立標註模型，分別以兩個面向解決此問題，分別是數據建模前的提前篩選以及深度學習之小樣本模型，設立兩項目標：1.使用抽樣策略，減少模型訓練時所需樣本數量2.使用小樣本建立標註模型時，選擇最佳的深度學習法作為建模方法。方法：本研究收集了2019-2020社群網站
PTT Prozac版上文章作為數據，並以該文章分類作為模型訓練時的標籤，刪除了兩個標籤以外的文章，另外，文章最大字數只擷取至512個字元，字數超過的文章只保留前512個字元。數據經篩選後留下了1680筆文章，將其拆分為訓練數據840筆和測試數據840筆。處理文章以文本表徵呈現使用了BERT作為萃取工具，將一篇文章以768維度表示，在訓練模型前，處理過後的樣本透過六種選擇策略(熵、吉尼係數、分群、熵+吉尼係數、熵+吉尼係數+分群、隨機)分別以不同數量進行樣本的篩選，最後在遷移學習、主動學習、多任務學習以及元學習上建立標註模型，所有模型的優化函數為Adam，損失函數為交叉熵，學習率3e-6，批次
大小8，以上數值在每個模型中迭代10次。並以準確度、F1分數、召回率以及精確度做為評估標準。因此每種標註模型將會產生120種結果，協助判別各種組合在小樣本上的優勢與劣勢。結果：以方法進行實驗產生的120種數值表示，事先進行數據選擇的準確度，能夠比隨機抽樣高上3個百分點，並且使用熵作為抽樣方法最為穩定；另外，四種標註模型中，以元學習的準確度最高，在完整數據建模的準確度84.64%之下，元學習僅使用20%的樣本建模，準確度可達到78.45%。討論與結論：研究發現使用熵進行數據選擇並以元學習訓練模型，只需20%的數據能夠達到完整數據建模準確度的9成，透過小樣本建模達到高水準的標註能力，除了能解決模型
的運算時間之外，人工介入標籤的行為也大幅減少，並且以元學習的特性來說，其模型的參數還可以應用在不同領域中，大幅減少在個別任務中重新訓練參數的繁雜步驟，而與元學習同樣使用額外數據集訓練的多任務學習準確度較低，與文獻顯示一致，多任務學習較易受到不同類型的任務所影響，因此以元學習建立小樣本模型最佳。未來以小樣本建模的問題應還會持續存在，若自然語言處理尚未出現新技術，建議可以多嘗試多種特徵選擇策略，在建立模型前就使用相對具有建模意義的數據，增加模型準確度。