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最適自然語言處理之文件分割型式-應用於工程文件關鍵字萃取

為了解決python書推薦dcard的問題，作者戴穎璁 這樣論述：

土木工程領域中，因工程契約的要求與工程法規的規定，包含了數目龐雜且內容豐富的文本資料，大量文字內容的敘述，容易使閱聽人對於核心內容判別模糊不清，或者花費更多時間在獲得核心資訊，透過人工智慧程式word2vec，將這些文本進行非監督式的自然語言分析，可以讓工程人員藉由核心關鍵詞與關聯詞，掌握目標文本的核心段落或重要相關內容。 而在此類非結構化敘述性質的文本中，文章的分段或分句方式通常代表了作者的撰寫思路，而在程式分析時，這些不同的分段規則，因為字詞之間的距離改變，也影響了在自然語言分析程式中，關聯詞與關鍵詞之間的關聯度數據，及程式分析結果的有效性。 是以本研究使用工地主任班文件，依據「自然

語言處理」(Natural Language Processing)、「文本分析」(Textual Analysis)原理，將文本進行文本前處理，後利用人工智慧分析程式，針對工程前言文本，進行模型參數使用的測試，獲得對於此類工程文件的適用設定參數。 並利用相同的參數設定，比較三種不同規則的文本分割(Text Segmentation)方式(「全篇未分割」、「依關鍵詞出現之段落分割」、「依標點符號逐句分割」)，在土木工程文本的程式分析結果。實驗發現，將文本依據「依關鍵詞出現之段落分割」之方式進行處理，獲得的關聯度分析有效性最佳，此種分割方式，可以避免程式分詞時的過度切分，導致關聯詞之關聯度排序

降低。使Word2vec 程式的分析結果，更有效的反映出文章的關鍵內容與關聯詞。

量販零售業的消費者滿意度大數據分析 -以Costco為例

為了解決python書推薦dcard的問題，作者周辰玫 這樣論述：

消費者滿意度是企業重視的要點。企業的每個環節每個決定都影響著消費者滿意度。近年來也因為疫情的關係，在各行各業都面臨著不同的問題，台灣的零售業也面臨了許多不同面向的挑戰。本研究以知名量販零售業Costco台中店為重點分析對象，改變以往問卷方式，選擇利用大數據蒐集消費者主動回饋在Google Map上的滿意度以及評論使用Python撰寫程式蒐集共28704條Google Map消費者滿意度其中包含10021條文字評論進行大數據分析以及文字探勘，透過蒐集及分析的數據探討在2018-2022期間業務流程是如何影響消費者滿意度，並將分析數據統整為文字雲。探討在發生疫情後是零售業所做出的業務流程策略調整

又是如何影響著消費者滿意度的感受和變化。將量販業業務流程分為七個不同的層面分別為『人流』、『產品』、『價格』、『地點』、『車流』、『服務』和『疫情』，以此了解消費者對Costco的回饋。研究結果顯示在2018-2022期間在Costco的業務流程層面發生了改變，在面對環境的改變之下，量販零售業所做出業務流程的調整以及商業策略的制定是對於Costco消費者滿意度變化的關鍵因素。