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國立臺北科技大學 管理學院資訊與財金管理EMBA專班 王貞淑所指導 李忠憲的 運用BERT於稅制改革輿情分析，探討評論品質之情感分析─以房地合一稅為例 （2021），提出台北市公共運輸處ptt關鍵因素是什麼，來自於情感分析、輿情分析、稅制改革、機器學習、主題建模、BERT。

而第二篇論文國立臺南大學 數位學習科技學系碩士在職專班 林豪鏘所指導 吳庭瑜的 自行車網購平台結合聊天機器人客服對消費者情緒與服務品質之影響 （2021），提出因為有 自行車、網購平台、聊天機器人、網路購物、服務品質、SUS使用性、正負向情緒的重點而找出了 台北市公共運輸處ptt的解答。

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運用BERT於稅制改革輿情分析，探討評論品質之情感分析─以房地合一稅為例

為了解決台北市公共運輸處ptt的問題，作者李忠憲 這樣論述：

過往政府推動稅制改革時，為了確保能夠多方參考不同意見，多以召集專家學者舉行座談會、研討會等方式先擬出草案，再輔以民調或問卷等抽樣統計方式來蒐集民眾的意見。隨著網路社交媒體的出現，民眾在網路上發表評論與意見，形成所謂的「網路輿情」。相較於傳統方式，透過對網路輿情的分析，能夠快速及廣泛的了解民眾對稅制改革的意見。但民眾對於與其經濟活動息息相關的稅制改革，往往批評多過於建議，使得真正有用的評論被淹沒在大量的無用評論中，最後模糊了政策討論的焦點。因此，在眾多的輿情中快速辨別出真正有用的評論，才能使政府獲得真正有用的意見反饋。 本研究藉由蒐集網路社交媒體上有關房地合一稅的評論與意見，運用

BERT語言模型結合深度學習來對評論的品質進行分類，並評估分類模型的有效性及性能後，將有用的評論進行主題建模，提取出民眾所關心的房地合一稅關鍵主題與單詞。 本研究先以調整分類模型的學習率及訓練週期等兩項超參數進行實驗，結果顯示所有組合的AUC平均為86.79%，且平均準確率達到82.20%，代表所建構的模型具有分類預測能力。其次，為了優化模型，將不平衡資料集加以調整，使有用及無用的評論筆數以1：1的比例進行實驗，在準確率幾無差異的情形下，平均精確率來到80.19%，大幅提升了12.26%，代表模型的分類性能有所提高。最後將經過評論品質分類後的評論進行主題提取後發現，民眾最關心的主題表現在

「囤房稅」及「房價」上，說明民眾對於房地合一稅的效果抱持保留的看法，希望能加入囤房稅等配套措施，以真正達到抑制炒房、平穩房價的效果。 經由實驗結果顯示，本研究所建構的評論品質分類模型，對於由網路社交媒體上所蒐集到的輿情，可以篩選出真正有用的評論與意見，希望未來能讓政府部門快速掌握真正有用的輿情，並做為制定公共政策時的參考。

自行車網購平台結合聊天機器人客服對消費者情緒與服務品質之影響

為了解決台北市公共運輸處ptt的問題，作者吳庭瑜 這樣論述：

摘 要因2019年底突然竄出的新型冠狀病毒(COVID-19)，疫情爆發後全球交通工具急劇下降，愈來愈多人轉向使用主動運輸，例如騎乘自行車，以最大程度降低感染風險。對於全球各行各業都面臨極嚴重的影響，甚至因無法外出購物與逛街令人感到焦慮與恐慌，為此聊天機器人的自動回覆系統協助品牌企業與消費者在網路購物平台上，仍可維持企業正常的運作與消費者生活購物。本研究旨在探討自行車網購平台「聊天機器人」以及「傳統網路客服」之間差異與影響，透過Google Dialogflow建立聊天機器人所提供的自動回覆、自然語言處理、關鍵字判讀等強大的功能，加上疫情的因素使網路購物需求增加，智能客服就相對重要。本研究流

程由兩組受測者與網購平台客服互動過後，經由問卷調查後進行資料分析，來了解使用者對聊天機器人客服的使用性、服務品質及使用者情緒與傳統客服的差異。研究架構自變項分為實驗組：「chatbot聊天機器人客服」與對照組：「傳統的網路客服」，依變項：為系統的「SUS使用性」、「SERVQUAL服務性」、以及受測者的「正負向情緒」；研究對象是以曾於購物網站購買商品有經驗之消費者，每組為30位共召集60位受測者；研究工具包含「SUS使用性量表」、「SERVQUAL服務性量表」、「正負向情緒量表」。以IBM SPSS 20.0統計軟體進行統計分析，並以獨立樣本研究獨立樣本t檢定分析檢驗實驗結果，再根據三個量表資

料分別進行分析。研究結果顯示，實驗組「chatbot聊天機器人客服」的受測者在SUS使用性與SERVQUAL服務性及正負向情緒問卷中，得分統計高於對照組「傳統的網路客服」且達顯著差異，表示聊天機器人在網站客服上具有好的使用性，在SERVQUA五大品質構面互動與服務方面整體相較於傳統客服為優，正負向情緒中聊天機器人也具有顯著的正向情緒影響，對於聊天機器人客服有助於提高消費者在網站購物的需求，以及增加服務效率與品質進而減少人力支出。最後，本研究結果提出討論與建議，以做為品牌企業與網路零售業者對於聊天機器人客服後續研究參考。

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