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Kobe PTT進入發燒排行的影片

應用深度學習於社群媒體情緒分析-以軍事類網路留言版為例

為了解決Kobe PTT的問題，作者李佳孟 這樣論述：

國軍近年來極為重視軍民交流，因應網路時代消息傳播快速，常透過社群網路發表微電影以及相關文宣，藉由社群媒體的力量，以生動活潑的方式，讓民眾了解國軍在做些什麼，同時使國軍了解民眾的想法。若能在社群網路針對民眾留言資訊進行有效的情緒分析，則有利於國軍即時掌握重要議題動向而擬訂對應的策略。本研究收集了Militarylife PTT版文章2015年1月至2019年2月之文章，共計17819篇文章，其中6188篇做為非負面情緒資料集、11631篇做為負面情緒資料集，並採用增加少數類別抽樣(Over-sampling)方法，增加非負面文章數量達成資料平衡。近年來，深度學習方法為情緒分析應用的趨勢，深度學

習可從各種層面及角度解析詞語的含義，彌補使用數學統計方法造成特徵不足的現象。故實驗模型採用深度學習的長短期記憶網路(Long Short Term Memory, LSTM)及雙向長短期記憶網路(Bidirectional Long Short Term Memory, Bi-LSTM)，根據情緒字典選定、網路層數設定及激活函數選擇進行測試，透過模型準確率、F-measure檢測使用深度學習分類的正確性。實驗結果顯示，配合NTUSD、HowNet及自行整理的軍中特別用語MILSentic等三部情緒字典進行模型訓練，其模型預測成效高於使用NTUSD、HowNet兩部辭典的成效，另以激活函數Tan

h搭配Bi-LSTM網路層數2層時，擁有最佳的模型效能。亦證實本研究以深度學習技術為基礎的社群網路情緒分析流程，配合所建構的MILSentic情緒字典，準確率及F-measure可達一定水準，可提供國軍在社群媒體時代，針對相關留言文章進行情緒分析。