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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），提出廣 穎 股票 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。
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1%的努力，贏過99%的人：用打遊戲策略「玩」成工作，擁有一千萬用戶的日本PTT創辦人的「精準閒晃」成功學。
為了解決廣 穎 股票 ptt 的問題，作者西村博之 這樣論述：
日本亞馬遜商業書暢銷排行榜第一名， 蟬聯日本蔦屋書店排行榜、紀伊國屋書店排行、 丸善、淳久堂、文教堂書店排行超過一年。 作者西村博之說：「大部分的工作，只要有高中學歷就能做， 你再怎麼努力，也很難跟別人不同。」 讀者留言：「如果我年輕時就讀到這本書，人生馬上翻轉。」 西村博之是日本PTT「2channel」的創辦人，全盛時期高達一千萬名用戶， 目前還擔任英語圈最大網路匿名平臺「4chan」管理人。 他入社會以來一直堅持週休四天、四十幾歲就在巴黎過著退休般的生活。 人生要怎麼翻轉呢？ 西村博之以自己年輕時當披薩外送員為例， 別人一小時只能跑三家
，他卻可以跑六家，但其實沒有特別拚， 因為他一路上都在觀察哪條路沒有紅綠燈，哪條路是捷徑。 「你要做的不是努力，而是找出自己相對有利的位置， 就像打遊戲一樣，你要去尋找可以進入任何地方的遊戲裝備， 這樣，就算只有1％的努力，也能贏過99％的人。」 ◎比起埋頭努力，要先思考優先順序 水壺裡倒進幾個大石塊後，還是有縫隙可以裝沙礫和細沙； 但如果先裝滿細沙，之後就沒有空隙再放入大石塊──這個故事告訴我們： 如果你的人生被太多不重要的東西填滿，就裝不下重要的事物了。 對你而言，最重要的「大石塊」是什麼？ 成功的人不會樣樣都想嘗試，他們會先
找出對自己最重要的事（大石頭）， 那些讓自己最感壓力的事情（細沙），絕對不做。 ◎找定位，比努力更重要 你拚命考各種證照，求職卻一直被打槍？ 因為企業用人的基準，不是你有多優秀，而是你有多特別。 所以你該做的不是努力的考試，而是思考： 「我該怎麼做，才可以和其他人不一樣？」 當大家都覺得網路匿名很不可取，甚至違反法律時， 作者卻從使用者需求出發，成為日本PTT創辦人。 ◎明天能做的事，不要在今天做：精準的閒晃 作者一週只工作三天，四十幾歲就過著猶如退休的生活，怎麼辦到？ 精準的閒晃工作哲學：你要隨時空出一隻手，才能抓住機會
之神。 看看作者如何只用1％的努力，慵懶贏過99％的人。 各界推薦 得來素蔬食連鎖共同創辦人／關登元 樹狀圖筆記術達人／張柏崧
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
為了解決廣 穎 股票 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。
植基於自動化社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析-以航運股為例
為了解決廣 穎 股票 ptt 的問題，作者呂承恩 這樣論述：
隨著網際網路發展普及，使得資訊網路對於人類的生活是更佳的親密，文字逐漸成為網路世界裡最常被溝通的媒介，人們亦透過社群網路表達對於股市議題的意見與看法，這些大量的討論議題成為了資訊大熔爐。在網路上，人們可持個人意見來相互探討股市議題，因每個人的立場不同，而產生了帶著鮮明個人情緒之討論，因此社群網路論壇之輿情分析探討有充分的必要性。本研究以增廣中文意見詞詞典 (ANTUSD) 為建立詞庫之基礎，並借助中研院斷詞系統將評論內容進行字詞拆解，藉由比對詞庫中所有字詞及所提出之意見詞，計算出評論情緒值，是以，字詞辨識及中文語法規則是情緒分析的充分必要條件，本研究透過自然語言處理問題，進行文字間的極性關係
處理文字間的極性關係分析，並辨識出正面或負面等情緒。此外，為了更進一步地提升系統評價的能力，藉由批踢踢股票版上之留言所使用之字詞出現頻率來調整原資料庫內之權重值，並搭配隔日航運各類股日報酬率計算皮爾森相關係數，並透過相關統計數據來確認系統評估獲利之能力，其中，主升期間2的貨櫃類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關，主跌期間2的散裝類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的正向報酬成顯著相關，主跌期間2的航空類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關，這顯示本研究在社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析具有一定程度的貢獻。