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基於小樣本數據建立標註模型－以社群貼文為例

為了解決北護 研究所 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。

重大飛安事故對航空保修人員心理壓力及災後壓力調適影響之研究 -以北部某航空器維修廠為例

為了解決北護 研究所 PTT的問題，作者林詩閔 這樣論述：

本研究旨在探討航空保修人員於目擊重大飛安事故後，心理壓力及災後壓力調適影響之關係，期能依據研究結果提出建議，供航空器維修廠相關部門做為航空器保修人員災後壓力之參考。本研究係採用問卷方式的專家訪談，針對北部地區某航空器維修廠12位受訪者做成紀錄，研究架構區分心理壓力(PT)及災後壓力調適(PDSA)兩個主構面，衡量採用李克特(Likter Scale)7點尺度量法，將12份有效樣本的實證研究後，以描述性統計、相關性分析及歸納權重模式分析，將所得資料依資料比率歸納分析方式，瞭解受訪者在面對災難後的歷程中，實際心理壓力感受及如何調適災後壓力。研究結果發現航空保修人員對於「心理壓力」的權重比率得知，

以「創傷後壓力症侯群」的影響程度最高(權重50.17%)，航空保修人員對於「災後壓力調適」的權重比率得知，以「外在資源」的影響程度最高(權重29.39%)，顯示航空保修人員在經歷重大飛安事故後，在心理層面仍會感受到許多壓力，而這些壓力還可能會伴隨影響生活，可見人員長期處於高度壓力的狀態中，更顯得提供諮商輔導、精神團隊輔導及減壓課程，培育保修人員心理調適能力有助於生活、工作以及自我舒壓。