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聊天機器人之檢索效能之研究-以BERT為方法

為了解決台南寵物餐廳dcard的問題，作者楊豐嘉 這樣論述：

自1960年代以來，網路的發明讓全球科技的進步呈現指數性成長，來自世界各地的資訊傳遞已經突破空間的限制，資訊的交流也讓人們的思想更加的開放。人們開始在網路上表達自己的想法，像是美食評論、產品售後服務、旅遊經驗等等。透過網路將資訊隨時的分析，讓大眾能更加快速地獲取各自所需的資訊來解決自身的需求。在擁有美食之都稱號的台灣，大眾普遍搜尋評論的方式不外乎是網站文章的美食心得、Google map的店家評論、外送平台的使用者回饋或是社群媒體分享等等。然而，美食評論的準確性仍然還是存在些許不足之處。本次研究用網路爬蟲技術擷取在台南地區各類型店家的美食評論，像是餐廳、餐酒館、咖啡廳、美食街等等。選用Bid

irectional Encoder Representations from Transformers (BERT)預訓練技術中bert-base-chinese 模型進行超參數的修改，以此提昇美食正負評論分類預測的準確性來建構新的模型。另外，本研究也利用台灣民眾常使用的社群媒體 LINE，在2016所推出的Messaging API來建構出一套聊天機器人，目前此系統除了能提供店家的評論之外，還有讓使用者新增美食評論的功能，而新的評論會被本研究建構的模型進行分類預測，藉此不斷增加資料庫的總量和改善分類預測的準確性。