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國立中央大學 工業管理研究所在職專班 曾富祥所指導 曾米嬪的 結合自然語言處理及機器學習技術，探討文件分類之應用 （2021），提出德 明 財經科技大學 分數 109關鍵因素是什麼，來自於自然語言處理、監督式機器學習、TF-IDF、Word2vec、文件分類、XGBoost。

而第二篇論文逢甲大學 建設碩士在職學位學程 蘇昭銘所指導 陳以理的 公車駕駛員工作壓力及潛在壓力源之探討 （2021），提出因為有 壓力、工作壓力、減壓方針、壓力源、壓力知覺量表的重點而找出了 德 明 財經科技大學 分數 109的解答。

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結合自然語言處理及機器學習技術，探討文件分類之應用

為了解決德 明 財經科技大學 分數 109的問題，作者曾米嬪 這樣論述：

隨著資訊科技的蓬勃發展與網路的普及化，人工智慧（Artificial Intelligence）技術不斷地精進，已延伸出許多機器學習（Machine Learning）和深度學習（Deep Learning）相關的智能化技術發展，諸如收集大量資訊的應用，像可協助客戶服務的機器人對答、電商平台常出現的商品自動推薦功能等。因此，為能迅速提供使用者在有大量文字的歷史案件中取得對應的分類主題參考，本研究將在人工智慧領域中，結合自然語言處理(Natural Language Processing)與機器學習演算法，探討文件自動化分類相關應用，找出適合文件分類的技術方案。在資料集方面，本研究取用非結構化

文字以及已有人工標記分類(Target Label)的文本資料。研究步驟包含文字前置處理、文字特徵擷取、分類模型與模型評估。研究方法則是藉由NLP模型方法將原始文本數據切割成最小單位的字詞後，分別使用文字特徵擷取技術（TF-IDF詞頻計算及Word2vec詞向量），Scikit-learn分類模型（貝氏分類、支持向量機、KNN演算法以及極限梯度提升—XGBoost）。實驗設計經過10折交叉驗證，最終由Word2Vec特徵模型搭配XGBoost分類器所訓練出的分類模型優於其他模型的組合，平均預測分數（F1值）達到88.78%水準（10次執行結果範圍落在85.15%~90.78%之間）。

公車駕駛員工作壓力及潛在壓力源之探討

為了解決德 明 財經科技大學 分數 109的問題，作者陳以理 這樣論述：

壓力問題在生活中處處可見，工作壓力更是社會環境中最常接觸到的議題，本研究針對臺中市公車駕駛的壓力去作探討，並閱讀國內及國外對於壓力定義、工作壓力及休閒與壓力影響之文獻。本研究針對臺中市公車駕駛員做問卷調查，透過壓力知覺量表，發現到公車駕駛員的知覺壓力值趨向適中及偏大的情形，這表示公車駕駛員平時工作及生活中累積的壓力有一定的程度，且非常缺乏休閒放鬆的時間去紓解壓力。本研究也針對公車駕駛員壓力問題，設計五大壓力源方向，分別是行車安全問題、服務與態度問題、情緒與人際關係問題、新冠疫情與經濟衝擊問題、壓力控管能力，透過SPSS分析軟體，對回收的問卷作分析及統計，分析結果表示，公車駕駛員對於行車肇事安

全的顧慮、人際關係的探索、行車準點率罰款問題、家中經濟狀況的擔憂等題目有較多的共識，故本研究針對這些數據去跟壓力知覺分數做比對，得出結論給臺中市區公車業者及相關單位，做為未來公車駕駛員減壓方針及管理上的建議。

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