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長庚大學 資訊工程學系 張賢宗所指導 柯沁儒的 利用LSTM神經網路和情緒分析進行短期股價預測 （2019），提出宏達電vr ptt關鍵因素是什麼，來自於股價預測、文字情緒分析、LSTM神經網路、BERT。

而第二篇論文淡江大學 資訊工程學系碩士在職專班 蔣璿東所指導 林炳志的 利用中文意見探勘系統應用於電信公司口碑比較之研究 （2013），提出因為有 意見探勘、口碑分析的重點而找出了 宏達電vr ptt的解答。

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利用LSTM神經網路和情緒分析進行短期股價預測

為了解決宏達電vr ptt的問題，作者柯沁儒 這樣論述：

股市價格的改變具有高波動性的特質，是因為影響因素眾多所導致，因此在股價預測上一直是非常複雜且具有挑戰的研究議題。但是隨著深度學習的快速發展，越來越多的模型可以用於預測股價的波動，Long Short Term Memory（LSTM）神經網路是深度學習中類神經網路的方法之一，在處理時間序列相關的任務上有顯著的成果，很適合做為股票趨勢預測的模型。由於網際網路的普及，投資人可以隨時隨地的使用行動裝置接收網路資訊，進而影響買賣決策，使股價產生變化，而新聞和PTT股票板是投資人最常用於接收股市資訊的管道，有效分析其文章內容中所隱含的情緒，有助於提升預測的準確率。本研究運用預訓練的Bidirectio

nal Encoder Representations from Transformers（BERT）模型分析新聞和PTT股票板文章的情緒特徵，之後結合股票歷史成交資訊，輸入LSTM神經網路進行股價預測。實驗結果發現加入二項情緒特徵後，均方根誤差（RMSE）可以得到平均12.05%的改善。

利用中文意見探勘系統應用於電信公司口碑比較之研究

為了解決宏達電vr ptt的問題，作者林炳志 這樣論述：

隨著3G網路通訊進入4G網路通訊時代的來臨，在第三類行動通訊用戶從2011年03月1934萬戶至2014年03月增加到2543萬戶，三年總共成長609萬戶。也隨著電信的行動上網品質與手機多元化功能服務的提升，消費者對於通訊品質就變成非常注的看重。因此台灣各大電信業者不斷提升服務來吸引換合約的消費者。使用者的過往經驗已成為消費者參考指標之ㄧ，而資訊都皆可在網路上的各大討論平台獲取，例如:個人部落格、PTT、網路論壇等等。在未來服務品質口碑的維護與改善，將成為電信業者重視的一環。現在消費者遇到查詢口碑時候就非常耗時間與體力，因為網路上參考資訊量是非常龐大。消費者在人工模式要從龐大的資料中找尋，來

判斷所有資料是否需要，不僅非常費工也會找到太多不具有參考價值的評論資訊。為了提高效率電信業者在消費者對口碑的評價反應之後，在未來的上網速度、服務品質、收訊品質、價格等四大面是否有更近一步的改善。本研究是以長時間追蹤方式，並以先前系統分析的文章結果做比較，而先前研究結果是從Mobile01論壇擷取前系統分析2011年11月至2013年02月共16個月資料(許喬安,2013)，與此次2013年3月至2014年04月共14個月電信評論的內容擷取，探討研究與之結果判定電信公司對於品質，是否有持續提供更完善服務的改善。

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