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另外網站The Last Shot in the Bar (2017) - IMDb也說明：The Last Shot in the Bar: Directed by Teruyuki Yoshida. With Yô Ôizumi, Ryûhei Matsuda, Keiko Kitagawa, Tamae Andô. To solve the case where the detective ...

逢甲大學 外國語文學系英語文研究碩士班 鄭如玉所指導 包可慧的 從宮崎駿《借物少女艾莉堤》的動畫中探討人與非人之間的關係 （2021），提出The bar imdb關鍵因素是什麼，來自於宮崎駿、《借物少女艾莉堤》、德勒茲、瓜塔里、柏格森、樹狀的、解疆域化、生成、綿延、共生共存。

而第二篇論文明志科技大學 工業工程與管理系碩士班 鄭明顯所指導 袁子凡的 情緒分析的中性評論之辨識 - 以中英文電影評論為例 （2020），提出因為有 文字探勘、情緒分析、中性評論、電影評論的重點而找出了 The bar imdb的解答。

最後網站80s tv stars female則補充：Joan Collins and Linda ABC TV Series "Mickey Mouse Club" (1955-1958) Emmy Nominee (1959) IMDB: 1962. 137 members. Television variety shows of the period ...

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除了The bar imdb，大家也想知道這些：

從宮崎駿《借物少女艾莉堤》的動畫中探討人與非人之間的關係

為了解決The bar imdb的問題，作者包可慧 這樣論述：

宮崎駿的《借物少女艾莉堤》講述了人類與非人之間如何相互含納，並如何透過解疆域化和再疆域化的過程來達到跨越疆界與共存的可能性。動漫大師宮崎駿的作品主題一直環繞在人與自然的關係，他更是透過這部作品裡非人(小人一族)的視角來探討人與自然的關係，並且透過物件觸發人類與非人之間的跨物種情誼，本論文聚焦於探討人類、小人一族以及物件如何在自然界中相互影響並構築出共生的可能性。在動畫中，人類與小人一族將自己與外界作出了區隔，尤其人類不僅將自己置於自然界裡位階最高的位置，還將人類以外的物種「他者化」，認為人類可以隨意決定「他者」的命運。宮崎駿中在動畫中穿插了小人一族之動作正好能從非人的視角檢視人類世中的人類中

心論，破除人類的樹狀思維。在動畫中，人與非人透過物件作為觸媒，在不斷解疆域化和再疆域化的過程中，擬構出一種人與非人間相互生成的關係，並構築出了物種之間相互包容的新組裝關係。在第一章中，作者運用吉爾·德勒茲與費利克斯·瓜塔里所提出的樹狀結構概念來解釋人類和非人如何被樹狀思維的結構影響。在第二章中，作者透過吉爾·德勒茲與費利克斯·瓜塔里所提出的解疆域化和生成概念探索人類與非人之間的共生關係。宮崎駿描繪了修和艾莉堤跨越疆界並組建新的生態組合。透過解疆域化和再疆域化的過程，他們之間的生態重組顛覆了兩者之間原有的樹狀結構，並形成了一種跨物種共生的關係。在第三章中，作者將運用亨利·柏格森的綿延概念來探索修

和艾莉堤在動畫中發展的跨物種情誼與共存的可能性。在動畫的結尾，宮崎駿對流淌的河流、借物者和人類男孩的描繪呼應了柏格森的綿延概念，其中綿延之流相互涵納。修、艾莉堤和其他生命體共構出一集體的宇宙綿延之流，為彼此帶來了新的生命意義。關鍵詞：宮崎駿、《借物少女愛莉堤》、德勒茲、瓜塔里、柏格森、樹狀的、解疆域化、生成、綿延、共生共存

情緒分析的中性評論之辨識 - 以中英文電影評論為例

為了解決The bar imdb的問題，作者袁子凡 這樣論述：

網際網路的發達讓當今社會中多數的消費者們會盡可能地在消費前先使用網際網路查詢不論是電子商品、旅館業者、餐廳、電影…任何一項產品或是服務的「評論」，因此評論的正負向情緒也逐漸成為影響消費者們購買產品或是服務意願的因素之一。然而，在以往的研究中中性評論時常都會被研究者們忽略，但是中性評論對產品銷售量影響並非必是中性的，若忽略中性評論，將導致正向與負向的準確度被高估或是低估；有鑑於此，本研究將針對中性評論進行辨識，進而成為於正式情緒分析前使用的第一步驟或是篩選工具。此外，本研究為了能夠解決情緒分析中跨語言的困境，故特別針對中英文電影評論進行辨識，而使用的工具為LIWC，原因是該工具同時提供中文與英

文雙詞庫。至於電影產業則在過去九年的票房收入皆有顯著成長，且在未來2021-2023年的產值預估中，更是在全球娛樂產業中排名第六。本研究採用IMDB英文電影評論網站與YAHOO中文電影評論網站的評論做為本次研究的資料數據集。而本研究對於中性向情緒的辨識就是依據該則評論內有許多沒有表達情緒的詞時，就將該則評論人工判定為中性向。本研究將從兩種語言的LIWC結果中挑選出與情緒向度相關的六類別與兩類別資料，之後分別進行五項單一分類模型判斷，並將結果整合後投入兩項整合分類模型判斷，用以精進分類模型的準確度。本研究結果顯示在英文分類時以貝氏分類器為最佳，中文分類時則以決策樹分類為最佳；在情緒類別方面則由六

大類情緒詞優於兩大類情緒詞；語言類別方面，則是英文分類優於中文分類。

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