Browsing by Author "WU, Pei-Shan"

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    使用BERT-CNN進行Twitter 使用者之立場偵測
    (2022) 吳佩珊; WU, Pei-Shan
    在人們的文字表達敘述裡，「立場」可能包含正向或是負向的情緒用詞，贊成或反對的語氣，但這些特徵都無法直接與立場相關聯。人們可以利用支持一個對象或是說法來反對特定目標，也可以藉由反諷法，使得字面上不能直接了解真正所表達的意思，但真實意義正好與字面上相反。在本研究中，將已標記立場標籤、來自 Twitter 使用者所發表的推文(Tweet) 當作訓練資料，使用監督式學習的方式來訓練深度神經網路(DeepNeural Network)。本研究所使用的資料集來自於 2016 年舉辦的國際自然語言語意評測競賽(SemanticEvalution 2016, SemEval 2016)的Task 6 ，主辦單位所提供已標記立場的推文之訓練集與測試集，將其進行資料前處理並與類神經網路進行連接，其中使用到由Google 公司於2018年所提出之 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)及卷積類神經網路(Convolutional Neural Network，CNN)。本研究針對SemEval 2016 Task 6中之子任務A進行實驗，使用監督式框架來偵測Twitter使用者的立場，評估方法採用F1分數，並與當年參加競賽之隊伍進行比較，本研究所使用之方法在數個項目中排名居前。主辦單位所提供之資料集僅有兩千多筆，因此在訓練模型的成效有一定限制，若是有更多的已標記之訓練集，應會獲得更好的成績。因此本研究再加入MPCHI資料集進行訓練，此資料集包含五個健康相關的主題，並已標計立場，並分別實驗測試集為SemEval、MPCHI以及SemEval加上MPCHI，觀察其實驗結果顯示有其幫助性，優於僅使用原始資料集之實驗結果。
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    臺北燈節建築投影視覺圖像文本分析之研究
    (2013) 吳佩珊; WU, Pei-Shan
    臺北燈節於2005年首次結合建築投影藝術，透過嶄新投影媒體與技術將臺北市政府大樓變成巨大的「虛擬主燈」，2009年更將傳統藝術家的作品投影在建物表面上，接著每年展示主題推陳出新，使得臺北燈節的真實、虛擬「雙主燈」交互呈現，與其他各地燈會相較之下更凸顯其不同的特色。此項別出新裁之活動方式引來不少國內外觀眾的參觀與注意，但其展演內容與意涵，卻很少有相關的論述或學術性的研究探討。 本研究為瞭解臺北燈節建築投影發展概況，分析其投影內容與視覺圖像元素，探討其文化意涵與影響。首先蒐集建築投影與臺北燈節相關文獻資料，以文本分析法以及圖像解釋學三個層次的原理，試圖解析臺北燈節建築投影內容之視覺圖像；並針對此項活動相關的專家學者進行深度訪談；進而對「虛擬主燈」所呈現的意義、價值與影響進行論述。結果發現：臺北燈節建築投影視覺圖像，在內容上：可分為日常生活元素、節慶與歷史文化元素、以及其他元素等三種類型，展現臺北節慶風貌。從這些元素可以發現，臺北燈節建築投影具有當前視覺文化的特質與新時代的意義。其虛擬主燈具有「突破舊有傳統元宵節慶的慣例」與「傳達文化意涵與社會現象」的作用。從其展演內容中可以看到新科技取代傳統媒體，對社會賦予寓教於樂之功能。期盼本論文的研究，能作為個人現階段研究的焦點，並對今後相關單位、學者策劃或研究建築投影有所貢獻。