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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108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。

而第二篇論文國立臺北科技大學 技術及職業教育研究所 蔡銘修所指導 呂承先的 擴增實境數位教材對企業新進人員學習成效之影響 （2021），提出因為有 擴增實境數位教材、網頁式數位教材、企業培訓、新柯氏四層成效評估模式的重點而找出了 德明財經科技大學分數108的解答。

最後網站德明招生資訊網 - 德明財經科技大學則補充：[2022-06-18] 公告本校111學年度四技申請入學第二階段第7梯次備取生遞補名單。 項目, [2022-06- ...

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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108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）。

擴增實境數位教材對企業新進人員學習成效之影響

為了解決德明財經科技大學分數108的問題，作者呂承先 這樣論述：

本研究旨在探究以擴增實境數位教材應用於企業新進人員培訓，是否有助於提升學習成效。本研究採用準實驗研究法，研究對象以研究者所任職的電信公司為例，分為實驗組32人，控制組35人，實驗組以擴增實境數位教材進行教學，控制組則以網頁式數位教材進行教學。各組別所運用之數位教材皆安排於授課前使用，並於遠距同步教學的前半段再次用於講師補充講授。資料蒐集包含先對數位教材進行SUS可用性評估。另依據新柯氏四層評估模式，觀察業績達成率（對應成果層級）、實作檢核評量成績（對應行為層級）、線上測驗前、後測成績（對應學習層級），及學習者滿意度（對應反應層級）等數據。研究結果顯示，擴增實境數位教材的開發門檻已降低，可由企

業內部人員自主開發，但相較於網頁式數位教材，其困難度較高且需留意更多注意事項；而網頁式數位教材之可用性評估分數較擴增實境數位教材更為優異，且達顯著差異。但依照必要性互動要素開發之擴增實境數位教材的使用者接受度已達「接受邊緣」等級，未來僅需修改後即可正式投入培訓現場；在學習成效的表現上，應用擴增實境數位教材較網頁式數位教材在成果層級（業績達成率）及反應層級（學習者滿意度）能有更好的表現，但其餘學習成效層級皆未達顯著差異。

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