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以分析長照訪問資料建立友善聊天機器人之研究

為了解決Ptt Yunlin的問題，作者曹琮閔 這樣論述：

本研究為了排解長者心中的鬱悶及孤獨感，希望建置一個可以與長者持續對話的聊天機器人，而本研究至雲林地區訪問了若干位長者後，將這些訪問的資料進行預處理，接著藉由自然語言處理技術如Jieba斷詞、TF-IDF，分析長者在訪問內容中常提及的字詞，並使用Word2Vec技術把關鍵字詞與本研究所歸納的五大意圖進行相似性比較，最後依據上述分析結果，採用意圖式設計建置聊天機器人。而本研究選用Google提供的Dialogflow套件進行意圖式設計，希望讓聊天機器人能夠接收到長者對話中的意圖，進而做出對應的回話。本研究實驗因礙於隱私權及老人精神狀況等問題，本研究尋找了本校碩士同學3位，作為本研究的對話測試使用

者，模擬長者的用語和聊天機器人進行不含有代名詞語句的對話，於第四章展示以上測試的對話結果，提供未來欲設計相關聊天機器人的設計者參考。

大學生網路霸凌受害經驗、因應策略與憂鬱之相關研究—以雲嘉地區為例

為了解決Ptt Yunlin的問題，作者李盈瑩 這樣論述：

本研究旨在探討大學生網路霸凌受害經驗、因應策略與憂鬱之相關情況。本研究採用問卷調查法，以一百零九學年度下學期雲林與嘉義地區公私立大學生為研究對象，採網路取樣，總計回收有效問卷共617份，並以「網路霸凌受害經驗量表」、「網路霸凌因應策略量表」與「董氏憂鬱量表大專生版」為研究工具，將所蒐集之資料透過SPSS 25統計套裝軟體，並以描述性統計、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析、Pearson積差相關與逐步迴歸分析等統計方法進行資料分析，研究結果如下：1.雲林與嘉義地區大學生遭遇網路霸凌受害經驗中之「騷擾與猥褻」頻率較高，遭遇網路霸凌受害經驗中之「詆毀與排擠」頻率較低，且網路霸凌受害經驗的整體得分現

況為低程度，而使用積極態度之果斷肯定因應策略面對網路霸凌較多；使用消極態度之直接反擊因應策略面對網路霸凌較少，且有憂鬱情緒占全體人數之35%。2.本研究發現男大學生整體遭遇網路霸凌受害經驗高於女大學生，且男大學生與女大學生遭遇整體網路霸凌受害經驗、偽裝與詐騙和詆毀與排擠有差異，而男大學生與女大學生使用直接反擊策略因應網路霸凌有差異，且男大學生使用直接反擊策略因應網路霸凌比女大學生高，再者，憂鬱狀態是女生高於男生。3.本研究發現當雲林與嘉義地區大學生遭遇網路霸凌受害經驗越多，憂鬱也會跟著增加，而採用網路霸凌因應策略之忽略迴避、反芻思考與直接反擊等因應策略越多，憂鬱也會跟著增加，且遭遇網路霸凌受害

經驗越多，採用消極態度之反芻思考和直接反擊之因應策略越多。4.本研究發現最能預測憂鬱的變項是網路霸凌受害經驗中的「騷擾與猥褻」。最後，依據本研究結果以提供心理師培訓單位、心理師和未來研究之參考。