東吳日文dcard的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

兒童文本合適年段判定模型開發與自動分級系統建置

為了解決東吳日文dcard的問題，作者紀承瑋 這樣論述：

閱讀教育的課程近年來是各國強調的重點之一，藉由閱讀教育激發兒童對閱讀的興趣與習慣，進而培養兒童閱讀理解以及口語表達等閱讀相關能力，使兒童奠定應有的能力以面對未來社會的競爭。然而各年段兒童所適合閱讀的文本不盡相同，在課堂或家中，須由教師或家長協助判定兒童適讀的文本，其判定結果可能會因為教師或家長的主觀想法或閱讀能力的高低而有所不同，若造成適讀誤判，可能導致兒童抗拒閱讀或難以理解文本的內容等問題。因此，本研究擬採用Google的深度學習與人工智慧科研專案團隊Google Brain於2018年提出的自然語言處理模型Google BERT，進行兒童文本合適年段判定模型的開發，進而建置兒童文本自動分

級系統，以提供教師、家長或專家學者能夠更即時且準確的對兒童文本進行合適年段的判定。本研究採用中部某縣市所建置之閱讀線上認證系統（以下簡稱認證系統）的認證書籍中挑選三個年段（低年段、中年段、高年段）作為本研究的主要研究樣本，透過撰寫網路爬蟲蒐集書籍的年段類別與簡介內容做為樣本資料，將樣本資料的70%用於兒童文本合適年段判定模型的開發，使用Google BERT的微調方法，找出兒童文本合適年段判定模型的最佳參數，以進行模型訓練；剩餘30%用於驗證模型判定的年段與認證系統歸類的年段的一致性表現，並對其計算準確率及F1分數，以驗證模型的準確率與穩定性之成效。本研究開發之兒童文本合適年段判定模型判定的年

段與認證系統歸類的年段一致性之準確率為0.9818以及F1分數為0.9665。故本研究進而建置兒童文本自動分級系統，供使用者輸入兒童文本簡介內容進行兒童文本合適年段分析功能，系統會自動回饋各年段判定的機率值與適讀年段判定給使用者，以完成兒童文本自動分級系統之建置。

在台灣的日本搖滾樂迷的認同政治 ──以演唱會與網路社群平台中的行動為例

為了解決東吳日文dcard的問題，作者林怡秀 這樣論述：

　　2011年日本311大地震後，日本搖滾樂團來台灣舉辦演唱會的頻率大幅增加，在台灣的日本搖滾樂迷間的互動也越顯蓬勃，具體地浮現在台灣社會中。本論即以這群在台灣吸收日本流行文化而形成的日本搖滾樂迷為研究對象，在以西洋搖滾樂為主流論述的台灣、以及歷經1990年代哈日風潮的背景之下，他們以「日搖」或「J-rock」作為自己的標籤，區隔出自己與哈日族、追星族、以及「無標籤的」搖滾樂迷之差異。　　於此過程中，在台灣的日本搖滾樂迷建構出一個理想的日本搖滾樂迷姿態，以此理想的日本搖滾樂迷姿態去差異化他者，同時生產了日本搖滾樂的論述，建構起所謂日本搖滾樂的美好圖像，進而堅實自己對於日本搖滾樂的認同。　　本

論的研究目的即是探討在台灣的日本搖滾樂迷的差異化現象，除了可能涉及自身的認同之外，是否也可能涉及了樂迷的認同政治。考察網路社群平台以及演唱會中樂迷的行為姿態，輔以樂迷訪談，試圖描繪出在台灣的日本搖滾樂迷是誰、有何種行動、樂迷群體的差異化現象為何，將這一連串為了自身的認同而採取的政治化的行動，視為在台灣的日本搖滾樂迷的認同政治。