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長庚科技大學 林口校區護理系碩士在職專班 蔡明芬所指導 張雅慧的 探討影響股骨骨折手術病患預後之相關因素- 回溯性研究 （2020），提出Rosso 4 PTT關鍵因素是什麼，來自於股骨骨折、急診就診率、再住院率、死亡率、回溯性研究。

而第二篇論文國立臺灣海洋大學 資訊工程學系 林川傑所指導 鍾毅的 中文侮辱性文字偵測與分類 （2020），提出因為有 侮辱文字偵測、侮辱文字分類、社群網路服務、網路霸凌的重點而找出了 Rosso 4 PTT的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Rosso 4 PTT，大家也想知道這些：

探討影響股骨骨折手術病患預後之相關因素- 回溯性研究

為了解決Rosso 4 PTT的問題，作者張雅慧 這樣論述：

根據內政部統計指出，台灣老年人口占總人口之比率將於2026年超過20%，正式邁入超高齡社會。隨著人口老化使意外跌倒增加，股骨骨折被視為一種耗費大量醫療資源的健康問題。本研究目的為：(1)瞭解行股骨骨折手術老年病患之基本資料及預後之急診就診、再住院、死亡之分佈情形；(2)探討行股骨骨折手術老年病患之基本資料與預後之關係；(3)探討影響行股骨骨折手術老年病患之臨床特質與預後之關係；(4)探討接受股骨骨折手術老年病患預後之影響因素。研究方法：採回溯性研究，以自擬病歷抄錄資料收集進行資料收集。收案場所為台灣北部某區域教學醫院，收案對象為年齡65歲(含)以上，於2017/01/01~2020/02/2

8行股骨骨折手術，並排除癌症轉移和病理性骨折。研究統計包含描述性統計和羅吉斯迴歸分析。研究結果：本研究包含580位股骨骨折手術病患，平均年齡81.25歲、女性(69.3%)居多，一年內死亡率為15%。結果顯示高齡、教育程度(不識字)、特定檢驗指數異常(Hb、eGFR、Na測量值較低；PTT、BUN、Cr、K測量值較高)、共病數多、術前輸血、以及出院行動能力差，會影響急診就診率增加；高齡、特定檢驗指數異常(Hb、eGFR、Na測量值較低；PTT、BUN、Cr、K測量值較高)、共病數多、接受全身麻醉、術前輸血者、以及出院活動能力差，會影響再住院率增加；高齡、教育程度(不識字)、特定檢驗指數異常(H

b、Platelet、eGFR測量值較低；BUN、Cr測量值較高)、共病數多、骨折型態(轉子間骨折)、手術醫師資歷、術前輸血、術後輸血、術後疼痛指數(VAS 5-6分)、出院活動能力差、骨質密度檢查(Spine)會影響死亡率上升。結論：本研究發現出院活動能力較差會造成急診就診、再住院率及死亡率上升，故應鼓勵病患術後盡快下床活動、執行手術復健治療、參與長照2.0等整體性計畫，以改善手術預後。年齡越高、共病數愈多者手術預後愈差，故針對老年多重慢性病個案應提供個別性出院衛教，以減少急診就診、再住院情形與一年內死亡的發生。特定檢驗指數異常(Platelet、BUN、Cr)與死亡相關，故可盡早安排會診相

關專科醫師，加強術前評估與術後處置以減少死亡率。本研究結果發現許多影響手術預後的危險因子，希望能提供臨床醫護人員照護股骨骨折病患之參考。

中文侮辱性文字偵測與分類

為了解決Rosso 4 PTT的問題，作者鍾毅 這樣論述：

網路發言的匿名性質與網路距離感使得網路發言常因缺乏顧慮而中傷他人，歧視、謾罵、人身攻擊屢見不鮮，網路霸凌事件也層出不窮，因此自動化的侮辱性文字偵測與分類的研究也更加重要。可惜目前並無大型的中文公開資料集可供研究使用。本論文為了幫助中文侮辱性文字偵測分類研究技術的發展，建立了一份名為TOCAB的大型實驗資料集。TOCAB資料集的資料均從PTT的熱門看板蒐集而來。資料集中共有1,000篇貼文和121,344則推文，其中17,836則推文經人工標記判斷含有侮辱性文字。此外，我們定義出六大類侮辱類別，分別是性別、身心、政治、國族、辱罵、其他這六大類。各推文皆由標記人員判斷屬於何種侮辱類別。本論文也實

作了許多利用機器學習與深度學習開發所得的偵測系統與分類系統，來驗證本實驗資料集的可用性。以機器學習做偵測和分類實驗時，在過濾掉停用詞後，特徵取用詞的bigrams、trigrams和關鍵詞。分類工作還會使用SMOTE增加分類訓練資料集。最佳偵測系統是random forest，使用了關鍵詞和詞的bigram特徵，其f1-score為0.8572。最佳分類系統是SVM，僅使用關鍵詞特徵，其f1-score為0.7274。以深度學習做偵測實驗時，使用fastText和Word2Vec工具訓練word embedding模型，訓練語料庫包含中文維基百科與PTT語料庫。嘗試了GRU和LSTM這類RNN

神經網路，也嘗試使用了虛擬標記增加資料量和把中文轉拼音來測試效能。最佳系統是BERT，未使用擴增資料集和中文拼音特徵，其f1-score為0.8855，也優於最佳的機器學習偵測系統。以深度學習做分類實驗時，方法與偵測部分雷同。除了使用虛擬標記來增加分類訓練資料外，還使用標籤保留轉換方法將推文翻譯成各種中間語言再翻回中文以增加資料量。最佳系統是BERT，未使用任何擴增資料集，其macro-averaging f1-score為0.7813，也優於最佳的機器學習分類系統。我們重現了TRAC 2020會議評比任務中兩個最佳系統，包括bootstrap aggregating BERT models和

naïve checkpoint ensemble方法，來評估他們處理中文侮辱性文字偵測分類的效能。最佳系統為使用bootstrap aggregating BERT models方法訓練的系統，偵測效能f1-score為0.8936，分類效能f1-score為0.8057。本論文建立了第一個大型中文侮辱性文字的實驗資料集，此TOCAB資料集已公開於本實驗室網站以供各種NLP實驗參考使用，也期望本資料集能對中文侮辱性文字的研究能有貢獻。

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