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淡江大學 大眾傳播學系碩士班 陳玉鈴所指導 黃靖旻的 電商平台APP之服務品質、知覺價值、知覺風險對使用後的再購買意願與信任度的影響 （2021），提出model 3缺點ptt關鍵因素是什麼，來自於電商平台APP、服務品質、知覺價值、知覺風險、再購買意願、信任度。

而第二篇論文朝陽科技大學 資訊工程系 吳世弘所指導 葉峻宇的 基於 BLEURT 模型之通用領域中文對話生成模型的質量評估 （2021），提出因為有 中文對話、對話評價、預訓練模型的重點而找出了 model 3缺點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model 3缺點ptt，大家也想知道這些：

電商平台APP之服務品質、知覺價值、知覺風險對使用後的再購買意願與信任度的影響

為了解決model 3缺點ptt的問題，作者黃靖旻 這樣論述：

隨著科技不斷的進步，人們的手上至少會有一台行動裝置，行動APP的便利性、即時性及行動性，促使其蓬勃發展，加上疫情的影響，帶起宅經濟的發展，電商平台相準了政府防疫政策，使電商平台的商品及服務多元化，根據Sensor Tower資料顯示，2019年全球購物類APP下載量達到11億次，相關數據也顯示消費者對電商平台APP不僅使用頻率增加，對其的黏著度也提高。 本研究主要探討電商平台APP之服務品質、知覺價值與知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度的影響，探究這五個調節變相之間的關係，本研究透過發放問卷的方式，並以SPSS軟體進行數據分析。 結果顯示，（1）不同年齡層的消費者對再買購

意願達到顯著水準；（2）不同教育程度的消費者對電商平台APP之知覺價值與知覺風險達到顯著水準；（3）不同薪資所得的消費者對電商平台APP之知覺風險達到顯著水準；（4）電商平台APP之服務品質及知覺價值對使用者使用後的再買購意願及信任度呈正向的顯著影響；（5）而電商平台APP之知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度呈負向的顯著影響，意即電商平台APP之服務品質及知覺價值越正向，使用者使用後的再買購意願及信任度也會提升；而電商平台APP之知覺風險越低，使用者使用後的再買購意願及信任度反而會提高。

基於 BLEURT 模型之通用領域中文對話生成模型的質量評估

為了解決model 3缺點ptt的問題，作者葉峻宇 這樣論述：

用於中文自然語言生成模型的開發在過去幾年中逐漸取得了相當高的質量。然而，評估方法仍然需要人工來評估生成的對話，這需要花費時間和人力來測試新模型。自動化評估方法的發展一直未能在減少人力和評估準確性之間取得平衡。當前的評估方法不夠穩定且效率較低。過去，最流行的自然語言評估方法選擇，例如 BLEU 和 ROUGE，對於翻譯任務在一定程度上有著相當有效的評估表現，但對於非序列到序列生成類型如對話或問答評估表現一直以來都有缺點。直到最近，BLEURT 模型才開始提供一種自動評估方法的訓練和自動評估問答的模型。 BLEURT 使用相對較少的任工方法來允許模型評估任何自然語言生成任務。我們採用 BLEUR

T 預訓練模型作為基礎訓練模型，學習對GPT-2生成的中文對話進行人工評估。它作為人類判斷給出了很好的評估結果，我們發現某些生成模型可以在社交媒體上生成比普通人更好的對話。

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