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世新大學 傳播研究所(含博士學位學程) 蔡念中所指導 林慧婷的 Vlog的自我展演與敘事分析研究─以YouTube之ondo與子時當歸頻道為例 (2021),提出雲林美食dcard關鍵因素是什麼,來自於YouTube、Vlog、自我展演、敘事分析。

而第二篇論文南臺科技大學 資訊管理系 陳志達所指導 楊豐嘉的 聊天機器人之檢索效能之研究-以BERT為方法 (2021),提出因為有 聊天機器人、BERT、LINE Messaging API、網路爬蟲的重點而找出了 雲林美食dcard的解答。

最後網站6間雲林斗六經典美食分享則補充:搭給賀!我阿肥啦,今天要來分享六家在雲林斗六的美食,因為不常去那邊,這次分享的內容,比較偏向是觀光客會吃的美食~1.老街碗粿,蛋飯是許多長輩 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了雲林美食dcard,大家也想知道這些:

雲林美食dcard進入發燒排行的影片

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Vlog的自我展演與敘事分析研究─以YouTube之ondo與子時當歸頻道為例

為了解決雲林美食dcard的問題,作者林慧婷 這樣論述:

Vlog是以影片日記的形式,記錄下 Vlogger的日常生活以及他們的即時感想,這是最近幾年在YouTube上非常盛行的影片類型。Vlog作為新型視頻在近幾年內呈現出爆發式增長,成為近年來網路影片類型中的熱門,其憑藉著被Vlogger所賦予的強人格化、視覺觀感及真實化的特點,在UGC獨樹一幟,未來具有更加廣闊的前景,并締造出多位素人網紅創作者。如今的Vlog不再只是個稱呼或是現象,其已成為一種不斷循環的趨勢,並牽動著整個媒介生態,甚至影響至社會與文化。過去高高在上的名人,如今卻紛紛彎下腰拍攝Vlog試圖與閱聽眾對話,其除了顯示閱聽眾的地位大大提升之外,更多的是展現出Vlogger的個

人魅力與實質影響力。 本研究聚焦於Vlogger的自我展演形式與意義,以及Vlog的敘事策略與意涵,並利用劇場理論中的自我展演與敘事分析的概念,以YouTube之ondo與子時當歸兩個頻道的Vlog作為研究對象,針對其在Vlog中的自我展演與敘事內容進行深度訪談與敘事分析。 研究者從對ondo與子時當歸所做的深度訪談中發現Vlogger展演行為的具體原因為一是內在動機:記錄生活與分享生活。二是外在動機:閱聽眾的鼓舞與觀眾隔離。另外,研究者針對 ondo與子時當歸2021年1月至2021年6月期間所拍攝之共46部Vlog進行敘事分析。研究結果顯示其敘事策略有以下幾種特色:「真實化展演

」;「分享化展演」;以及「行銷化展演」。 最後,本研究發現,Vlogger所認知的真實與現實有落差,其為了呈現最完美的自我,在受訪時仍在持續自我展演。即便受訪者一再否認自我展演、暴露後台與行銷商品。但研究者透過對Vlog敘事分析的結果發現:首先,Vlogger於Vlog中無時無刻皆在展演;另外,Vlog中大量暴露了Vlogger的後台;最後,Vlogger皆會將行銷目的巧妙地融入Vlog中,藉由分享生活,以行銷自我與商品。 Vlog中展演的「自我」,與現實生活中他人感受到的「自我」有落差,但受訪者展演出的「另一種自我」,並非完全憑空捏造或偽裝而成,只是礙於社會文化和情境脈絡,在現實

生活中不敢或無法顯露。Vlog推銷的是一種 「親身經歷」,一種幻想,閱聽眾可在其中目睹「貼近日常生活」、「沒有距離感」的展演。目睹猶如接觸,是一種對形象的確認,在Vlog中,形象會被閱聽人轉化為真實感受,影響其對Vlogger和其展演的認同。

聊天機器人之檢索效能之研究-以BERT為方法

為了解決雲林美食dcard的問題,作者楊豐嘉 這樣論述:

自1960年代以來,網路的發明讓全球科技的進步呈現指數性成長,來自世界各地的資訊傳遞已經突破空間的限制,資訊的交流也讓人們的思想更加的開放。人們開始在網路上表達自己的想法,像是美食評論、產品售後服務、旅遊經驗等等。透過網路將資訊隨時的分析,讓大眾能更加快速地獲取各自所需的資訊來解決自身的需求。在擁有美食之都稱號的台灣,大眾普遍搜尋評論的方式不外乎是網站文章的美食心得、Google map的店家評論、外送平台的使用者回饋或是社群媒體分享等等。然而,美食評論的準確性仍然還是存在些許不足之處。本次研究用網路爬蟲技術擷取在台南地區各類型店家的美食評論,像是餐廳、餐酒館、咖啡廳、美食街等等。選用Bid

irectional Encoder Representations from Transformers (BERT)預訓練技術中bert-base-chinese 模型進行超參數的修改,以此提昇美食正負評論分類預測的準確性來建構新的模型。另外,本研究也利用台灣民眾常使用的社群媒體 LINE,在2016所推出的Messaging API來建構出一套聊天機器人,目前此系統除了能提供店家的評論之外,還有讓使用者新增美食評論的功能,而新的評論會被本研究建構的模型進行分類預測,藉此不斷增加資料庫的總量和改善分類預測的準確性。