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國立臺中教育大學 語文教育學系碩博士班 楊裕貿所指導 何淑惠的 教導國小五年級學童檢查及修改病句策略對其校正病句成效之行動研究 （2021），提出高雄除蟲ptt關鍵因素是什麼，來自於病句、校正病句、句子成分、檢查和修改策略、語法。
而第二篇論文國立高雄師範大學 人力與知識管理研究所 林裕森所指導 龔雯馨的 以PTT論壇應用文字探勘與情感分析探討工作相關議題之研究 （2017），提出因為有 PTT論壇、文字探勘、情感分析、R語言的重點而找出了 高雄除蟲ptt的解答。
使用Python搜刮網路資料的12堂實習課
為了解決高雄除蟲ptt 的問題，作者何敏煌,葉柏漢,顏凰竹 這樣論述：
網路爬蟲是AI範疇中， 取得資料與儲存的一項重要技能， 而Python是爬蟲過程中相當好用的工具 全書以簡單的Python程式為主軸，讓您可以輕鬆學會如何利用Python的模組擷取公開的網站資料、網頁內容，並建立自己的自動化爬蟲程式，增進您在網路上搜刮資料的能力與效率，是已具有Python基礎的學習者最佳的爬蟲入門工具書。 在本書中我們將學會使用以下的Python開發環境、模組及框架： Thonny Jupyter Notebook requests json csv re xlrd BeautifulSoup
Selenium sqlite3 mysql pymongo pyinstaller Scrapy pyautogui 並學習如何擷取以下的幾種網站： ☑大學網站的焦點新聞頁面 ☑政府公開資訊網站 ☑即時新聞網站標題、內容、圖片 ☑汽車網站之車款資訊及二手車在庫資訊 ☑銀行網站之匯率資料擷取 ☑中央氣象局之氣溫觀測資訊 ☑Ptt八卦版年齡宣告按鈕及Ptt討論區貼文擷取 ☑網路書店暢銷書排行榜 ☑股市網站財經新聞 ☑線上購物網站產品資訊 ☑名言佳句範例網站 ☑台灣證券交易所股票
資訊 ☑Dcard梗圖下載 ☑台灣運彩官網資訊 ☑Mobile01討論區貼文 本書特色 ✪了解網站、網頁、瀏覽器間的關係，認識爬蟲程式 ✪了解網路上格式HTML/CSV/JSON/XLSX ✪使用requests模組取得網路上的資料 ✪擷取及解析JSON及CSV格式資料檔案 ✪利用Regular Expression及BeautifulSoup模組剖析網頁資料 ✪活用Chrome開發人員工具找出網頁中特定資料的CSS選擇器內容 ✪使用Selenium自動化工具擷取動態網頁 ✪把擷取的資料儲存到MySQL及MongoDB資料庫 ✪利用
排程器做到自動化資料擷取及通知的功能 ✪透過Scrapy框架建立爬蟲程式，大量搜刮資料
教導國小五年級學童檢查及修改病句策略對其校正病句成效之行動研究
為了解決高雄除蟲ptt 的問題，作者何淑惠 這樣論述：
本研究採行動研究法，探究教導學生檢查及修改病句策略對其校正病句的教學歷程、成效及學生的看法。研究者以高雄市某國小五年級30位學生為研究對象，實施9週共18節課的教學。教學前，先對學生實施前測以評估該班學生的先備知識。教學時，採用三階段的課程（1.教導認識詞類、句子及句子的六大成分 2.教導檢查策略 3.教導檢查及修改病句）搭配鷹架四步驟的教學（1.教師示範 2.小組討論 3.作業練習 4.教師統整）。課程結束時，利用後測及教學後回饋表以了解教學後的成效。資料經過分析後得到以下研究結論：一、運用檢查及修改病句策略於國小五年級學童校正病句教學之歷程明確具有推廣價值（一）校正病句課程及教學架構的設
計有助學生能力的堆疊。（二）解題四步驟有助學生順利解題。（三）鷹架四步驟中的合作學習能發揮學習效果。二、教導學童運用檢查及修改病句策略提升校正病句的成效顯著三、學童對於運用檢查及修改病句策略於校正病句課程持正面看法（一）學童能理解語法專有名詞。（二）學童認為學習校正病句課程並不困難。（三）學童會自動使用斷詞法及簡縮法這兩種策略來辨識病句。（四）學童認為合作學習對本課程有很大的助益。（五）學童高度接受本教學課程。研究者根據研究結果提出教學和未來相關研究的建議。
以PTT論壇應用文字探勘與情感分析探討工作相關議題之研究
為了解決高雄除蟲ptt 的問題，作者龔雯馨 這樣論述：
本研究根據現行的網路使用行為趨勢，結合社群網路探討意見、想法之需求，擷取PTT社群網站所擁有的巨量資料，挖掘其中對於工作相關議題之資訊。本研究目的為：(一)探討PTT社群網站文本資料中工作相關議題之關鍵字；(二)探討PTT社群網站文本資料中談論工作相關議題之情感傾向。本研究以PTT論壇 Life_Job版為主，主要資料蒐集期間為2016年4月1日至2018年3月31日之文章，以季為單位分為八個時間節點進行分析。本研究透過文字/資料預先處理、處理、分析以及視覺化可用資訊四個步驟進行研究，研究工具使用R語言套件。研究結果以字詞分析、文字雲、情感分析之視覺化資料呈現，在關鍵字提取的部分，10個看板
共有263個關鍵字詞，最少Finance版有15個，最多Part-Time版有34個；在情感綜合分析的部分，Finance、Part-Time、Soft_Job、Salary、Studyteacher、Tech_Job、Gov_owned、Teacher版皆呈現正向結果，PublicServan版呈現負向結果；Medstudent版為中立結果。本研究可回饋至勞資雙方，以求職者來說，可以從關鍵字詞結果得知各類看版內相關職務所注重的事項，以增加被錄取的機會，提升求職成功的可能性；從提供工作者的資方角色來看，關鍵字擷取結果可以配合SEO策略流程四步驟，情感分析結果可以配合時間序列預測中的季節性變動因
素加以探討。再者，從關鍵字與情感分析結果彙整可以製作成管理平台，從中進行HR視覺化招募作業、公司/企業內外部議題或關鍵搜索，甚至是公司/企業形象管理相關業務等。