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國立臺灣大學 工業工程學研究所 藍俊宏所指導 楊閔翔的 發展以三元組為基礎的知識圖譜與文章摘要萃取技術 （2020），提出壽險股ptt關鍵因素是什麼，來自於萃取式摘要、斷詞、知識圖譜、關鍵字擷取、N元語法、三元組、主詞-動詞-賓語、召回率導向的摘要評估。

而第二篇論文世新大學 企業管理研究所(含碩專班) 陳欽雨所指導 莊雅晴的 社會支持及工作壓力與離職傾向之關係研究-以情緒智力為調節變項 （2013），提出因為有 情緒智力、離職傾向、工作壓力、社會支持的重點而找出了 壽險股ptt的解答。

最後網站投資型保單掀停售潮購買前，你該識破的五大話術 - 天下雜誌則補充：保本的概念是，獲得保險公司的理賠金額，大於或等於總繳保費。以投資型保單來看，變額年金險不一定保本，但變額壽險則有身故保本效果。 廣告.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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發展以三元組為基礎的知識圖譜與文章摘要萃取技術

為了解決壽險股ptt的問題，作者楊閔翔 這樣論述：

由於資訊科技的進步，資料的蒐集變得非常容易，導致人類消化資訊的速度遠比不上資料生成的速度，如何從海量的資料中，快速且正確的擷取出有用的資訊，無論在哪個領域中都是非常重要。本論文以「萃取式摘要」與「摘要知識圖譜」為目標，提出萃取式摘要的泛化改良流程。在不引入語系或領域的完整字典下，從文章內容自製暫用辭典，輔以N-gram尋找關鍵詞，藉此產生知識圖譜所需的三元組，即如中文的主詞、動詞、賓語 (SVO) 的概念，最後以關鍵字與三元組出現的頻率為權重標準，挑選關鍵詞與句，再彙整為萃取式摘要。為驗證提出之方法，本論文以內容農場、27篇學術論文與18篇期刊論文進行測試，以原文章之摘要為標準進行ROUGE

-1、2、L的計算，並與TextRank摘取之結果相比。在單篇平均六萬字的27篇論文且同時包含中英文文字下，無論移除或不移除停止字，平均每篇可得到ROUGE-1、2、L平均分為0.44、0.18與0.37，約為TextRank的3倍，可在29秒內處理完畢，速度為TextRank的142秒的5倍速度；在期刊與內容農場之文章也有類似之成果。摘要後以三元組繪製知識圖譜，視覺化呈現單篇文章摘要，可更有效率地理解文章關鍵字之間的關係。

社會支持及工作壓力與離職傾向之關係研究-以情緒智力為調節變項

為了解決壽險股ptt的問題，作者莊雅晴 這樣論述：

摘要本研究主要探討金融業員工的社會支持、情緒智力、工作壓力與離職傾向之關連影響關係。近年來，金融業為擴大營運範圍，通常會利用銀行、證券、保險及理財投信等相互支援行銷，員工在面臨工作負荷及壓力增加的情況下，常引發離職的念頭。但若員工可獲得主管、同事或家人的支持與鼓勵，以及個人的情緒控管，將可減少工作壓力的產生，進而降低員工離職傾向。因此，本研究採用網路問卷調查方式，運用假說檢定去驗證社會支持、工作壓力與離職傾向間之影響關係，並分析情緒智力對於工作壓力與離職傾向間影響關係的調節效果。研究結果發現：(1) 社會支持對工作壓力及離職傾向具有顯著負向影響；(2)工作壓力對離職傾向具有顯著正向影響；(3

) 工作壓力在社會支持對與離職傾向間影響關係具有部份中介效果；(4)情緒智力對於工作壓力與離職傾向間影響不具有調節效果。最後，根據研究結果，本研究對金融業者如何降低員工流動率，提出人力資源管理策略建議方案。

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