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國立高雄科技大學 科技法律研究所 廖欽福所指導 方姿涵的 論地方自治團體修正房屋稅「非自住房屋差別稅率」之立法評估 （2021），提出新竹市社會住宅ptt關鍵因素是什麼，來自於居住正義、適足住房權、房屋稅制條例、囤房稅、社會住宅。

而第二篇論文國立臺灣大學 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），提出因為有 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的重點而找出了 新竹市社會住宅ptt的解答。

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論地方自治團體修正房屋稅「非自住房屋差別稅率」之立法評估

為了解決新竹市社會住宅ptt的問題，作者方姿涵 這樣論述：

華人社會自古便存有土斯有財之購屋觀念，但綜觀我國土地逐漸稀缺，房屋市場價格卻逆勢上漲之局勢，「居住正義」之精神為近年來人民之訴求。根據我國憲法第10條訂定，人民有居住及遷徙之自由，故居住權可視為憲法所保障之基本權利，為國家保障人民社會福利制度之義務。國家並非僅止於實現住者有其屋之居住正義理念，尚需顧及聯合國經濟社會文化權利國際公約之「適足住房權」，即不僅使人民有房屋可居住，還須使每人都有和平、安全而有尊嚴地居住在某處的權利。各地方政府推出多項打房政策，以面對高房價之民怨，如社會住宅、健全不動產市場交易制度、與銀行配合提高貸款利率、列分貸款對象、進行租屋補貼、採取獎勵稅制等多元政策。本論文將以

我國臺北市、新北市、桃園市、新竹縣、新竹市、臺中市、臺南市、高雄市為資料考察對象，並研究居住正義之發展及中央政府所倡導之房屋稅差別稅率之政策對於抑制房價之效果。對現行房屋稅制及預計修正草案做比較分析，以期落實居住正義之理念。

發展以三元組為基礎的知識圖譜與文章摘要萃取技術

為了解決新竹市社會住宅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。

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