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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20年壽險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。

而第二篇論文銘傳大學 風險管理與保險學系碩士班 余泰毅、邵靄如所指導 葉家安的 運用文字採礦解析近年風險管理與保險學術期刊的趨勢與特徵 （2019），提出因為有 中文斷詞、文字探勘、保險、DTM、K-means的重點而找出了 20年壽險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20年壽險ptt，大家也想知道這些：

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20年壽險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。

運用文字採礦解析近年風險管理與保險學術期刊的趨勢與特徵

為了解決20年壽險ptt的問題，作者葉家安 這樣論述：

　　本研究以國內的保險相關學術期刊(含TSSCI期刊)做為研究對象，進行文字採礦與多變量分析，進行文章與主題的分類。文字採礦方面，運用python與CKIP進行中文斷詞，運用K-means對於TF-IDF及DTM矩陣進行分群，同時進行視覺化分析，學術文章為2006~2019年的已公開學術期刊，透過期刊的名稱、摘要與關鍵詞，進一步分類與分析隱涵且有用的資訊，辨識研究趨勢及各主題的發展特徵。　　運用K-means的年度主題分類結果，透過新聞媒體的時事發展，可以清楚評析文字採礦結果的合理性與趨勢。分群後的文字探勘 DTM矩陣配合關聯性分析，可以將學術期刊分為8類，運用文字雲的視覺化分析結果以及關聯

性分析可以展現各類別之關鍵詞彙，因此，運用 K-means分類技術進行文字採礦的主題分類結果，可以提供良好的分類效果，同時提供各類別的關鍵詞重要性以及關聯性。

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