工作內容
本研究旨在分析外籍旅客對臺灣旅遊的觀感與評價，並透過自然語言處理與機器學習技術進行結構化分析。整體工作流程可分為以下幾個階段：
資料蒐集
使用X API以及Reddit API 擷取與臺灣相關的子版（如 r/taiwan、r/worldnews）中的貼文與留言資料。蒐集欄位包含標題、內容、留言者名稱、留言內容、按讚數與回覆數等。
情感分析處理
採用 Hugging Face 上的 cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest 模型，進行情感極性分類（正向、中立、負向），以評估外籍旅客對臺灣旅遊體驗的整體情緒傾向。
資料前處理與標註
針對原始文字進行去除特殊符號、過濾空白與非英文留言等處理，並由人工進行部分資料標註，以建立分類訓練所需之標準資料集。
面向情感分析
（Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA）
透過 PyABSA 套件，使用 multilingual 預訓練模型，針對每則留言抽取評論面向及對應情感與信心分數，進一步掌握旅客關注的具體議題與情緒判斷。
文本分類模型建置與比較
實作多種機器學習模型（SVM、Logistic Regression、Decision Tree、Random Forest、SGD）及深度學習模型（BERT、BERT+FC、BERT+LSTM）進行分類任務，篩選出與臺灣旅遊高度相關的留言。最終採用效能最佳的隨機森林模型作為主分類器。
命名實體辨識（NER）
應用 Hugging Face 上的 Davlan/xlm-roberta-large-ner-hrl 模型，自留言中辨識地點、機構等命名實體，有助於分析特定景點或機構在旅客留言中的出現頻率與評價趨勢。
結果統整與視覺化
將各階段分析結果整理並視覺化呈現，包括情感分佈圖、主題詞雲、評論面向統計圖與地點實體熱度圖等，協助進一步解釋外籍旅客的觀感特徵與潛在關注焦點。