Browsing by Author "Chang, Yueh-Lun"

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    台灣企業社會責任之探討—以百貨零售業為個案研究
    (2020) 張悅綸; Chang, Yueh-Lun
    台灣的企業最早對於社會責任的認識大多還停留在公益慈善活動、公關形象建立，與成立基金會的萌芽階段，政府透過相關單位，例如：民間團體組織 ( 中華民國企業永續發展協會等)，和行政院金融監督管理委員會，台灣證券交易所持續宣導；設立企業社會責任網站，國際會議的參與及舉辦，並引用國際相關協定與條文等，加上民營機構 ( 如遠見天下雜誌、台灣永續能源研究發展基金會等 )、以及專職進行評鑑企業社會責任良窳之媒體，明顯有愈來愈多企業在近幾年來，將社會責任之落實，並且開始漸漸轉移至公司核心產品和服務流程之結合，與社會公益投入等事項。 本研究個案對象為台灣百貨零售業的兩大集團，其經營的百貨公司與廣大民眾的生活息息相關，兩者相加的員工和其家庭人數，更是超過十萬以上。藉由文獻探討及個案研究法，來理解兩家公司的歷史發展脈絡，並從中說明兩家公司體現在企業社會責任的作法和執行成果。
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    文字生成技術應用於學術論文寫作之評估─以人工智慧領域論文摘要為例
    (2022) 張悅倫; Chang, Yueh-Lun
    文字生成技術的應用在近年愈臻成熟，其對學術產出過程的影響更是不容小覷。為初步瞭解此技術對學術研究發表的影響，並探索人類與電腦能否辨別電腦生成或人類撰寫之學術文章，本研究運用既有的開放資源，以人工智慧領域之論文摘要為範圍，進行了「人類評估電腦生成摘要」及「摘要生成模型自動化評估」兩實驗。實驗一依據ACL Anthology和arXiv（cs.AI）語料，以語言模型GPT-2生成論文摘要，再就英文文法檢查工具Grammarly和受試者對其之評估情形進行分析。實驗二則藉由分類器，實測電腦能否辨別出電腦生成之摘要，再與受試者的評估結果進行比較。研究結論如下：1. 電腦能生成仿真度高的摘要，並在Grammarly的評估指標表現較人類撰寫摘要佳。2. 受試者對於電腦生成摘要之平均良窳度給分為3.617，而人類撰寫摘要則為3.622，顯示人類在不知道有電腦參與生成的前提下，無法明顯地辨別出一篇摘要為電腦生成或人類撰寫。3. 以SciBERT預測30篇摘要之Micro和Macro f1皆為0.93，較受試者的0.53及0.44高上許多，顯示電腦具辨別電腦生成摘要之能力。同時，由於在SciBERT預測錯誤的2篇摘要中，有1篇在人類預測中為正確，推論電腦與人類或許能在辨別上相互輔助。