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東京羽田機場進駐人形EMIEW3機器人接待旅客好貼心

未署名2016/9/6 12:06

#東京13 家 · 40 篇
#羽田機場5 家 · 6 篇
#EMIEW3
#機器人11 家 · 30 篇

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http://www.ettoday.net/news/20160906/769602.htm

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iThome2016/9/5 14:57
日立人型機器人進駐東京羽田機場，會幫遊客帶路
共同關鍵字：#羽田機場 #機器人
TVBS新聞網2016/9/7 19:27
會主動關心旅客羽田機場引進機器人地勤│TVBS新聞網
共同關鍵字：#羽田機場 #機器人
風傳媒2016/9/8 23:01
日立可說中文導覽機器人羽田機場登場測試
共同關鍵字：#羽田機場 #機器人
風傳媒2016/9/8 07:20
別頭大了，不管降落羽田或成田，機場進東京市區的交通攻略，看這篇就秒懂！
共同關鍵字：#羽田機場 #東京

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寫法

「寫法」只描述文章文字本身寫了什麼，不評斷報導好壞或真假。每篇取得內文的文章在抓到後約 10 分鐘內分析一次，結果永久保存；內文在快取期滿後會刪除，但分析結果仍留著，長期趨勢才能比較。

轉述社群貼文: 內文前 250 字出現「在／於／透過……臉書、粉專、Threads、Instagram、X、YouTube、節目、直播、PTT、Dcard……發文、PO 文、貼文、分享、表示」等寫法，代表這篇的開頭在轉述某人的貼文或節目發言。只看開頭，所以文中後段才引用的貼文不算。
轉述對象分類: 看「在臉書……」前面、同一個逗號內的頭銜詞，例如「精神科醫師」「台北市長」「前立委」「網友」。句子裡只有名字時（「邱毅今天在臉書……」），改看這個名字在最近一週其他報導前面最常出現的頭銜：至少 3 次、同一類過半才採用；文字對不出來時，改用這個關鍵字所在的人物分組（例如「意見領袖」「藝人」）。只有確定是人物的關鍵字（在人物分組裡，或對應到 Wikidata 的人）才會這樣補，避免把「深夜」「學生」這類詞當成人名。每天更新一次，都對不出來的列為「尚未標記」。管理員在「標籤管理」確認共用分類，可同時標記多個角色或背景。相關分類會同步套用到已辨識此轉述對象的報導，並留下紀錄；分類不代表每次發言都以該角色進行。
標題用詞: 依詞表比對標題：懸念（「1事」「原因曝」「回應了」「下場曝」等不說重點的寫法）、反應（「反應驚人」「傻眼」「一面倒」）、攻擊（「怒轟」「狠酸」「開嗆」）。一篇可以同時屬於幾類；詞表比對不理解上下文，例如「轟」也會出現在「轟炸」。
比例的分母: 各家已分析的文章（取得完整內文者）。同一篇報導可計入多個轉述對象分類，各標籤的篇數與比例不可直接相加；報導總篇數只計一次。只取得摘要或內文過短的文章不分析，所以不列入分子也不列入分母。整批轉載其他媒體的轉載站不列入跨媒體比較。

各家比較與完整的分類規則見看寫法。

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