＃三年級自學紀錄
＃放暑假啦🎉
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常常看到親子專家說，『分數不重要，重要的是…』，但我想說的是，如果你是需要分數的，那它就是重要的，只是分數不代表什麼，它只是一個門檻而已，跨過那個門檻之後，是否能面對更多、更難的挑戰才是更重要的。
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對於小布的學習，我分成中、英二部分。
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中文的部分，我其實要求不高，全部科目都讓她open book寫，對我來說，會『主動找答』才是我想要看到的，而不是背答案，因為老實說，三年級的社會，小布問我，我很多都答不出來，足以證明，會不會這些東西，對將來的生活一點也不會影響到，最多就是沒辦法回答小孩問題而己🤣。
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所以常識型的科目(社會、自然…)，多跑外面就會有比課本還更豐富、多元的答案，行萬里路勝讀萬卷書的概念。
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雖然不要求臺灣科目成績，但要同時進行二邊的課業，的確也是很累人的一件事，恭禧小布，終於在學期結束前，完成了二地的學業👏👏👏。
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臺灣的學期成績是媽媽自己打，然後交給老師；美國的學期成績就是真正的成績，考試來的。之前G3的課程比較簡單，所以小布的分數我沒有很去在意，來到G4下學期，我才開始要求GPA。
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✨維基說：
GPA， 成績平均績點（英語：Grade Point Average，縮寫：GPA），是大多數大學及高等教育院校所採用的一種評估學生成績的制度，同時也有少量中學採用這種制度。計算方法為把學科所得到的評級，換算成為一個績點，再按照各學科所佔學分比例加權所得的數字。具體算法因國家、地區及學校的不同，形成不同差異。

文章在這兒⬇️⬇️⬇️
https://reurl.cc/pgrzda
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在國小階段的GPA基本上應該沒有人在意，以前我也沒管的，但G4下開始課程變難之後，我也不想她隨便交差，加上有個規範也會比較清楚應該怎麼做，所以就以前三個學期的平均值(3.79/3.64/3.83)來規定她GPA不能掉到3.7以下(滿分4～4.3)，原本是想規定3.8，但太晚說了(學期中後段才決定)，分數拉不上來，所以就以3.7為標準，還好有用最後的二科(Math、Science)的考試拉上來，2021-2 GPA 3.74👏。
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接來下，開始放暑假了，媽媽前陣子也跟小布討論了暑假功課，討論到2個都很興奮🤣🤣。
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至於G5的課程，還在思考要什麼時候開始，本來想7月開始，但7月有CTY，又有安排的功課，還有CTY的課外活動，所以基本上應該沒什麼時間，所以有想放她一個月的假不用上學期課業(8月再開始)，不然太不人道了厚😄。
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畢竟，媽媽安排的功課也不是那麼簡單，要燒腦的🤣🤣。
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💁‍♂️Z-score模型
衡量破產機率的財務指標
做為股東、投資人，
最怕遇到的狀況"不是"股票下跌，
而是下跌到下市櫃，甚至破產變壁紙，
因此如何提前看出企業破產的危機，
就是投資前的首要任務。
但到底該如何衡量企業破產 ?
現金壓力 ? 不夠多少才算 ?
債務壓力 ? 累積到多少才算 ?
營運惡化 ? 惡化到什麼層度才算 ?
此時有一個指標就派上了用場，
它就是 Z-Score。
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💁‍♂️Edward Altman 所提出
Z-Score 全名為 「阿特曼 Z 分數」
是評量公司健康程度與是否會破產的一個指標，
這項指標是由 Edward Altman 所提出，
愛德華·奧爾特曼 是紐約大學的金融教授
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💁‍♂️經過實務與學術驗證
Z - Score 經過大量的實證考察和分析研究，
從上市櫃公司的財務報表數據中，
計算出一組反映財務危機程度的比率，
然後根據這些比率對財務危機警示的解釋力，
給予大小不同的權重，
最後進行加權計算，得到一個綜合風險分數，
即 Z-Score，再將其與臨界值對比，
就可知公司財務危機的嚴重程度。
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💁‍♂️ 2 年內破產機會達 72%
根據研究，這項指標
預測公司在接下來 2 年內
破產機會的準確率高達 72%，
由於其有效性 與 學術成就，
Z-score 模型也在全球得到了廣泛的應用。
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💁‍♂️Z-Score 模型計算如下:
Z-score = 1.2 * V + 1.4 * W + 3.3 * X + 0.6 * Y + 1.0 * Z
　V：(流動資產 - 流動負債) / 資產總計
　W：保留盈餘 / 資產總計
　X：(稅前純益_最近四季合計 + 利息費用_最近四季合計) / 資產總計
　Y：總市值_季底 / 負債總計
　Z：營業收入淨額_最近四季合計 / 資產總計
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💁‍♂️奧特曼通過研究分析得出
Z 值 與公司發生財務危機的可能性成「反比」
Z 值越小-> 公司發生財務危機的可能行就越大
Z 值越大-> 公司發生財務危機的可能性就越小
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當 Z < 1.8時，企業屬於破產之列當時；
當 1.8 < Z < 2.99 時，企業屬於灰色區域，
當 Z > 2.99 時，公司財務狀況良好
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💁‍♂️哪裡查的到 Z -Score !?
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來自創新工場大灣區人工智慧研究院的兩篇論文入選了自然語言處理領域（NLP）頂級學術會議 ACL 2020 。
這兩篇論文均聚焦中文分詞領域，是深度學習引入知識後的有益嘗試，將該領域近年來廣泛使用的各資料集上的分數全部刷至新高，在工業中也有著可觀的應用前景。

本文來自創新工場公眾號
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創新工場兩篇論文入選ACL 2020，將中文分詞性能刷至新高

“土地，我的金箍棒在哪裡？”
“大聖，你的金箍，棒就棒在，特別配你的髮型。”

感謝神奇的中文分詞，給我們帶來了多少樂趣。豐富多變的中文行文，給人的理解造成歧義，也給AI分詞帶來挑戰。

近日，自然語言處理領域（NLP）頂級學術會議 ACL 2020 (https://acl2020.org/)正在火熱舉行。

令人振奮的是，來自創新工場大灣區人工智慧研究院的兩篇論文入選。這兩篇論文均聚焦中文分詞領域，是深度學習引入知識後的有益嘗試，將該領域近年來廣泛使用的各資料集上的分數全部刷至新高，在工業中也有著可觀的應用前景。

分詞及詞性標注是中文自然語言處理的基本任務，尤其在工業場景對分詞有非常直接的訴求，但當前沒有比較好的一體化解決方案，而且中文分詞普遍存在歧義和未登錄詞的難題。

基於此，兩篇論文各自提出了“鍵-值記憶神經網路的中文分詞模型”和“基於雙通道注意力機制的分詞及詞性標注模型”，將外部知識（資訊）創造性融入分詞及詞性標注模型，有效剔除了分詞“噪音”誤導，大幅度提升了分詞及詞性標注效果。

兩篇文章的作者有：華盛頓大學博士研究生、創新工場實習生田元賀，創新工場大灣區人工智慧研究院執行院長宋彥，創新工場科研合夥人張潼，創新工場CTO兼人工智慧工程院執行院長王詠剛等人。

ACL（The Association for ComputationalLinguistics）國際計算語言學協會是自然語言處理領域影響力最大、最具活力的國際學術組織之一，自1962年創立以來已有58年歷史，其每年夏天舉辦的年會是該領域學術頂會。

與往年不同的是，受新冠疫情影響，ACL2020全部轉為線上進行，不過這絲毫沒有減弱熱度。根據之前公佈的資料，今年大會投稿數量超過3000篇，共接收 779 篇論文，包括 571 篇長論文和 208 篇短論文，接收率為 25.2%，在全球疫情衝擊下反而是有史以來最盛大的一屆ACL會議，創新工場的技術大牛們也頂著時差連續數晚熬夜參會。

▌利用記憶神經網路，將中文分詞性能刷到歷史新高

中文分詞目的是在中文的字序列中插入分隔符號，將其切分為詞。例如，“我喜歡音樂”將被切分為“我/喜歡/音樂”(“/”表示分隔符號)。

中文語言因其特殊性，在分詞時面臨著兩個主要難點。一是歧義問題，由於中文存在大量歧義，一般的分詞工具在切分句子時可能會出錯。例如，“部分居民生活水準”，其正確的切分應為“部分/居民/生活/水準”，但存在“分居”、“民生”等歧義詞。“他從小學電腦技術”，正確的分詞是：他/從小/學/電腦技術，但也存在“小學”這種歧義詞。

二是未登錄詞問題。未登錄詞指的是不在詞表，或者是模型在訓練的過程中沒有遇見過的詞。例如經濟、醫療、科技等科學領域的專業術語或者社交媒體上的新詞，或者是人名。這類問題在跨領域分詞任務中尤其明顯。

對此，《ImprovingChinese Word Segmentation with Wordhood Memory Networks》這篇論文提出了基於鍵-值記憶神經網路的中文分詞模型。

該模型利用n元組（即一個由連續n個字組成的序列，比如“居民”是一個2元組，“生活水準”是一個4元組）提供的每個字的構詞能力，通過加（降）權重實現特定語境下的歧義消解。並通過非監督方法構建詞表，實現對特定領域的未標注文本的利用，進而提升對未登錄詞的識別。

例如，在“部分居民生活水準”這句話中，到底有多少可能成為詞的組塊？單字可成詞，如“民”；每兩個字的組合可能成詞，如“居民”；甚至四個字的組合也可能成詞，例如“居民生活”。

把這些可能成詞的組合全部找到以後，加入到該分詞模型中。通過神經網路，學習哪些詞對於最後完整表達句意的幫助更大，進而分配不同的權重。像“部分”、“居民”、“生活”、“水準”這些詞都會被突出出來，但“分居”、“民生”這些詞就會被降權處理，從而預測出正確的結果。
在“他從小學電腦技術” 這句話中，對於有歧義的部分“從小學”（有“從/小學”和“從小/學”兩種分法），該模型能夠對“從小”和“學”分配更高的權重，而對錯誤的n元組——“小學”分配較低的權重。

為了檢驗該模型的分詞效果，論文進行了嚴格的標準實驗和跨領域實驗。

實驗結果顯示，該模型在5個資料集（MSR、PKU、AS、CityU、CTB6）上的表現，均達了最好的成績（F值越高，性能越好）。（注：所選擇的五個資料集是中文分詞領域目前全世界唯一通用的標準資料集）

創新工場大灣區人工智慧研究院執行院長宋彥表示，與前人的模型進行比較發現，該模型在所有資料集上的表現均超過了之前的工作，“把中文分詞領域廣泛使用的標準資料集上的性能全部刷到了新高。”

在跨領域實驗中，論文使用網路博客資料集（CTB7）測試。實驗結果顯示，在整體F值以及未登陸詞的召回率上都有比較大提升。

▌“雙通道注意力機制”，有效剔除“噪音”誤導

第二篇論文《Joint ChineseWord Segmentation and Part-of-speech Tagging via Two-way Attentions ofAuto-analyzed Knowledge》提供了一種基於雙通道注意力機制的分詞及詞性標注模型。

中文分詞和詞性標注是兩個不同的任務。詞性標注是在已經切分好的文本中，給每一個詞標注其所屬的詞類，例如動詞、名詞、代詞、形容詞。詞性標注對後續的句子理解有重要的作用。

在詞性標注中，歧義仍然是個老大難的問題。例如，對於“他要向全班同學報告書上的內容”中，“報告書”的正確的切分和標注應為“報告_VV/書_N”。但由於“報告書”本身也是一個常見詞，一般的工具可能會將其標注為“報告書_NN”。

句法標注本身需要大量的時間和人力成本。在以往的標注工作中，使用外部自動工具獲取句法知識是主流方法。在這種情況下，如果模型不能識別並正確處理帶有雜音的句法知識，很可能會被不準確的句法知識誤導，做出錯誤的預測。

例如，在句子“他馬上功夫很好”中，“馬”和“上”應該分開（正確的標注應為“馬_NN/上_NN”）。但按照一般的句法知識，卻可能得到不準確的切分及句法關係，如“馬上”。

針對這一問題，該論文提出了一個基於雙通道注意力機制的分詞及詞性標注模型。該模型將中文分詞和詞性標注視作聯合任務，可一體化完成。模型分別對自動獲取的上下文特徵和句法知識加權，預測每個字的分詞和詞性標籤，不同的上下文特徵和句法知識在各自所屬的注意力通道內進行比較、加權，從而識別特定語境下不同上下文特徵和句法知識的貢獻。

這樣一來，那些不準確的，對模型預測貢獻小的上下文特徵和句法知識就能被識別出來，並被分配小的權重，從而避免模型被這些有噪音的資訊誤導。

即便在自動獲取的句法知識不準確的時候，該模型仍能有效識別並利用這種知識。例如，將前文有歧義、句法知識不準確的句子（“他馬上功夫很好”），輸入該雙通道注意力模型後，便得到了正確的分詞和詞性標注結果。

為了測試該模型的性能，論文在一般領域和跨領域分別進行了實驗。

一般領域實驗結果顯示，該模型在5個資料集（CTB5，CTB6，CTB7，CTB9，Universal Dependencies）的表現（F值）均超過前人的工作，也大幅度超過了斯坦福大學的 CoreNLP 工具，和伯克利大學的句法分析器。

即使是在與CTB詞性標注規範不同的UD資料集中，該模型依然能吸收不同標注帶來的知識，並使用這種知識，得到更好的效果。

而在跨領域的實驗中，和斯坦福大學的CoreNLP 工具相比，該模型也有近10個百分點的提升。

▌主動引入和分辨知識，實現中文分詞技術突破

中文分詞在中國科研領域已經有幾十年的歷史。最初的中文分詞是基於詞典構建，詞典的好壞會直接影響到最後分析的效果。如果某個新詞在詞典裡沒有，那麼模型是死活都分不出來的。

這種方式的局限性還在於，詞典和分詞兩件事情中間始終有一條鴻溝，儘管詞典可以編撰得非常全面，但在處理分詞的時候，因為每一句話都有上下文語境，往往會產生多種不同的切分方法，從而無法有效地在當前語境下對分詞結構進行恰當的指導。

從2003年開始，分詞方法出現了新的突破。研究人員提出了打標籤的方式，通過給每一個字打詞首、詞尾、詞中的標籤，不再需要構建詞典，大幅度提升了未登錄詞的召回效果。

到了2014年左右，深度學習和神經網路開始被廣泛應用到中文分詞中，打標籤的模型從之前的淺層學習變成了深度學習，但演算法本質沒有發生變化，所以提升作用並不太大。

近兩年，學界開始研究怎麼在打標籤的過程中加入外部知識和資訊。創新工場的這兩篇文章就是沿著這個路徑，用記憶神經網路的方式記錄對分詞結果有影響的 n元組，並引入對詞性標注有影響的句法知識，將分詞結果和自動獲得的知識銜接起來，既發揮了神經網路的優勢，也把知識的優勢用上，實現了分詞技術上小而有效的改進和突破。

宋彥表示，“從技術創新的角度，我們的貢獻主要有兩點。一是在現有技術的基礎上，建立了一個一體化的模型框架，使用非監督方法構建詞表，並把知識（資訊）融入進來，使用更高層次的句法知識，來幫助詞性標注，起到'他山之石，可以攻玉’的效果。”

“二是主動吸收和分辨不同的外部知識（資訊）。通過鍵-值記憶神經網路和雙通道注意力機制，進行動態權重的分配，能夠有效分辨知識，區分哪些是有效的，哪些是無效的。雖然這些知識是自動獲取的、不準確的，但‘三個臭皮匠，頂個諸葛亮’，經過有效利用，總能湊出一些有用的資訊。如何實現模型的主動吸收和分辨，就變得更加重要。”

據瞭解，今年的ACL大會，在分詞領域一共收錄了18篇論文，創新工場人工智慧工程院同時有2篇入選，也表現出ACL官方對這一貢獻的認可。

▌具備跨領域分詞能力，提升工業應用效率

中文分詞和詞性標注是最底層的應用，對於接下來的應用和任務處理非常重要。例如對於文本分類、情感分析，文本摘要、機器翻譯等，分詞都是不可或缺的基本“元件”。

宋彥表示，做此項研究的目的是主要為了拓展其工業場景的應用，正確的分詞能夠平衡公司應用開發的效率和性能，同時方便人工干預及（預）後處理。

這也是創新工場人工智慧工程院的努力方向之一。工程院成立於2016年9月，宗旨是銜接科技創新和行業賦能，做嫁接科研和產業應用的橋樑，為行業改造業務流程、提升業務效率。

工程院下設北京總部、南京研究院和大灣區研究院。大灣區研究院再下設資訊感知和理解實驗室，專注于對自然語言處理（NLP）領域的研究。執行院長宋彥本人也有超過15年的NLP領域的科研經驗。

“在工業場景使用的時候，跨領域的模型能力是一個非常直接的訴求。”宋彥表示，在某個領域的訓練模型，大概率也需要應用到其他領域。

“如何在新領域缺少資料，或者新領域只有少量未標注資料的情況下，實現模型的冷開機，依然是項巨大的挑戰。如果能利用外部知識，提高模型性能，就能有效地召回很多在訓練集中沒有出現過的新詞。”

例如搜尋引擎的廣告系統，最初也是通過組詞匹配的方式，在某個特定領域訓練其分詞模型，但在進入一個新的領域時，例如從新聞領域進入醫療領域或體育領域，效果往往會大打折扣，甚至頻頻出錯。

而使用跨領域特性後，廣告系統在進入新領域時，便無需額外的資料，就可以對它進行比較準確的分詞和標注，從而有效匹配廣告和客戶，大大提升系統運行的效率和穩定性。

目前，這兩篇論文的工具都已經開源，在下面兩個連結中，可以找到對應的所有代碼和模型，各位朋友可按需自取：

分詞工具：https://github.com/SVAIGBA/WMSeg
分詞及詞性標注工具：https://github.com/SVAIGBA/TwASP

#影片很鬧但事情很嚴肅
#文長慎入只給有心人看
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昨天在速食店寫稿，旁邊的學生突然拍了拍肩膀，問說可不可以跟我合照，（雖然我大素顏，但皮膚很好，所以可以），他說很常在YouTube上看到我，想說誰問問題這麼好笑，所以去查之後才找到我，他跟我分享，隔天就是北模，所以才來這裡讀書！
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「以後想當什麼？」我認真問了這位高三生。
「我想走傳播或是商，但老師說不要當記者。」他這麼告訴我。
「為什麼老師會這樣說？」我好奇追問下去。
「因為現在演藝圈不像以前蓬勃，怕發展不好。」
「其實說得也沒錯，先決定自己的未來，再回頭看想考什麼科系吧！」
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其實老師說得也沒錯，對於一個徬徨的高三生來說，每一個職業都有可能是一種選項；拍完影片後，我認真和這位學生聊了起來，我告訴他「英文」有多重要，加權分數後可以決定一半以上的科系，他自認在學校成績不是超級好，但希望自己可以考上不錯的大學，但因為不清楚自己落點在哪，所以還在猶豫未來。
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聽完他的學歷後，我告訴他我念的是「復興高中」，一間在台北市分數不算高的學校，但是我很幸運知道自己要什麼，讀了我很喜歡的科系，正在做我很喜歡的事情，希望他可以朝著自己喜歡的方向前進！
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老師說得沒錯，現在演藝圈真的不像以前熱鬧，天天都有天王天后，一天到晚都有大咖的演唱會，但即便環境真的不如從前，我仍相信每個職業都有存在的必要性，如果大咖不夠多，那我們就努力報導更多「好的歌手」、「好的故事」，希望能讓更多人聽見好的聲音。
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最後，很鬧的是，我親手送上#nova潮玩店 手機自拍海報，他很為難地收下了，既然如此，就請大家集氣，一起祝你「考上好大學！」

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【認識關韶文】
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【合作關韶文】
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【找到一個自己喜歡的科系吧😊】

高三的時候我發現自己喜歡念傳播，拼了命每天把英文背好，就是希望可以考上世新廣電，一開始我成績是全校吊車尾，最後因為英文變好有了自信，開始把國文、歷史拼起來，靠著加權分數，終於拼進世新廣電的電視組，我感謝曾經這麼努力的自己，讓我現在沒有後悔，開心做著我喜歡的工作。❤️

其實現在的學生相對很幸福，比起唸書這件事情，多了更多的選擇，可以從高中、高職、大學、科技大學開始，培養自己的興趣，建立自己的一技之長，再也不像是以前一樣，萬般皆下品，只有讀書高。👌

如果還在迷惘的你，記得要反覆檢視自己，是不是正在往夢想的道路走著；已經出社會的你，也要提醒自己，是不是莫忘初衷，依然做著自己喜歡的事情。這次來到東南科大參訪，這裡的科系很新、老師們觀念也很健康，提供給學生不同的選擇。

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