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[爆卦]差異同義詞是什麼？優點缺點精華區懶人包

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「差異同義詞」的推薦目錄

差異同義詞 在 ??? 政大 | 科系職涯訪談 | 個人成長 | IG經營 Instagram 的精選貼文

2021-07-11 08:50:48

寫作能力重要嗎 國高中的國文考試中需要考驗學生的寫作能力之後 在大學或是之後的職場中寫作能力重要嗎？ 答案是肯定的 不管是履歷的自我介紹、經營個人粉專/品牌 撰寫報告/心得/作業等等皆需要寫作能力 而前陣子少女凱倫到了政大演講 因為演講主題恰好是自己有興趣的跨領域媒體相關便報名參加 在演講當中得...

差異同義詞 在 DSE 7科5** | IELTS 9分 | 線上補習 Instagram 的最讚貼文

2021-04-16 13:30:34

#Melody生詞教室 「少量的」的同義詞 ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ Slight e.g. Even a slight improvement should be appreciated. 翻譯：即使只是略有改善，也應受到讚賞。 ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ Slender e.g. The chance o...

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    差異同義詞 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文

    2021-05-17 15:14:49
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    AI 如何為公司創造更多價值？專家：2 個缺陷，要先由人類來修補

    2021/05/13
    採訪‧撰文
    盧廷羲
    張凱崴

    美國人工智慧國家安全委員會（NSCAI）今年 4 月建議，國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域，並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面，微軟（Microsoft）4 月宣布，將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊（Nuance Communications）；後者是雲端與 AI 軟體的先驅。

    從企業到國家，都愈來愈重視人工智慧，知道要想辦法運用 AI 創造更好的生活。不過，目前 AI 發展到底處於什麼階段？我們又該如何應用？

    美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授張凱崴形容，目前人工智慧技術已經可以幫助人類完成很多事，像是疫情來襲，電腦可以從大數據中篩選條件，自動搜尋、判讀潛在病例，幫助醫生大幅減少檢查時間，但 AI 也並非萬能，要先認知它的局限。他研究如何讓 AI 更符合人性，獲得 2021 年的史隆研究獎（Sloan Research Fellowships）。

    AI 局限1. 資料寬廣度不足時，就會複製人類偏見

    張凱崴認為，電腦在學習的時候，是依賴「彙整數據資料」來判斷，並沒有真正思考，如果資料來源太狹隘、不夠多元，資料寬廣度不足，電腦判斷就會出現偏差，「你跟電腦講清楚 input（輸入）、output（輸出），提供足夠的數據資料，它可以對應、學得很好，但還有很多面向 AI 做不到。」

    舉例來說，亞馬遜（Amazon）2014 年推出智慧音箱（Amazon Echo），使用者口頭下指令給語音助理 Alexa 就能放音樂、查資訊。然而，有些人口音較罕見，或是用字較特殊，智慧音箱的資料庫沒有「不同口音」「不同用詞」的檔案，就可能失靈，這是當前 AI 的其中一大問題。

    張凱崴進一步解釋，AI 另一項挑戰是，它無法清楚分辨「不曾出現」與「不能出現」（無法出現）之間的區別，只是從資料統計出要學的東西，無法像人類一樣進行邏輯思辨。

    AI 的運作方式，第一步是輸入資料，第二步是分析，但這過程容易出現偏見。例如電腦在理解「總統」這個字，會去看四周有什麼字詞，來學習總統這個詞，由於許多總統都是男性，電腦就會「覺得」總統是男性。

    這也是為什麼，如果讓 AI 學習，在它的認知裡，女性「不可能」當美國總統（因為沒有資料紀錄）。「你可以跟人類說，任何職業、性別都是平等的，但對電腦來講，這很困難，」張凱崴說明，一旦資料的寬廣度受限，電腦就容易產生偏見。

    就像在自然語言處理（Natural Language Processing，讓電腦把輸入的語言變成有意義的符號）領域，張凱崴說明，AI需要知道代名詞指的是「哪個名詞」，才能運算下去。但如果資料受限，使用男性的「他」，電腦可能判斷這個代名詞是指總統、總理、執行長；但換成女性的「她」，由於數據不足，電腦就會混亂，出現系統性誤差。

    他再舉一例，美國人工智慧研究組織 OpenAI 提出「生成式預先訓練」系統（GPT，Generative Pre-training），推出到 GPT3 版本，屬於書寫類 AI，電腦能夠揣測人們說完上一句話，下一句可能會講的句子，自動完成後半段。

    好比有人上一句寫下「我正在和教授聊天」，系統可能推導出「我們在研究室討論學術問題」，因為電腦藉由蒐集來的語料資料中判讀出「教授」和「學術」具高度相關。但研究也顯示，GPT2（前一代版本）系統也從資料中學習到許多偏見，像是如果句子前半談論白人男性，系統傾向產生正面評價；如果句子前半是黑人女性，系統竟會產生負面句子。對企業來說，許多組織接觸 AI，想讓它們取代部分工作，首先需要留意資料的廣度、多元性，才能減少電腦犯錯的機會。

    AI 局限2. 即便條件相同，也無法每次都做出正確判斷

    「其實，現在的 AI 就像一台原型飛機，還缺乏穩定性。」張凱崴說，現行的 AI 就好比萊特兄弟（Wright brothers）剛發明飛機，看似可以做很多有趣的事，但「可以飛」跟「飛得很好」，有一大段落差。

    紐西蘭的簽證系統曾鬧出笑話。人們上傳簽證照片，AI 掃描後，確認是不是本人，但當時系統沒有估算到某些亞洲人眼睛比較小，一名亞裔男子被判定「沒有張開眼睛」，因此照片無效。

    張凱崴說，在這個例子中，凸顯出 AI 的穩定性不足，「系統沒有考慮到不同人種的差異，很死板地認為你眼睛沒張開。」所謂的缺乏穩定性，指的是 AI 沒辦法在相同條件下，每次都做出正確決策，這也是使用 AI 時，須留意的第二個挑戰。

    他再舉例，許多模型可以準確分析，一則影評對電影的評價是正面或負面。然而研究顯示，有時只要將影評中一些字換成同義詞，例如把電影（movie）換成影片（film），或改寫句子，即使意思並未改變，系統卻把原本判斷為正面的影評標註成負面。這顯示AI系統還未真正了解語言的含義。

    在設計這些程式時，人們必須注意到 AI 可能有局限，設定的資料範圍要更完整，考慮這些因素，就能減少偏見、落差，進而加強穩定性。

    餵指令給 AI 要多元化，嘗試「換句話說」、刻意混淆

    經理人雖然不一定具備 AI 方面的專業知識，但只要掌握觀念，再透過 AI 領域專才協助，也能優化系統。張凱崴指出，最直接的方法是，設計 AI 模型時，要把來源群組不同的資料分門別類測試，在測試階段讓群體多元化，並確保不同特色的使用者，用起來都沒有問題。

    舉例來說，一套 A 系統擁有來自各地的使用者，如果設計者是台北人，設計系統的思維容易以台北生活為主，很可能因為當地習慣不同，導致花蓮使用者操作不順。

    另一個方法，則是用不同的「語意」，去測試 AI 有沒有徹底學會一個概念。例如，有一套餐廳評鑑的 AI 系統，只要蒐集、整理使用者意見，就能判斷每個顧客對於餐廳的評比是高分或低分。那麼要如何確認這套系統的穩定性？張凱崴建議，可以利用「抽換詞面」的方法。

    比如，把詞彙換成同義字，再看 AI 是否能運算出相同結果，「你可能會發現，原本評比結果是食物很美味，但如果美味換成比較困難的詞，AI 就會分不出這則評比是好是壞。」因此在訓練模型時，可以將詞彙隨機抽換成同義詞，增加 AI 的詞彙量。

    第三種方式更進階：改變句型、重寫句子。張凱崴指出，同樣一句話，如果換成不同說法，電腦可能判讀錯誤，將「因為發生 A 事件，所以導致 B 事件」，改寫成「B 事件發生了，是因為 A 事件的緣故」，明明兩句話意思一樣，但 AI 很可能因為穩定性不足，搞混兩者的差別。如果要鞏固 AI 的穩定性，可以使用自動改寫的方式，增加資料的多樣性。

    張凱崴表示，經過這些測試，讓 AI 接受更多元化的訓練，得到更廣的學習範圍，往後碰到同義詞、相似資訊，才能有效判讀。

    張凱崴總結，AI 還在快速發展，或許可以創造更多工作機會、新的職位，但現行階段，它只是輔助角色。AI 並非魔術盒子，使用它就一定有更好結果，人們還是要保持高度耐心，先認識它的缺陷，才能在技術更迭下，發揮出最好的結果。

    張凱崴

    台灣大學資訊工程系碩士、美國伊利諾大學（UIUC）電腦科學博士。美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授，研究領域包括人工智慧、機器學習、自然語言處理。2021 年獲得史隆研究獎（Sloan Research Fellowship），研究團隊開發的運算方法，使人類語言處理的程序更有效率、更多元，同時兼具公平性。

    附圖：優化AI系統的3方法

    資料來源：https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62902?fbclid=IwAR2jI1bhg1anqct0AZZR_3LKKJqIsvG0wz2whSN8iniROZApHt-_qpD7dis

  • 差異同義詞 在 Facebook 的最讚貼文

    2021-03-31 07:34:57
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    認真查清楚後，真的又發現這群自稱家長的人是謠言製造者，並且透過偏頗的宗教色彩媒體製造謠言，台灣真的不需要更多的恐同與謠言。
    而是一起維護性別多元、性別友善的台灣！

    某家長團體擅長看到黑影就胡亂射擊
    認為親職教育不能談性教育？親職教育當然包括性教育呀！
    認為性別教育不能談性教育？性別教育當然包括性教育呀！學性教育的人，也認為性教育包括性別教育
    性教育、性別教育兩個領域是有差異，但也有集合交集處的

    動不動就把性教育連結把人變同志？(一堆黑人問號，從來都沒有把人變同志的教育，只有走出埃及想把同志變異性戀，世界公認違法治療的倫理而已吧？)
    動不動談性教育就是性解放，性解放就是性自由的同義詞，也就是把人從受困的、不自由的、造成壓迫的性觀念中解放出來，而感到自由。這群自稱家長的人，真的很需要性解放呀！

    其實是這群拿著家長團體當令牌的人，性恐慌發作了~!

    小劉醫師-劉宗瑀Lisa Liu粉絲團 加油！
    新上好Fun-志工玩很大 加油！家長相挺！

  • 地方爸爸與他的小幫手們

    差異同義詞 在 地方爸爸與他的小幫手們 Facebook 的最佳解答

    2021-03-15 09:27:43
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    近期小幫手更新
    　
    【國語小幫手】
    　
    1. 這學期(109下學期)的生字確認完畢
    　
    除了把寒假前我眼花打錯的一些字修正，也完整確認這學期生字與去年的差異。
    　
    康軒、南一、翰林三家出版社一到六年級的內容中，除了二年級的課文與生字因為108課綱全面換掉之外，只有康軒五下的差異較大(課文都沒變，但是每一課的生字都更動了一兩個字)。
    　
    所有的更正，也同步更新到我寒假做的生字簿上
    　
    2. 國語辭典簡編本的內容，已經更新到目前最新2020/12/29的版本
    　
    在注音的部分，基本上沒有什麼變化。
    　
    比較有趣的是，從有些同義詞解釋的修改，可以＂感覺＂出比較推薦的用法，例如：
    「當作」與「當做」都可以，但是「當作」應該比較推薦
    「日食」與「日蝕」都可以，但是「日食」應該比較推薦
    「舉薦」與「舉荐」都可以，但是「舉薦」應該比較推薦
    　
    【英文發音快搜】
    　
    經過了來回溝通，在資料授權使用上還是被劍橋大學出版拒絕了，所以這個服務沒辦法直接公開在粉專讓有需要的人使用
    　
    之後只能再繼續找找，有沒有可以授權的發音語音資料
    　
    【國中會考吧】
    　
    雖然我一直不知道這個服務，到底對於國中生有沒有用處，不過上個月跟知名自然科老師米蘭老師聊天時，他還是建議我可以補充「把答錯的題目蒐集起來，可以再次練習」的功能。
    　
    所以我應該還是會安排時間，把老師建議的功能做一下
    　
    　
    以上

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