[爆卦]Semantic Error是什麼?優點缺點精華區懶人包

雖然這篇Semantic Error鄉民發文沒有被收入到精華區:在Semantic Error這個話題中,我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 semantic產品中有61篇Facebook貼文,粉絲數超過1,908的網紅一抹墨痕,也在其Facebook貼文中提到, 在墨痕的職涯之中, 有些窗口還真的很愛開會😓。 舉凡對規格有疑義, 要決定誰來負責某件事就召集會議。 後來發現, 多半是因為窗口對案子無法掌控, 甚至不太懂, 就會只要有風吹草動, 就叫全部人一起來開會, 就會召開會議, 誒不是, 你只要問一下坐你隔壁的同事, 或請示上層, 就可以解決的事啊啊...

 同時也有6部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅Vincent Do,也在其Youtube影片中提到,#onpage_SEO #advance_onpage #SEO_Technique Ok, Video này không dành cho bạn nếu như bạn tìm hiểu tối ưu onpage cơ bản như title, keywords density, tố...

semantic 在 語言選物 Instagram 的最佳解答

2021-09-16 07:40:23

上課的時候我們聊到迷信 我問:Are you superstitious? 她說:No, I’m not. But I’ve always liked the word superstition. Tell me more. I don’t know. It just feels ma...

semantic 在 派克 Instagram 的最讚貼文

2021-09-15 16:38:04

:相信大家都有這種 盯著一個字看了一陣子後 突然發現字體變得非常陌生  或是當你不斷地唸某個詞句的時候 會突然有股詭異的陌生感襲上心頭 好像突然認不得這個詞句的意思  這種現象叫做「#語義飽和」 (semantic satiat...

semantic 在 May Buranasiri Instagram 的最佳貼文

2020-05-03 21:06:24

Finally got my hands on this @officialbyredo “UNNAMED”. According to the brand, it is “a nameless fragrance that left us free to create our own associ...

  • semantic 在 一抹墨痕 Facebook 的最佳解答

    2021-09-27 06:30:25
    有 120 人按讚

    在墨痕的職涯之中,
    有些窗口還真的很愛開會😓。

    舉凡對規格有疑義,
    要決定誰來負責某件事就召集會議。

    後來發現,
    多半是因為窗口對案子無法掌控,
    甚至不太懂,
    就會只要有風吹草動,
    就叫全部人一起來開會,

    就會召開會議,
    誒不是,
    你只要問一下坐你隔壁的同事,
    或請示上層,
    就可以解決的事啊啊啊啊😩~

    Youtube:https://bit.ly/3mHtODu
    IG:https://www.instagram.com/inkwords2020/
    全部乾話集:http://espro.cc/1/word

    【閒聊】

    看到漫畫部落客「當肯」,
    提到看一個字太久,
    會突然感覺不太認識它,
    這叫「完形崩壞」。

    果然,不是只有我會這樣啊🤭,
    有時候盯著同一個字看,
    會突然覺得是另外一個字。

    查了一下,
    原來是Youtuber蒼藍鴿最近講到這樣的現象,
    叫語意飽和(Semantic Satiation)、
    字形飽和或完形崩壞。

    是因為大腦持續接受一樣的刺激,形成神經疲倦和抑制,最後產生了聯想阻斷,對字產生疑惑,也失去字義聯想力。

    嗯......,好像有點深~

    更多墨痕:http://espro.cc/1/ink

  • semantic 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答

    2021-08-31 15:09:55
    有 0 人按讚

    阿里巴巴 AI 「看圖回答」 測驗擊敗微軟、臉書、特斯拉,準確率還首次超越人類!

    陳宜伶
    2021-08-25

    看圖回答問題是人類生活及溝通的基本條件,但是對 AI 來說卻是一項高難度任務。

    阿里巴巴達摩學院打造出來的 AI 語言模型 AliceMind,幾天前首度打破圖像問答(VQA)世界紀錄,答題準確率甚至超越人類基準,並且擊敗同樣有參加挑戰的微軟、FB 隊伍,象徵達摩學院的人工智慧技術邁出關鍵一步。

    VQA 挑戰是什麼?

    圖像問答(Visual Question Answering)挑戰的緣起,是因為國際電腦視覺與技術辨識大會 (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,CVPR)希望鼓勵企業攻克 AI 多模態機器學習(MultiModal Machine Learning)的難題,因此從 2015 年開辦 VQA 挑戰賽,吸引來自世界各地的網路企業、科研單位參賽。

    今年的 VQA 挑戰賽和往年一樣,題庫包含了超過 25 萬張真實照片,總共有 110 萬道題目。這些題目會考驗 AI 是否能辨別圖像,比如說在一張人群的照片中算出有幾個兒童、或是在圖片中辨認出書桌上的車鑰匙,進而推測房間主人是有車的。

    VQA 技術已經被廣泛導入阿里巴巴平台,像是它的 AI 客服機器人「小蜜」(Alime)就已經被淘寶、天貓商家等電商平台採用。消費者輸入問題後,AI 客服會根據商品資訊和顧客問題給出答案。

    另一方面,VQA 技術不僅能運用在電商,還可用於醫學圖像辨識,以及電動車的智慧駕駛分析。

    阿里巴巴的 AI 模型為何成績能夠超越人類?

    這幾年人工智慧(AI)逐漸滲透到各行業,也推動更多科技革命,AI 技術逐漸成為企業數位轉型、對抗疫情,並讓經濟重返正軌的重要力量。

    由阿里巴巴達摩學院打造的 AI 深度語言模型系統 AliceMind 在這次的 VQA 測驗中,答題準確率拿到 81.26%,首次超越了人類答題的準確率 80.83% ,更讓馬雲投資的達摩學院在 AI 發展上取得重大進展。

    AliceMind 採用了多種專有技術,包括多樣化的視覺表示(diverse visual representations)、「多模態」預訓練語言模型(multimodal pretrained language models)、「跨模態」語義融合和對齊技術( adaptive cross-modal semantic fusion and alignment technology)。這些技術不僅可以讓阿里巴巴的 AI 理解問題並分析圖像,還可以讓 AI 用近似人類的語感回答問題。

    阿里巴巴達摩院自然語言處理(NLP)負責人 Si Luo 表示:「這代表我們在『機器學習』領域又取得了一個重要里程碑,AliceMind 在視覺與文本的『多模態』理解及推理上,測試分數媲美人類認知水準,彰顯了我們研發 AI 的努力成效。」

    打造出這款 AI 模型的達摩學院是什麼來歷?

    2017 年,馬雲認為阿里巴巴應該要把眼光放遠,致力解決未來世界經濟、社會等問題,在此願景下成立了研究單位「達摩學院」( DAMO Academy),號稱要在 3 年投入超過 1000 億人民幣,將重點放在基礎科學和顛覆式技術創新研究上。

    Si Luo 表示,人工智慧分為運算智慧、感知智慧、認知智慧及創造智慧 4 個層次。這次 AliceMind 參與的 VQA 測試內容屬於認知智慧部份。

    負責人也補充說,這不代表有一天我們會被機器人取代,反而這些智慧機器可以用來輔助我們的日常工作和生活,因此人們可以很專注在他們擅長的創作上。

    資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/08/25/vqa-ai-alibaba/

  • semantic 在 BorntoDev Facebook 的最佳貼文

    2021-08-29 15:00:12
    有 168 人按讚

    ทุกคนเคยสงสัยกันไหมว่า ?? ทำไมคอมพิวเตอร์ถึงเข้าใจภาษาที่เราพูดกันได้อยู่ทุกวันนี้ ทั้งที่ตอนเราเขียนโปรแกรม เรายังต้องใส่คำสั่งที่เป็นภาษาเครื่องอยู่เลย 😖
    .
    ซึ่งการที่คอมพิวเตอร์นั้นสามารถเข้าใจเราได้เพราะใช้ NLP ในการวิเคราะห์นั่นเอง !! 🖥️
    .
    และในวันนี้แอดได้มีเนื้อหาเกี่ยวกับ NLP เบื้องต้นมาแนะนำให้กับทุกคนได้รู้จักกัน จะมีเนื้อหาเป็นอย่างไรนั้น ไปดูกันเลยยย !!
    .
    🗣️ NLP ถ้าให้แปลเป็นไทยก็คือ การประมวลผลภาษาธรรมชาตินั่นเอง ซึ่งหลักการของเจ้าตัวนี้ก็ตามชื่อเลย คือการประมวลผลภาษาที่เราสื่อสารกัน ให้เป็นภาษาที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจได้ด้วย
    .
    ซึ่งหลักการทำงานทั่วไปของตัว NLP คือ
    🔸 Tokenization
    🔸 Parsing
    🔸 Lemmatization/Stemming
    🔸 Part-of-speech Tagging
    🔸 Language Detection
    🔸 Identification of Semantic Relationships
    .
    จากที่มอง ๆ ดูแล้ว คล้ายกับการที่ให้ครูสอนภาษาให้กับเราในตอนวัยเด็กเลย ไม่ว่าจะเป็น การแบ่งคำ รูปแบบประโยคต่าง ๆ อันไหน ประธาน กิริยา กรรม
    .
    👉 สรุปง่าย ๆ เลยก็คือ NLP จะทำหน้าที่ย่อยข้อความภาษาคน ลงเป็นส่วนเล็ก ๆ ที่ง่ายต่อการทำความเข้าใจของเครื่อง และค่อยนำมาวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ระหว่างแต่ละส่วน แล้วนำมารวมกัน เพื่อตีความหมายนั่นเอง
    .
    ซึ่งประโยชน์การนำไปใช้งาน ก็มีอยู่มากมายเลยทีเดียว เพราะถ้าหากคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจถึงภาษาคนเราที่พูดคุยกันอยู่ทุกวันได้แล้ว การทำงานต่าง ๆ ในชีวิตก็จะง่ายขึ้นเป็นอย่างมาก
    .
    📑 ยกตัวอย่างเช่น การตรวจหาข้อมูลที่มีประโยชน์ในอีเมลหรือเอกสารรายงาน เพื่อตรวจจับปัญหาอาชญากรรม , การจัดกลุ่มเนื้อหาเป็นหมวดหมู่เอง, การจัดแบ่งประเภท Email เองว่าอันไหนเป็น สแปม
    .
    ซึ่งเนื้อหาเกี่ยวกับ Natural Language Processing นั้นยังมีอยู่อีกมากมาย นี่ยังคงเป็นแค่ส่วนหนึ่งเท่านั้นเอง
    .
    ซึ่งเจ้าตัว NLP ปัจจุบันนั้นมีตัว Library ให้เราสามารถนำไปใช้งานกันได้ด้วยนะ สำครับใครที่ไม่อยากเสียเวลาที่จะมานั่งคิดค้นเอง 😂 (ของเขามีก็ต้องเอามาใช้งานสิ) ในที่นี้จะยกตัวอย่าง Library ของ Python มาให้ทุกคนลองนำไปใช้งานกันดู
    .
    ⚡ Natural Language Toolkit (NLTK) - เป็น Library ยอดฮิตที่คนนิยมใช้งานกันอยู่มาก ที่สำคัญเลยใช้งานกันได้ฟรี ๆ ใครที่อยากลองหัดทำ NLP ลองไปศึกษาเพิ่มเติมได้จากที่นี่เลย
    https://www.nltk.org/
    .
    ⚡ TextBlob - เป็นอีก 1 ตัวที่คนนิยมใช้กันอยู่ทั่วหลาย เหมาะกับคนที่หัดลองเล่นกับ NLP ใหม่ ๆ ใช้งานง่าย มีคู่มือสอนอยุ่มากมาย หากใครสนใจสามารถอ่านรายละเอียดต่อได้ที่นี่เลย
    https://textblob.readthedocs.io/en/dev/
    .
    ⚡ CoreNLP - เป็น Library ที่ถูกพัฒนาจาก Stanford University สามารถรองรับได้หลายภาษาเลย รวมถึง Python ด้วยเช่นกัน สามารถใช้งานได้ง่าย และอีกทั้งรวดเร็วอีกด้วย หากใครสนใจสามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติ่มได้ที่นี่เลย
    https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/
    .
    หวังว่าจะเป็นประโยชน์กับเพื่อน ๆ น้าาาา หากชอบอย่าลืมกดไลก์ กดแชร์ ให้กับพวกเราด้วย 🥰
    .
    borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน
    #NPL #NaturalLanguageProcessing #BorntoDev

你可能也想看看

搜尋相關網站