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在 via中文測試產品中有2篇Facebook貼文，粉絲數超過6,420的網紅林姮均說說話，也在其Facebook貼文中提到， 快樂來自很多地方 當你感謝的時候，會感到快樂 當你個人的長處和美德發揮時，會感到快樂 當你能品味當下時，會感到快樂 .............. 正向心理學之父 馬汀.塞利格曼在『真實的快樂』中，提到了許多關於快樂的本質和方法 你可以打開這本書，慢慢、反覆地看他 或是上網花點時間來做長處優勢調查...
同時也有3部Youtube影片，追蹤數超過0的網紅alex lam，也在其Youtube影片中提到，環境保護署（環保署）於2021年第一季推出為期一年的入樽機先導計劃，以測試入樽機在香港的實地應用。在先導計劃下，我們會於人流較為密集的公眾地方或政府設施等地點，分階段設置共60部入樽機，並透過電子支付平台提供即時回贈(每個塑膠飲料容器為$0.1，以鼓勵公眾交回使用完的塑膠飲料容器。每一張八達通或每一...
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via中文測試 在 alex lam Youtube 的最佳貼文
2021-04-25 11:00:20環境保護署（環保署）於2021年第一季推出為期一年的入樽機先導計劃，以測試入樽機在香港的實地應用。在先導計劃下，我們會於人流較為密集的公眾地方或政府設施等地點，分階段設置共60部入樽機，並透過電子支付平台提供即時回贈(每個塑膠飲料容器為$0.1，以鼓勵公眾交回使用完的塑膠飲料容器。每一張八達通或每一個支付寶（香港）帳戶每天最多可交回30個塑膠飲料容器，並領取有關回贈。公衆亦可選擇將回贈捐給指定的慈善機構（香港公益金、香港童軍總會或香港女童軍總會），每天數量不限，造福社群。政府委聘的承辦商會將收集到的塑膠飲料容器會交予合適的本地回收商，確保妥善循環再造。第一批入樽機已於2021年1月投入服務。
To pave way for the future Producer Responsibility Scheme on Plastic Beverage Containers (PPRS), the Environmental Protection Department (EPD) has rolled out a one-year RVM Pilot Scheme in the first quarter of 2021 to test out the application of RVMs in Hong Kong. Under the pilot scheme, 60 RVMs would be installed in phases at locations such as public places or government facilities with relatively high foot traffic, with provision of instant rebate $0.1 per plastic beverage container) via e-payment platform to encourage the public to return their used plastic beverage containers. Each Octopus card or Alipay (Hong Kong) account allows the public to return a maximum of 30 plastic beverage containers and redeem the rebate in a day. Members of the public may also choose to donate the rebate (no daily limit imposed) to designated charities (the Community Chest, the Scout Association of Hong Kong or the Hong Kong Girl Guides Association) to benefit the community. All the plastic beverage containers collected would be delivered to suitable local recyclers, as arranged by the Government-appointed contractor, to ensure proper recycling. First batch of RVMs has put into operation in January, 2021.
海富中心
中環夏愨道18號海富中心商場1樓 (近詢問處)
星期一至日及公眾假期︰24小時開放
金鐘道政府合署
香港金鐘金鐘道66號高座地下
星期一至日及公眾假期︰24小時開放
香港大會堂
中環愛丁堡廣場5號香港大會堂高座地下(入口)
星期一至日及公眾假期︰24小時開放
入境事務大樓
灣仔告士打道7號入境事務大樓地下
星期一至五: 早上7時30分至晚上6時30分
星期六早上7時30分至下午1時正
星期日及公眾假期關閉
中環街市
中環皇后大道中93號中環街市2樓(近24小時通道)
星期一至日及公眾假期︰24 小時開放
維多利亞公園
銅鑼灣興發街1號維多利亞公園游泳池地下
星期一至日及公眾假期︰24 小時開放
香港仔運動場
黃竹坑道108號香港仔運動場地下
星期一至日及公眾假期︰早上7時至晚上10時正
華蘭中心
鰂魚涌華蘭路華蘭中心地下1-3號鋪百佳超級市場
星期一至日及公眾假期︰早上8時30分至晚上10時30分
淺水灣影灣園商場
淺水灣淺水灣道109號淺水灣影灣園商場B樓 (近停車場電梯大堂)
星期一至日及公眾假期︰24 小時開放
興東商場
西灣河興東邨興東商場地下(近9號舖)
星期一至日及公眾假期︰早上7時至晚上10時正
綠在東區
筲箕灣愛秩序灣愛信道30號地下
星期一至日及公眾假期︰早上8時至晚上6時正
杏花新城
柴灣盛泰道100號杏花新城東翼1樓(近112號鋪)
星期一至日及公眾假期︰24小時開放
小西灣廣場
小西灣小西灣道10號小西灣廣場地下(近正門)
星期一至日及公眾假期︰24小時開放
綠在深水埗
深水埗通州街339號地下
星期一至日及公眾假期︰早上8時至晚上8時正
南昌薈
深水埗西邨路19號南昌薈地下 (近西邨路入口)
星期一至日及公眾假期︰早上7時至晚上10時正
V Walk
深水埗深旺道28號 V Walk (近 3 樓停車場玻璃門側)
星期一至日及公眾假期︰早上7時至晚上10時正
麗安邨
深水埗荔枝角道420號麗安邨麗德樓地下(近3A號鋪)
星期一至日及公眾假期︰24小時開放
新世紀廣場
旺角太子道西193號新世紀廣場L5樓一田超市
星期一至日及公眾假期︰早上10時至晚上10時正
官涌市政大廈
佐敦寶靈街17號官涌市政大廈地下
星期一至日及公眾假期︰早上7時至晚上10時正
K11 購物藝術館
九龍尖沙咀河內道18號K11購物藝術館B3層車場升降機大堂
星期一至日及公眾假期︰早上10時至晚上10時正
九龍城碼頭
九龍城新碼頭街九龍城碼頭地下
星期一至日及公眾假期︰24 小時開放
譽．港灣商場
新蒲崗太子道東638號(譽．港灣)商場B1層
星期一至日及公眾假期︰早上7時至晚上10時正
紅磡碼頭
紅磡華信街紅磡碼頭地下 (往北角碼頭閘)
星期一至日及公眾假期︰早上7時7時30分至晚上7時30分
慈雲山中心
慈雲山毓華街23號慈雲山中心地下 (近1-3號舖)
星期一至日及公眾假期︰早上6時至晚上12時正
綠在觀塘
九龍灣常怡道27號地下
星期一至日及公眾假期︰早上8時至晚上8時正
MegaBOX
九龍灣宏照道38號企業廣場五期MegaBox15樓(近停車場電梯大堂)
星期一至日及公眾假期︰早上9時至晚上10時正
德福廣場第一期
九龍灣偉業街33號德福廣場第一期G/F (近地鐵站C出口)
星期一至日及公眾假期︰早上6時至晚上12時正
彩雲商場
牛池灣清水灣道45號彩雲商場2期2樓(近A205號鋪)
星期一至日及公眾假期︰24小時開放
樂華商場
觀塘牛頭角振華道70號樂華商場3樓 (近322號鋪)
星期一至日及公眾假期︰24小時開放
德田廣場
觀塘藍田碧雲道223號德田廣場2樓(近209B號鋪)
星期一至日及公眾假期︰24小時開放
禾輋廣場
沙田德厚街3號禾輋廣場 (舖R8對面)
星期一至日及公眾假期︰早上6時至晚上12時正
好運中心
新界沙田橫壆街1-15號好運中心地下(近4-6B號舖)
星期一至日及公眾假期︰早上7時至晚上10時正
沙田大會堂
沙田源禾路1號沙田大會堂地下(近廣場)
星期一至日及公眾假期︰24 小時開放
綠在沙田
沙田石門安平街10號地下
星期一至日及公眾假期︰早上8時至晚上8時正
香港中文大學
香港中文大學(近大學站校園穿梭巴士站)
星期一至日及公眾假期︰24小時開放
顯徑商場
大圍車公廟路69號顯徑商場地下(近106號鋪)
星期一至日及公眾假期︰24小時開放
梨木樹商場
荃灣和宜合道389號梨木樹商場地下(近A出口)
星期一至日及公眾假期︰24小時開放
富善商場
大埔安埔路12號富善商場地下(近G15號舖)
星期一至日及公眾假期︰早上7時至晚上10時正
葵涌商場
荃灣葵涌邨葵涌商場第三層平台(近芷葵樓)
星期一至日及公眾假期︰24小時開放
太和廣場
大埔太和路12號太和廣場西翼2樓(近233號鋪)
星期一至日及公眾假期︰24小時開放
綠在大埔
大埔大華街25號地下
星期一至日及公眾假期︰早上8時至晚上8時正
悅來坊
荃灣荃華街3號悅來坊B3層AEON Living Plaza
星期一至日及公眾假期︰早上10時至晚上10時30分
荃灣如心廣場商場1期
荃灣楊屋道8號如心廣場商場1期1樓 (近123號舖)
星期一至日及公眾假期︰早上7時至晚上10時正
荃灣廣場
荃灣大壩街4-30號荃灣廣場B1樓
星期一至日及公眾假期︰早上7時至晚上10時正
長發廣場
青衣擔桿山路6號長發廣場B/F (近升降機大堂)
星期一至日及公眾假期︰早上7時至晚上10時正
彩明商場
將軍澳調景嶺彩明街1號彩明商場一期3樓 (近 3-4號電梯)
星期一至日及公眾假期︰早上6時至晚上12時正
綠在葵青
青衣担杆山路12號地下
星期一至日及公眾假期︰早上8時至晚上8時正
粉嶺名都商場
粉嶺車站路18號粉嶺名都商場地下(近15號舖)
星期一至日及公眾假期︰24 小時開放
The LOHAS 康城
將軍澳康城路1號The LOHAS 3樓 (近336號舖)
星期一至日及公眾假期︰早上10時至晚上10時正
上水名都商場
上水智昌路9號上水名都商場二樓
星期一至日及公眾假期︰早上8時至晚上8時正
彩園廣場
上水彩園路8號彩園廣場3樓(近31A號舖)
星期一至日及公眾假期︰24小時開放
綠在元朗
天水圍天華路65號地下
星期一至日及公眾假期︰早上8時至晚上8時正
天盛商場
元朗天水圍天靖街3號天盛商場地下 (天盛街市外近順便智能櫃)
星期一至日及公眾假期︰24 小時開放
天瑞商場
元朗天水圍天瑞路9號天瑞商場地下G1B號舖麥當勞對面 (近羅馬廣場)
星期一至日及公眾假期︰早上7時至晚上10時正
V CITY
屯門屯門鄉事會路83號V CITY (近G12號舖)
星期一至日及公眾假期︰早上7時至晚上11時正
建生商場
新界屯門良運街3號建生商場地下 (近106號舖)
星期一至日及公眾假期︰24 小時開放
綠在屯門
屯門屯義街9號地下
星期一至日及公眾假期︰早上8時至晚上8時正
富東廣場
東涌富東街6號富東廣場地下 (近10號舖)
星期一至日及公眾假期︰早上7時至晚上10時正
東薈城
東涌達東路20號東薈城B1-B10號鋪百佳超級市場內
星期一至日及公眾假期︰早上8時至晚上10時30分![post-title]()
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via中文測試 在 MONROE夢露 Youtube 的最讚貼文
2019-08-17 15:29:33訂閱我的頻道▶ https://goo.gl/zc6u2R
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關於防曬系數和物理性與化學性防曬的部分
因為時間關係比較無法一字一句的清楚說明專有名詞
如口頭說明上有所遺漏或不夠清楚還請見諒
詳細資訊請參考字卡或以下文字🤓
UVA / UVB 的不同？
■ UVA：使皮膚曬黑、曬老、產生黑色素
■ UVB：使皮膚曬紅、曬傷、暗沈
如何判斷防曬標示？
■ SPF：針對曬紅、曬傷的UVB紫外線
■ PA：針對曬黑、曬老的UVA紫外線
■ PPD：持續曬黑係數
/
什麼是PPD？
PPD（Persistent Pigment Darkening）：持續曬黑係數
是歐盟對於 UVA 的過濾及防護力規範
象徵照射 UVA 24 小時後仍持續存在的曬黑程度
數值越大，對抗紫外線的防護強度越高
測試道理與 SPF 相近
如皮膚原本曝曬於陽光下 10 分鐘會曬黑
使用 PPD 20 的防曬品能讓皮膚撐到 200 分鐘才會被曬黑
( PPD 20 × 10 分鐘 ＝200 分鐘 )
/
物理性/化學性防曬的不同？
■ 物理性防曬：
透過物理性防曬劑的顆粒，形成一層均勻的保護層，
透過反射、散射、折射阻擋陽光紫外線
■ 化學性防曬：
利用化學防曬劑吸收紫外線，使其轉化為熱量再釋放出來，
而達到防曬的效果
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1. LANCÔME 超輕盈UV水凝露SPF50 PA++++ 30ml NT$.1950
2. ELIXIR REFLET BALANCING OSHIROI MILK 平衡系列油水平衡防曬隔離乳液SPF50+ PA++++ 日幣¥1944 約NT$.550
3. KIEHL’S 集高效清爽UV防護乳 SPF50 PA++++ 30ml NT$.1400
4. La Roche-Posay 理膚寶水全護清爽防曬液UVA PRO SPF50 PA++++ 透明色 UVAPF(PPD)26 / 潤色款UVAPF(PPD)33 30ml NT$.980
5. La Roche-Posay 理膚寶水安得利清爽極效夏卡防曬液SPF50+ UVAPF(PPD)42 50ml NT$.1100
6. KANEBO 佳麗寶 ALLIE EX UV高效防曬水凝乳 SPF50+ PA++++ 90g NT$.950
7. Curél 珂潤 潤浸保濕防曬乳SPF50+ PA+++ 60ml NT$.650
8. ORBIS 升級版．極緻抗陽防曬露 UV CUT Sunscreen Super SPF50+ PA++++ 40ml NT$.620
9. La Roche-Posay 理膚寶水 全護清爽防曬噴霧 SPF50 PA++++ PPD 30 75ml NT$.900
10. KOSE SUNCUT UV 曬可皙 高效防曬噴霧 SPF50+ PA++++ NT$.358
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1. 隱眼 / Re Via 彩色日拋 色號Grace
2. 底妝 / ROM&ND Perfect Fitting Foundation No.21
3. 唇彩 / ROM&ND Lip Driver Matte Tint No.04
3. 上衣 / SIVIR 坑紋透膚感針織罩衫上衣
4. 髮夾 / 淘寶
5. 項鍊 / Miyuki Select
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📝如何上傳字幕： http://goo.gl/iURCeD
本影片由依庭負責中文字幕
膚況：秋冬乾性敏感肌 / 春夏混和性偏乾敏感肌(鼻頭下巴小出油)
使用相機：CANON RP
影片剪輯軟體：PowerDirector / Final Cut Pro X
📎This is NOT sponsored video
🔊Music / Old_Bossa
/ 影片無授權提供任何平台搬運轉載與使用 /
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via中文測試 在 Lok Cheung HK Youtube 的最佳貼文
2019-05-03 20:40:08啲人話 S1 對焦唔得，部機又重喎！真定假？
Panasonic S1
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Panasonic Lumix S 24-105 ƒ/4
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本片中使用器材：
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Sony 16-35mm f/4 Zeiss FE
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Sony a7III
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X-Rite ColorChecker Passport Video 色板
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[ Audio ] ?
Røde RødeLink Filmmaker Kit 無線咪
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Røde VideoMic Pro+ 槍型收音咪
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Deity V-Mic D3 Pro 槍型收音咪
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【腳架 / 支架】?
Manfrotto Pocket Support 微型腳架
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Gitzo Mountaineer Series 1, 4 Sections 碳纖維腳架
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【燈光】?
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Rotolight NEO II
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*本片中被評測器材由製造商提供，我並無收取任何利益，製造商亦對本片內容無控制權。我一向唔會做贊助評測，而其他形式贊助影片我都會在片中清楚指出。
多謝字幕提供者！
香港 IG 同 Facebook page
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Facebook: https://facebook.com/LokCheungHK
我既英文 channel: https://youtube.com/LokTube
Music:
"summereyes” by Birocratic (http://www.birocratic.com)
The songs used in this video were licensed via Birocratic License v05.2016. For info on how you can use this music in your project, check out http://www.birocratic.com/license-app.
To download Birocratic’s 60+ song discography, visit http:// birocratic.bandcamp.com.
"Summer" by Julian Avila https://soundcloud.com/julian_avila/summer-1
"Good Old Days" by Joakim Karud http://youtube.com/joakimkarud
聯絡：hk@lok-cheung.com
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via中文測試 在 林姮均說說話 Facebook 的最佳貼文
快樂來自很多地方
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你可以打開這本書，慢慢、反覆地看他
或是上網花點時間來做長處優勢調查（VIA）
https://reurl.cc/O1xra3
（有繁體中文可選擇，註冊登錄後即可免費測試，需要點耐心，要花半小時左右，它不像臉書其他的測試一下就好，但測驗完帶給你的快樂會比那些花俏有趣的小測驗更持久）
當中會有五項或小於五項得到9-10分，這是你最強的長處--至少這是你自己的感覺。
也會有一些項目介於4-6分之間的，這是你的弱點。
在每一天的生活中，將自己的長處盡量使用出來，它們會是如何過好日子的重要元素。
展現你的長處，使它變得更好，並且用它來抵抗你的弱點，以及這些弱點所帶給你的不快。
我所測出的五個分別為：熱愛學習、幽默與嬉戲、感激、對世界的好奇和興趣、謹慎
歡迎找到你的：）
＃真實的快樂
＃每天讀點書
via中文測試 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳解答
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
……………………………………………………………………
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