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這兩本書分別來自國際學村 和大田所出版 。

國立雲林科技大學 電子工程系 黃永廣所指導 施冠成的 應用於機器人的情境式英文對話機器人 (2021),提出練習聊天app關鍵因素是什麼,來自於自然語言處理、機器人輔助語言學習、意圖識別、實體識別、深度學習。

而第二篇論文銘傳大學 資訊傳播工程學系碩士班 葉生正所指導 黃子家的 具有身份辨識功能之多國語言對話機器人的系統研發 (2021),提出因為有 說話人辨識、深度學習、語意分析、聲音特徵、聲音數據擴充的重點而找出了 練習聊天app的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了練習聊天app,大家也想知道這些:

服務業日語【QR碼行動學習版】:套用、替換、零失誤!第一線人員最實用,100%提高業績的全方位日本語應對指南(附QR碼線上音檔,隨刷隨聽)

為了解決練習聊天app的問題,作者田中実加,松川佳奈,劉馨穜 這樣論述:

連待客最嚴謹的日本人都讚不絕口的服務業日語!   經實戰測試,真正好用!並且與時俱進,再次增修!! 增加冰品店、飲料店…等之應客方式, 讓你可以完美接待聞名至台灣吃芒果冰、喝珍奶的日本客人!     全台唯一,最適合觀光科系、日文科系、第一線服務員的服務日語應用教材,   後疫情時代,要找回百萬日本遊客、更上巔峰就靠這一本!     台灣服務業人手必備的日語應對手冊,   不只有日語,還有羅馬拚音+漢字標音,立即就能上手應用!     ◆ 成功提升待客滿意度,讓日本客人爽快消費、不斷光臨的應客之道     台灣在國際上已佔有一席之地,來台旅遊或是工作的日籍人士也越來越多,服務業從業人員常是

第一線地接觸日籍人士,具備良好的日語能力與合宜的禮節,就等於提升了國際形象。本書便是專為「百貨、餐飲、飯店人員、計程車司機、美容師、按摩師、攝影師、導遊、機場服務人員」量身訂做的日語學習書。      我們都知道客人來時要說「歡迎光臨」,客人離開時說「謝謝光臨,歡迎再來」,但是在日本的服務業精神上,這些是不夠的,比如,我們知道日文「失礼します。」是「失禮了、不好意思」的意思,可以用在「上菜」、「收餐盤」等打擾客人的時候。但是您知道……      在為顧客量身修改衣服長度時,因為觸碰了顧客也應該說「失礼します。」嗎?      在結帳時用手接過客人的東西如信用卡時,也要說「失礼します。」嗎?  

  ◆ 絕對禮貌、正確的日語,水準直逼日本服務人員      日文中有「常體」、「美化體」、「敬體」之分,朋友之間很少用到敬體,但是服務銷售業就不一樣了,在日本,任何需要服務到客人的工作,如計程車司機、店員、服務員…等,都必須用敬體與敬語,表示尊重顧客,也表示自己的禮貌教養。      很多台灣的百貨商店店員、餐館服務生常有機會接觸日本客人,服務人員卻只應急地學了幾句能簡單溝通的日語,雖能溝通,卻不一定說得漂亮、也不一定讓客人聽得舒服。      本書將平常百貨、餐飲、飯店、計程車司機、美髮沙龍、美體按摩、寫真拍攝、冰品店、飲料店、機場、健檢中心服務人員必備的會話句整理出來,直接用漂亮的敬語

來表現。沒有艱深的文法贅述,只需套用基本句型即可。並且,同樣句型可依不同狀況替換成不同詞彙,增加活用度。對任何一位日語學習者來說,是不可多得的敬語學習題材。     ◆ 學會如何應對日本客人,有效增加自己的客源      對於以日本觀光客為主要服務對象的銷售業、餐飲業、美容相關類業、旅遊業或計程車司機來說,如何用日文推銷商品?如何獲得客人的賞識與信賴?如何藉由服務讓遠來的客人倍感親切?正是這些服務類別的最高指導原則。美好的溝通,不但能讓客人賓至如歸,在生意上帶來長遠的效益。使用精確的敬語,提昇日語溝通能力,更能展現一場成功的國民外交。     ◆ 單句、單字、示範會話皆加註羅馬音,最佳的服務業

日語教材      本書內容針對每個行業按該服務流程順序設計,其中書中有羅馬音發音的加註,對於日語課程較少的觀光類系來說,即使50音的能力有限,只要看著念也不會有障礙,內容不但實用而且能簡單切入應用,故不難作學習使用;對於日文科系觀光學程等而言,也是極佳的服務業日語教材。能在學習後幫你解決困難的語言問題,讓你達到最完美的服務。     ◆隨書附QR碼可隨掃隨聽!生動配音讓你練聽力、練口說更有感覺      本書內介紹的所有服務業必備句型皆附有日籍人士錄音的發音示範,搭配中文翻譯對照,自然而然的幫您記住日文的意思,練聽力、練口說也更有感覺。音檔採QR碼掃描下載方式,不需要用到光碟機,只要用手機掃

描即可馬上下載!也提供可將全書MP3一次完整下載的QR碼,不需註冊會員,或額外安裝自己不熟悉的播放APP才能聽,省去每次聽音檔都要掃描的麻煩。(註:打包下載檔案為ZIP壓縮檔,請先安裝解壓縮程式或APP再行下載,由於iOS系統對檔案下載的限制,iPhone用戶需升級至iOS 13以上,方可使用全書完整打包下載連結。)   本書特色     ◆專為10大服務工作人員設計的日語接客導引   ◆從生活待客中學習敬語表現,服務顧客不失禮   ◆最逼真的日語狀況句,關鍵的一句話,好用好查詢   ◆基本會話演練,生動的延伸會話練習   ◆每字、每句附有羅馬拼音,超貼心發音提示    ◆同類語詞替換表,增加

句型活用度   ◆使用時機小提示,貼心說明不誤用   ◆全書MP3發音教學,日籍人士錄音,搭配中文翻譯配音,發音正確,光聽就能記住

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越玩越好玩,玩過才知道小孩好聰明!
很多事情想著想著就錯過了,做著做著就成功了!今天要來分享一款讓我們全家動員、玩心大開的 #親子桌遊👍
 
回想我們童年小時候是不是有和家人一起玩撲客牌或是玩大富翁,這也是外國人最重視的家庭親子時光,媽媽小時候還玩過復古存錢筒小瑪利麻仔台、打彈珠、套圈圈、賓果機,吃色素芭樂、色素棉花糖就很開心😃
 
現在手機遊戲興起,最怕看到一人一支手機各自玩,明明同在客廳還玩線上遊戲,對著手機聊天,人就在旁邊,莫名其妙!忘了和家人一起互動的寶貝時光。
 
相信大家家裡或多或少都有幾套桌遊,但傳統桌遊小零件小卡片收納不易,常常玩沒幾次就缺件,敲冰塊、做甜點、大富翁、拼圖玩到最後,如果媽媽一個閃神沒立馬收拾,後果大家可以想像,媽媽們秒懂~
 
最近開箱的「TACTO數位親子桌遊」
共有 #經典桌遊、#程式語言、#雷射光學、#西洋棋 四款不同的遊戲!
除了全家一起放鬆享受桌遊趣,它還以 #STEAM學習 為出發,可以邊玩邊學習程式邏輯和光學原理,不是被動的接受知識,而是應用知識的生活,讓孩子的創意腦大爆發。
 
💡各款好玩&學習亮點:

📍【經典桌遊】
最推薦給幼稚園小朋友的休閒款遊戲
裡面有逗趣可愛的人偶可以選角
APP的遊戲有骰子遊戲、圈圈叉叉、跳棋
能給小小孩輕鬆動腦的遊戲時光!
 
📍【程式語言】
坊間的兒童程式課動輒幾萬元
所以買這款在家玩真的覺得很超值!
讓小孩練習用電腦的邏輯去思考
遊戲中會遇到不同的障礙,這時就要動腦去思考遇到不同 #條件 時,要給予什麼 #指令,才能過關。
邊玩邊建立程式邏輯的概念,錯誤卡關時也可修正再挑戰。
推薦給低年級的小朋友
 
📍【雷射光學】
這款是我們家小學生最愛
有偵探辦案的遊戲情節,考驗觀察力
還有要使用雷射槍+反射鏡一起破關的小遊戲
雖然看起來是平板遊戲,但有很多動手實際操作的部分,互動性很高、很棒!
 
📍【西洋棋】
趕上熱門影集后翼棄兵的風潮
可以兩人互鬥、或是單人和電腦對戰
即使是新手也不用怕,因為內有教學模式
是不是又省下一筆學西洋棋的才藝費了~
 
📝總結一下體驗心得:
TACTO不只耐玩,還能給小孩動腦,提升生活應用及問題解決的能力,跟上時代潮流、虛實結合、深入淺出的遊戲,父母陪伴一起玩,不需要一定要當老師,因為我們有既有的框架,放手讓孩子自行探索,讓孩子的螢幕時間變得更有意義,玩過才發現小孩好聰明喔!
 
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透過虛實結合,讓孩子玩得更有意義。
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應用於機器人的情境式英文對話機器人

為了解決練習聊天app的問題,作者施冠成 這樣論述:

近年來,台灣英語水平在全國非英語母語國家逐年下滑,主要原因為大部份學生很少主動學習英文,對學習英文產生焦慮感。本研究提出一個將自然語言處理應用於機器人的情境式英文對話機器人系統,讓學生再練習英文對話的同時還可以與虛擬和實體機器人互動,消除學生在與人進行英文對話的所帶來的緊張感、焦慮感及不安達到提升孩童開口說英文的意願,這不僅能訓練孩童開口說英文,也可以同時訓練閱讀及聽力,進而達到提升英文能力。系統架構分為 APP 端、自然語言處理端、網頁顯示端、以及機器人端,透過圖文並茂的方式進行情境式英文對話。然而,在過去語言機器人在語言模組精確度低且訓練上意圖與實體提取上錯誤過多。本研究為解決以上問題,

使用一套開源學習框架-Rasa,利用五種語言模型進行預訓練,5 種模型如下: GPT2、BERT、DistilBERT、XLNet、RoBERTa,分別觀察這五種模型的 Intent loss、Entity loss 以及正確率的表現狀況。經過實驗發現,意圖與實體丟失過多的主要原因為在一個意圖中有標記的實體與無標記的實體相同過多,這樣會導致語料模型裡的實體與有標記的實體會衝突到及語言模型實體無法準確預測。經過實驗之後發現使用 DistilBERT 進行預訓練比其他四個模型精確平均度還高,替整個文本意圖預測成功平均提升至 99.59%以上。

管他的,就是要有盼望Hope Anyways:萬力豪牧師的7個人生變化球

為了解決練習聊天app的問題,作者萬力豪 這樣論述:

  從憂鬱破碎到獨特自信,從第一次上台講道有人打呼,到面對大型聚會……    期待和希望的總和,帶來意想不到的人生禮物!     所有人都會在不同階段遇到不同挑戰、關卡,   有時候可能會覺得陷入絕境,以為是故事的結束,但其實那只是一個轉折點。   只要抱著「管他的,就是要有盼望」的決心……   願本書鼓舞你大膽編織夢想   願本書鼓舞你勇敢活出人生     萬力豪,大家喜歡叫他Peter,他曾被冠上「夜店教會」牧師。      在台上他以中英文,幽默的譬喻、平易近人的講道方式,安慰台下身心徬徨的心靈,適時給予封閉、挫折、沮喪的遊魂鼓勵的光。

    沒有人知道,小時候的他曾經因為沒辦法踩上人行道的紅磚路而天天做惡夢;每次開關電燈一定要反覆七次……極度敏感、極度好動,幾乎沒有一分鐘可以靜下來,家人擔心他可能隨時情緒失控,大哭大鬧。      高中青春期,好強的他看來逞凶鬥狠其實卻很自卑,甚至覺得影子都比別人醜。將近三年,反覆的飛翔噩夢追趕他,性格從狂躁到憂鬱,甚至無預警地,被送進精神病院觀察。     從童年強迫症到毫無自信的青春期,恐懼和「生無可戀」糾纏每一天,你難以想像,此刻擁有盼望的萬力豪,會是過去絕望的萬力豪!     本書是萬力豪牧師,用7個篇章探索生命中每一段掙扎和體認。他花時間與自己和

解,拆除心的地雷。他曾經在一個充滿遊民的教會服事,現實黑暗面比想像中還要殘酷,而信仰不是造就自我,而是服事他人:他說世界不欠你一個夢想,但他的夢想卻是回到台灣!在這個夢想之地從不可能到可能。教會從百人到千人,他告訴自己,我們不是要跑到終點,而是要找到對的方向。當你知道如何使用你的「禮物」,人生會得到翻倍的祝福,誰都無法想像。   本書特色     ★本書以作者自身的經驗與故事,提供給徬徨與失落的讀者選擇思考與價值觀。   ★每篇章節結束提供「心的練習題」,讓讀者透過提問,更能夠釐清自己的人生困惑。   ★七個主題得到七個方向的座右銘。     ■給破碎、孤單的你座右

銘   __每個人都有傷疤,但你的傷疤可能是最獨特的。   __不要再遮掩破碎的痕跡,它是專屬於你個人的印記,代表你還好好存活著,還有無限可能的未來。   __「比較心」就像毒品,當你覺得比別人強,嘗到High的滋味,就會一直比下去,但永遠比不完……     ■接納自己座右銘   __每個孩子都是神創造的、神所愛的,每個人都是很寶貴的,不需要有任何作為,一出生就有其價值。   __每個人可能有難以言喻的「地雷」那是別人無法理解的。   __傷口會痛,提醒了你還沒痊癒,不要以為蓋住就沒關係了。     ■與自己和解座右銘   __只要態度和想法一改變,整

個人就被釋放了。   __不是要做完美的人,而是要做完整的人。   __自己跟自己獨白是件危險的事,非常容易陷入顧影自憐的語言。要學習用不一樣的方式對自己講話。     ■給憂鬱的你座右銘   __停止想要做到零負評。從另一個角度看待自己,才能發現真正的你。   __停止用一大堆壞標籤來定義自己。   __沒有人可以是完美的,人不會被完美吸引,而是被美麗吸引。   __雖然你現在還感受不到,但人生是美好的。     ■給夢想的你座右銘   __想法和別人不一樣,不代表是錯的,人生不是只有一條直線走下去。   __了解過去,對未來才有更大的盼望。

  __想要的和擁有的不盡相同,應該先問問自己手中已經擁有的是什麼?   __歡慶別人的成功,總有一天會得到更多。   各方推薦     這本書會帶你進入Peter牧師生命中經歷盼望的歷程……__台灣靈糧堂主任牧師 周巽正      不管你處在人生的哪一個階段,你都會面對「管他的」和「就是要」的決定時刻。__創略廣告總經理 黃志靖      看到一個「施比受更為有福」的生命。__世界華福中心總幹事 董家驊      讀完這本書後你才會發現,「耶式計畫」才是成就這個完美故事背後真正的掌舵手。__台北復興堂主任牧師,暢銷作家 柳子駿      這

個盼望的感染力超過任何病毒,也讓出人意外的平安勝過對未知的恐懼!__讀書e誌版主 吳憶盼      看到神如何帶領Peter牧師從一個有強迫症、暴力又憂鬱的男孩,逐漸成為一位勇氣十足的人……__Uber Eats台灣區總經理 李佳穎

具有身份辨識功能之多國語言對話機器人的系統研發

為了解決練習聊天app的問題,作者黃子家 這樣論述:

近年來人工智慧技術越加發達,且運用也逐漸廣泛,應用到了各行各業中。並在機器人的操作上,智慧機器人以聲音操控取代觸控介面且多數的智慧機器人也都只能支援一、兩種語言。在本研究中將會開發中、英、日三種語言的聊天機器人,使這三種語系的使用者都可以無障礙的與機器人進行對話。在家庭或學校中使用的機器人如果能夠辨識出使用者的身份,能夠使機器人在應答中加上名字或暱稱,使機器人在應答中讓人更為親切與自然 對於每位不同的使用者產生對應的文本,在學校使用時可對於學生分出各個等級,可提供學生進行外語的練習,作為輔助教學使用。為了達成此目的在機器人接收到使用者語音時,將此資訊傳送到後端伺服器將語音資料轉換聲紋圖再利用

CNN 模型去辨識10位使用者身份。採用了三種語言作為訓練資料 CNN 模型平均辨識率 到達了 96.6%。本研究更進一步結合了DNN模型採用混合模型身份辨識結果高達 98.9%。機器人部分採用餘弦相似度比對完成對話的功能。