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唐鳳：我所看待的自由與未來

為了解決開源社ptt的問題，作者アイリス・チュウ 這樣論述：

「我的全部，都公開透明在這邊了； 我所看待的自由和未來，也將與各位一同分享。」 第一本經唐鳳認可，串連她的過去與現在，遠眺自由與未來的深刻之作。 　　揭開神人級公民黑客、台灣抗疫功臣，被日本媒體譽為「天才IT大臣」的背後思路； 　　理解她超越一切框架，主張從征服(conquer)到增幅（empower)的共好價值， 　　用無差別的愛與自由，邁向分享協作的「唐鳳Style」。 　　★ 國內第一本解密「鄉民之神、網路之子」的唐鳳人生紀實 　　★上市首週，日本亞馬遜「國際教育、網路入門、性別議題」三類銷售第一 　　★ 獨家收錄影響唐鳳最深的20本書單，橫跨字典、哲學、政經與小說等

四大領域 　　從不被體制所容的天才兒童， 　　到成為網路鄉民口中的神人級公民黑客、台灣第一位數位政委， 　　在抗疫期間，串連民間與政府，成功開發口罩地圖，使國際掀起台灣熱。 　　她是位謙和的天才，自稱「吉祥物」， 　　全然公開透明自己，所有會議記錄、發言，在網路上都查得到， 　　開放辦公室，接待每一位到訪客人， 　　即使立場不同，她也願意理解你到「可以站在你的立場為你辯論」 　　並致力成為連結各方、解決問題的通道。 　　你不能不認識，這位讓世界讚嘆台灣，讓鄉民津津樂道的神人： 　　→有關創新：從關懷出發推動永續共好 　　→有關挫折：理解自己的能與不能 　　→有關自學：讓學習成為解決問題的旅

程 　　→有關良師益友：透過社群成就夢想 　　→有關跨越性別：不讓生理決定命運 　　→有關公民黑客：參與能改善現況的行動 　　→有關未來：用科技增進人類幸福 　　本書詳細為讀者解密，唐鳳在人生中的七種身分： 　　天才兒童、自學少年、程式設計師、創業者、跨性別者、公民黑客、數位政委， 　　看她在各階段經歷的困惑、探索與學習，並且分享她成功自學的心法， 　　闡述她民主自由的信念，披露她對科技未來的見解。   　　#就這樣被唐鳳增幅＃ 　　＃在網際網路時代，每個人都是智商180。 　　＃我們對別人不信任，常常是因為不了解別人看待事情的角度。 　　＃我不是為政府工作

，我是與政府一起工作；我不是為人民工作，我是與人民一起工作。 　　＃我們不相信標準答案，解決問題的答案不只一種。 　　＃每個人都與眾不同，與眾相同是一種幻象。 　　＃性別不是是非題，是填空題。唐鳳的性別就是唐鳳。 　　＃「奇點」即將接近時，謹記「眾點」就在這裡。 　　#  找到跟問題共生的方法，就沒有問題能夠打倒你。   　　用一本書，帶你認識唐鳳童年至今的生命歷程， 　　期待每個人都能發掘屬於自己的資優，在自己的跑道上開展天賦—— 　　「剛開始，我們以為要寫的是一個天才的傳奇，後來發現，我們寫的其實是一個平凡人的故事，是所有人在心裡，都曾經期待有的人生：能夠

不受限地學習和探索，能夠被家人和朋友所愛，能夠做自己最愛的工作，能夠生活無虞，能夠做出對社會有益的貢獻。不同之處，在於唐鳳歷經嘗試，走了一條不尋常的路。 　　衷心希望，每個人心裡的那個天才，有一天能夠破繭而出，這樣，這個世界，就多了更多的唐鳳，而不只是書裡這一個。」——本書作者丘美珍、鄭仲嵐   熱切推薦   　　杜奕瑾（PTT創辦人、台灣人工智慧實驗室創辦人） 　　林昶佐（立法委員、閃靈樂團主唱） 　　陳怡光（台灣自學教父） 　　葉丙成（台大教授、無界塾實驗教育機構創辦人） 　　詹宏志（台灣網路教父、網路家庭董事長） 　　鄧惠文（精神科醫師） 　　

簡立峰（Google台灣前董事總經理） 　　（依姓名筆劃順序） 各界讚譽   　　人工智慧的時代，會加速數位競爭力的落差，更需要對未來教育的反思。我推薦這本書。讓每個人有自己適合的成功方式，讓天才們不孤單。──PTT創辦人、台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾   　　這本書能幫助讀者重新思考自身的定位，及如何面對下個世代進行各種更多元、更有勇氣的選擇，這些選擇能夠讓自身的能量帶動大家的進步，不只實踐自我，更是實踐群體的夢想。──立法委員、閃靈樂團主唱林昶佐   　　俗語說：「生囝師仔，飼囝師父。」父母提供孩子溫飽只是基本功，真正師傅級的家長，是在勞累一整天回到家後，

除了要壓抑不問孩子的功課和成績外，還得聽他們講一堆大人聽不懂的話，那才是真正的修練。但只要家長持之以恆，就有機會養出情商跟身高一樣高的孩子。──台灣自學教父陳怡光   　　因為疫情的緣故，現在全世界都知道台灣太酷了，能用並敢用這麼一位神奇的天才數位大臣！這本書裡頭，我們會讀到更多唐鳳的獨特組合，她是政府高官，但她是個無政府主義者；她主持重要政務，但她用的全是NGO的方法；她是點石成金的電腦神童，但她只從事公益社會運動；她頭腦那麼犀利，她的用心卻是那麼溫柔……唐鳳太酷了，連帶也使台灣看起來很酷。──台灣網路教父、網路家庭董事長詹宏志   　　她的橫空出世，或者稱作亂入政府，一下就

把台灣的國際意象提升到好萊塢科幻大片等級！她是唐鳳！我們沒必要片面解讀她對未來科技與世界的想像；有興趣就直接在網路上召喚她吧！──Google台灣前董事總經理簡立峰

開源社ptt進入發燒排行的影片

偵測憂鬱傾向者情緒狀態：以機器學習分析PTT電子佈告欄文章

為了解決開源社ptt的問題，作者林姿慧 這樣論述：

本研究的目的是希望藉由分析社群媒體資料對有憂鬱傾向者有更多的了解，尤其其中可能包含從未接觸過精神醫療服務的使用者，並希望運用機器學習技術增進精神醫療臨床實務效益。本研究的方法是以社群論壇「批踢踢實業坊」(PTT)作為文本資料來源，共92,273筆，並以人工標註出有表達自殺意念的365筆資料。運用機器學習技術建立有憂鬱傾向者的情緒狀態偵測模型(偵測是快樂或悲傷)和自殺意念偵測模型。並以獨立樣本t檢定和卡方檢定分析文本資料，以了解有和無憂鬱傾向者於普遍性、快樂和悲傷情緒狀態，以及表達自殺意念時的文本特性差異(包含發文時間、人稱代名詞使用頻率和發文字數等變項)。本研究的結果顯示情緒狀態偵測模型預測

能力可達AUC(Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve) = .889。而自殺意念偵測模型預測能力可達AUC = .964，但AUPRC(Area Under the Precision-Recall Curve) = .315，顯示該模型對於偵測有自殺意念的使用者預測能力較低，但因臺灣尚未有相關研究，本研究的初步探索可供借鏡。而有和無憂鬱傾向者的文本特性差異分析結果顯示於發文時間、人稱代名詞使用頻率和發文字數有明顯差異，並且於快樂情緒狀態時的差異較大，但表達自殺意念時的差異不明顯。本研究結果未來可能運用於早期偵測和心理衡鑑

資訊蒐集，以及追蹤治療後情緒變化，以協助臨床決策判斷等。但本研究因受限於難以取得適當且足夠的自殺相關文本資料，相關分析結果待後續研究進一步檢驗和改善。

唐鳳：我所看待的自由與未來【限量獨家雙封面書衣+三代共筆題詩版】

為了解決開源社ptt的問題，作者アイリス・チュウ 這樣論述：

「我的全部，都公開透明在這邊了； 我所看待的自由和未來，也將與各位一同分享。」 第一本經唐鳳認可，串連她的過去與現在，遠眺自由與未來的深刻之作。   　　揭開神人級公民黑客、台灣抗疫功臣，被日本媒體譽為「天才IT大臣」的背後思路； 　　理解她超越一切框架，主張從征服(conquer)到增幅（empower)的共好價值， 　　用無差別的愛與自由，邁向分享協作的「唐鳳Style」。 　　★ 國內第一本解密「鄉民之神、網路之子」的唐鳳人生紀實 　　★上市首週，日本亞馬遜「國際教育、網路入門、性別議題」三類銷售第一 　　★ 獨家收錄影響唐鳳最深的20本書單，橫跨字典、哲學、政經與小

說等四大領域 　　★★限量加贈唐鳳「Q版海豹」精緻貼紙乙張★★   　　從不被體制所容的天才兒童， 　　到成為網路鄉民口中的神人級公民黑客、台灣第一位數位政委， 　　在抗疫期間，串連民間與政府，成功開發口罩地圖，使國際掀起台灣熱。 　　她是位謙和的天才，自稱「吉祥物」， 　　全然公開透明自己，所有會議記錄、發言，在網路上都查得到， 　　開放辦公室，接待每一位到訪客人， 　　即使立場不同，她也願意理解你到「可以站在你的立場為你辯論」 　　並致力成為連結各方、解決問題的通道。 　　你不能不認識，這位讓世界讚嘆台灣，讓鄉民津津樂道的神人： 　　→有關創新：從關懷出發推動永續共好 　　→有關挫折

：理解自己的能與不能 　　→有關自學：讓學習成為解決問題的旅程 　　→有關良師益友：透過社群成就夢想 　　→有關跨越性別：不讓生理決定命運 　　→有關公民黑客：參與能改善現況的行動 　　→有關未來：用科技增進人類幸福 　　本書詳細為讀者解密，唐鳳在人生中的七種身分： 　　天才兒童、自學少年、程式設計師、創業者、跨性別者、公民黑客、數位政委， 　　看她在各階段經歷的困惑、探索與學習，並且分享她成功自學的心法， 　　闡述她民主自由的信念，披露她對科技未來的見解。   　　#就這樣被唐鳳增幅＃ 　　＃在網際網路時代，每個人都是智商180。 　　＃我們對別人不信任，常常

是因為不了解別人看待事情的角度。 　　＃我不是為政府工作，我是與政府一起工作；我不是為人民工作，我是與人民一起工作。 　　＃我們不相信標準答案，解決問題的答案不只一種。 　　＃每個人都與眾不同，與眾相同是一種幻象。 　　＃性別不是是非題，是填空題。唐鳳的性別就是唐鳳。 　　＃「奇點」即將接近時，謹記「眾點」就在這裡。 　　#  找到跟問題共生的方法，就沒有問題能夠打倒你。   　　用一本書，帶你認識唐鳳童年至今的生命歷程， 　　期待每個人都能發掘屬於自己的資優，在自己的跑道上開展天賦——   　　「剛開始，我們以為要寫的是一個天才的傳奇，後來發現，我們寫的

其實是一個平凡人的故事，是所有人在心裡，都曾經期待有的人生：能夠不受限地學習和探索，能夠被家人和朋友所愛，能夠做自己最愛的工作，能夠生活無虞，能夠做出對社會有益的貢獻。不同之處，在於唐鳳歷經嘗試，走了一條不尋常的路。 　　衷心希望，每個人心裡的那個天才，有一天能夠破繭而出，這樣，這個世界，就多了更多的唐鳳，而不只是書裡這一個。」——本書作者丘美珍、鄭仲嵐 熱切推薦   　　杜奕瑾（PTT創辦人、台灣人工智慧實驗室創辦人） 　　林昶佐（立法委員、閃靈樂團主唱） 　　陳怡光（台灣自學教父） 　　葉丙成（台大教授、無界塾實驗教育機構創辦人） 　　詹宏志（台灣網路教父、網

路家庭董事長） 　　鄧惠文（精神科醫師） 　　簡立峰（Google台灣前董事總經理） 　　（依姓名筆劃順序） 各界讚譽   　　人工智慧的時代，會加速數位競爭力的落差，更需要對未來教育的反思。我推薦這本書。讓每個人有自己適合的成功方式，讓天才們不孤單。──PTT創辦人、台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾   　　這本書能幫助讀者重新思考自身的定位，及如何面對下個世代進行各種更多元、更有勇氣的選擇，這些選擇能夠讓自身的能量帶動大家的進步，不只實踐自我，更是實踐群體的夢想。──立法委員、閃靈樂團主唱林昶佐   　　俗語說：「生囝師仔，飼囝師父。」父母提供孩子溫飽只

是基本功，真正師傅級的家長，是在勞累一整天回到家後，除了要壓抑不問孩子的功課和成績外，還得聽他們講一堆大人聽不懂的話，那才是真正的修練。但只要家長持之以恆，就有機會養出情商跟身高一樣高的孩子。──台灣自學教父陳怡光   　　因為疫情的緣故，現在全世界都知道台灣太酷了，能用並敢用這麼一位神奇的天才數位大臣！這本書裡頭，我們會讀到更多唐鳳的獨特組合，她是政府高官，但她是個無政府主義者；她主持重要政務，但她用的全是NGO的方法；她是點石成金的電腦神童，但她只從事公益社會運動；她頭腦那麼犀利，她的用心卻是那麼溫柔……唐鳳太酷了，連帶也使台灣看起來很酷。──台灣網路教父、網路家庭董事長詹宏志

  　　她的橫空出世，或者稱作亂入政府，一下就把台灣的國際意象提升到好萊塢科幻大片等級！她是唐鳳！我們沒必要片面解讀她對未來科技與世界的想像；有興趣就直接在網路上召喚她吧！──Google台灣前董事總經理簡立峰

基於網站爬蟲之智慧客服設計與實作

為了解決開源社ptt的問題，作者楊健鑫 這樣論述：

智慧客服在近一兩年有逐漸普遍化的趨勢，公司行號、銀行、政府機關等都相繼展出自己的智慧客服系統。加上IPv6正逐漸普及當中，5G也在未來的十年內可望商轉，屆時網路將會有巨量的資訊流通而成為全世界最大的百科全書，如果可以將這本百科全書作為智慧客服的知識庫，就可以使智慧客服的能力得到更大的發揮。因此藉由網頁爬蟲將各個領域的網站整理成Dialogue Tree來建構各個領域的知識庫為本研究的另一個重點。 現在的智慧客服大都面向目標知識領域，例如：售後服務、金融問答、疾病查詢等，這樣針對不同的目標領域就要特別再訓練。本論文將Seq2seq應用在智慧客服上，加入了Attention Model、雙

向LSTM等受到好評的技術，旨在建立一個通用化的智慧客服，希望可以藉由讓電腦直接學習該語言的文法，而不是針對特定領域的知識庫進行學習，使所有使用該語言的句子不分領域都可以被電腦理解，使得智慧客服可以更容易的走入人們的生活中。本研究使用了Seq2Seq模型，我們改善了RNN / LSTM輸入與輸出必須保持相同長度的問題，並且將Attention Model應用到Seq2Seq，藉由增加與改良Context Vector解決了句子隨著長度增加導致準確率下降的問題，最後加入了Bi-directional LSTM，提高句子在一字多義狀態下的準確率。 本研究的實驗共分為四組，第一組實驗的目地為證

明在自然語言處理方面，本研究所使用的神經網路模型（Seq2Seq + Attention Model + Bi-directional LSTM）優於其他神經網路模型（LSTM、Seq2Seq、Seq2Seq + Attention Model），使用開源中文語料庫從中抽取5000筆問題作為訓練資料，並從同一個語料庫抽出與訓練資料相異的1000筆問句做為測試資料，若輸出為符合預期的Intent與Entities則判定為正確結果，然後計算正確率，依照LSTM、Seq2Seq、Seq2Seq + Attention Model、Seq2Seq + Attention Model + Bi-dire

ctional LSTM排序，正確率分別為63.4%、69.2%、76.1、82.1。第二組實驗分別對RasaNLU與本研究針對目標領域的知識做問答，目的為驗證神經網路模型在目標領域的準確度是否優於傳統基於統計的機器學習方法，使用5000筆自來水公司的資料 [26] 作為訓練資料，1000筆與訓練資料相異且與水相關的問句做測試，RasaNLU與本研究的正確率分別為86.4%、87.1%；第三組實驗分別對RasaNLU與本研究針對非目標領域的知識做問答，目的為證實神經網路模型在跨領域的通用性是否優於傳統基於統計的機器學習方法，擷取5000筆包含大陸微博、貼吧、豆瓣等知名社群網站與台灣的PTT等8

個公開來源聊天資料庫 [25] 中的問句做為訓練資料，並從同一個語料庫抽出與訓練資料相異的1000筆問句做測試，RasaNLU與本研究的正確率分別為46.3%、83.2%；最後一組實驗將本研究與市面上的小愛同學、Google Assistant、Siri、Samsung bixby做比較。 藉由上面的第一組實驗可以得知，Seq2Seq與Attention Model、Bi-directional LSTM的組合相較其他神經網路的確有較佳的準確率。而第二組與第三組實驗，本研究在目標知識領域上與傳統機器學習準確率相似，但在通用領域上準確率有較大的提升，並且無論在目標知識領域還是通用領域，本研

究在後續的擴充性都較佳。第四組實驗與市面上的語音助理比較後可知雖然本研究對於答案模糊的問題無法做出準確的回答，但在專業領域上擁有較佳的準確度。