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人工智慧對人力資源之探討

為了解決cobot中文的問題，作者陳相宇 這樣論述：

資訊科技快速發展的時代來臨，自行動裝置逐漸普及以來，不論是雲端技術、大數據、物聯網技術至人工智慧技術發展逐漸成熟，資訊科技深入人類的食、衣、住、行等各個生活領域當中，因而連帶使得各行各業皆受到人工智慧技術的影響，將來企業營運導入人工智慧已經成為勢在必行的趨勢。然而放眼國內外之人工智慧技術研究，大多著重於人工智慧對於人力資源投入趨勢之影響，且多以單一企業或單一產業為探討對象。近兩年，身為世界資訊先進國家之一的台灣也跟上這股浪潮，開始為人工智慧技術發展做準備，政府投入大量資源於資訊基礎建設，例如5G通訊的發展。但若要深入探討哪一個台灣產業率先於企業營運中投入人工智慧，目前仍未置可否。故本研究將先

利用文獻分析法，以國內外研究文獻為基礎，歸納出目前國外人工智慧於人力資源之發展趨勢以及國內導入人工智慧技術之研究案例。本研究藉由政府兩大調查「工業與服務業普查」以及「工廠校正及營運調查」民國90年至106年度，共十七年度之大量產業調查資料，以Resample DEA作為分析工作，探討現今及未來人力資源與非人力資源投入之變化，以找出將來可能率先投入人工智慧技術之潛力產業，作為相關專家學者與產業先進發展人工智慧技術之參考。研究結果顯示，無論以產業整體或單一企業及工廠發現，多數產業未來皆傾向於非人力資源資產投入；但以產業整體與產業單一企業、工廠家數分析結果來看，部分產業結果不一致，可能原因來自於某些

產業存在少數幾家獨大，其偏好足以影響產業整體偏好，故這些結果不一致之產業未來發展仍待更進一步的研究觀察。

使用深度學習Seq2seq方法處理短文本對話生成

為了解決cobot中文的問題，作者游哲誠 這樣論述：

電腦自動對話系統現在越來越普遍，許多公司都在使用。但是現在的對話系統大多使用基於規則或是檢索的方式來產生回覆，這種回答的內容皆是用預定的回覆庫，所以回答較無多樣性。近幾年來有許多人研究以生成(generation)的方式產生回覆句，本篇研究使用深度學習技術序列對序列(Seq2seq)來解決短文本對話(Short text conversation, STC)生成的問題。並且參與了NTCIR-13中STC-2議題的對話生成(Generation-based)任務。我們使用了NTCIR主辦單位所給予的簡體中文資料集。由於多數資料是沒有整理成一個輸入對應一個輸出，本篇研究先使用檢索方式，建立大量輸

入句與對應句的句子對來做訓練集。此外，基本的Seq2seq所產生的回覆是固定的一句，無法產生不同的句子。因此我們加入一套回饋機制，從前一句的回覆中抓取資訊加入到輸入中，以此方式來產生不同的回覆。實驗中使用了TensorFlow的LSTM和GRU兩種單位元，並且比較兩種方式的收斂速度以及實驗結果。