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和碩結盟Zettabyte 提升AI伺服器運算效率

未署名2024/12/4 13:33

#和碩7 家 · 10 篇
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和碩結盟Zettabyte 提升AI伺服器運算效率（新聞配圖） — 配圖來源：民視新聞網

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轉述對象分類: 看「在臉書……」前面、同一個逗號內的頭銜詞，例如「精神科醫師」「台北市長」「前立委」「網友」。句子裡只有名字時（「邱毅今天在臉書……」），改看這個名字在最近一週其他報導前面最常出現的頭銜：至少 3 次、同一類過半才採用；文字對不出來時，改用這個關鍵字所在的人物分組（例如「意見領袖」「藝人」）。只有確定是人物的關鍵字（在人物分組裡，或對應到 Wikidata 的人）才會這樣補，避免把「深夜」「學生」這類詞當成人名。每天更新一次，都對不出來的列為「尚未標記」。管理員在「標籤管理」確認共用分類，可同時標記多個角色或背景。相關分類會同步套用到已辨識此轉述對象的報導，並留下紀錄；分類不代表每次發言都以該角色進行。
標題用詞: 依詞表比對標題：懸念（「1事」「原因曝」「回應了」「下場曝」等不說重點的寫法）、反應（「反應驚人」「傻眼」「一面倒」）、攻擊（「怒轟」「狠酸」「開嗆」）。一篇可以同時屬於幾類；詞表比對不理解上下文，例如「轟」也會出現在「轟炸」。
比例的分母: 各家已分析的文章（取得完整內文者）。同一篇報導可計入多個轉述對象分類，各標籤的篇數與比例不可直接相加；報導總篇數只計一次。只取得摘要或內文過短的文章不分析，所以不列入分子也不列入分母。整批轉載其他媒體的轉載站不列入跨媒體比較。

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