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避免流動過於頻繁！日本開發AI工具預測員工離職風險

未署名2024/4/19 18:46

#日本36 家 · 683 篇
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#流動過於頻繁
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ETtoday 新聞雲2024/4/19 21:51
日本研發AI「分析出勤、請假資料」可預測員工何時離職
共同關鍵字：#AI工具 #員工流動 #預測 #日本
上報2024/4/20 16:56
預測員工去向、留住新進人才日本企業求助人工智慧
共同關鍵字：#員工離職 #東京都市大學 #人工智慧 #日本
三立新聞網2024/4/19 23:30
日本研發AI工具可預測新聘員工何時離職 | 國際 | 三立新聞網 SETN.COM
共同關鍵字：#人工智慧 #AI #日本
壹蘋新聞網2024/4/20 23:47
日本研發AI工具可預測新聘員工何時離職
共同關鍵字：#人工智慧 #AI
T客邦2024/4/17 11:00
訊連聯手露天提供賣家 AI 行銷工具 Promeo：內建 AI 產品相片生成功能、電商小白也能輕鬆上手 | T客邦
共同關鍵字：#ai #人工智慧
太報2024/4/20 17:06
防新鮮人快速離職日本研發AI預測離職風險
共同關鍵字：#AI #日本
信傳媒2024/4/18 16:00
甲骨文10年內將砸80億美元在日本增建AI服務數據中心
共同關鍵字：#人工智慧 #AI

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寫法

「寫法」只描述文章文字本身寫了什麼，不評斷報導好壞或真假。每篇取得內文的文章在抓到後約 10 分鐘內分析一次，結果永久保存；內文在快取期滿後會刪除，但分析結果仍留著，長期趨勢才能比較。

轉述社群貼文: 內文前 250 字出現「在／於／透過……臉書、粉專、Threads、Instagram、X、YouTube、節目、直播、PTT、Dcard……發文、PO 文、貼文、分享、表示」等寫法，代表這篇的開頭在轉述某人的貼文或節目發言。只看開頭，所以文中後段才引用的貼文不算。
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。

各家比較與完整的分類規則見看寫法。

資料來源

新聞媒體每 9 分鐘、其他媒體每小時抓取一次新文章（每輪從最久沒抓的媒體開始），保存標題、摘要、連結、圖片網址、標籤與署名；正文在刊登後 7 天內可於站內閱讀。收錄的媒體與抓取狀態見媒體來源。

標籤是媒體自己在文章頁標記的關鍵字（news_keywords、keywords、article:tag 等）。文章頁沒有標記時，才用其他媒體近期用過的標籤比對標題補上。

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