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簡立峰看台灣人才…不知自己優秀

未署名2018/7/5 02:00

#Google15 家 · 62 篇
#人工智慧15 家 · 49 篇
#機器學習4 家 · 10 篇

簡立峰看台灣人才…不知自己優秀（新聞配圖） — 配圖來源：聯合新聞網

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科技新報2018/7/4 18:13
談 AI 時代台灣人才機會，Google 簡立峰：整合硬軟體實力發展「On Device AI」
共同關鍵字：#機器學習 #人工智慧 #Google
數位時代2018/7/4 16:18
AI讓硬體又變重要了，Google簡立峰：今天開始可以記得「On-device」
共同關鍵字：#機器學習 #人工智慧 #Google
數位時代2018/7/4 20:06
台灣不要再錯失機會，Google AI首席研究員紀懷新：AI是真的革命在發生
共同關鍵字：#機器學習 #人工智慧 #Google
風傳媒2018/7/4 19:58
Google持續在台培育 AI 人才，目標 5,000位工程師
共同關鍵字：#人工智慧 #Google
ETtoday 新聞雲2018/7/4 16:51
台灣囝仔！Google推薦系統優化功臣紀懷新還是跆拳道黑帶
共同關鍵字：#人工智慧 #Google

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聯合新聞網2018/7/4 14:24
Google打擊假新聞有煩惱難處在定義及判別
共同關鍵字：#機器學習 #人工智慧 #Google
聯合新聞網2018/7/5 02:00
Google看AI 台灣機會來了
共同關鍵字：#機器學習 #Google

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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。

各家比較與完整的分類規則見看寫法。

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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。

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