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自然也ptt的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦林祖儀,溫美珍,黃士剛,小島寬之,神田知宜寫的 圖解財會金融實務套書(共七冊):貨幣學最新修訂版+金融增訂版+經濟學修訂版+會計學更新版+統計學入門+超財務報表+超創業計畫書 和蘇仁福,曾明騰的 厲害了,我的生物 (贈品版:限量加贈 U質生物紙製杯墊)都 可以從中找到所需的評價。

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這兩本書分別來自易博士出版社 和聚光文創所出版 。

逢甲大學 工業工程與系統管理學系 楊士霆所指導 張邦育的 基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式 (2021),提出自然也ptt關鍵因素是什麼,來自於自然語言處理、深度學習、問答任務、BERT、群眾智慧、文本關聯性。

而第二篇論文國立臺北護理健康大學 資訊管理研究所 祝國忠所指導 顏碩均的 基於小樣本數據建立標註模型-以社群貼文為例 (2021),提出因為有 小樣本學習、特徵選擇策略、自然語言處理、文本分類的重點而找出了 自然也ptt的解答。

最後網站觀點投書:PTT多方操作介入煉蠱的特性,反而讓它成為較不用 ...則補充:實際上,PTT很早就作為資訊操作的場域,也很早就有中共的力量介入, ... 截至目前至少有4股以上力量在其中嘗試搞資訊操作,當中自然也包含與指出PTT是 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了自然也ptt,大家也想知道這些:

圖解財會金融實務套書(共七冊):貨幣學最新修訂版+金融增訂版+經濟學修訂版+會計學更新版+統計學入門+超財務報表+超創業計畫書

為了解決自然也ptt的問題,作者林祖儀,溫美珍,黃士剛,小島寬之,神田知宜 這樣論述:

本套書一次學會通曉財務、金融、經濟、貨幣、統計、會計、創業的基礎概念與精華。  單書介紹 1. 圖解貨幣學(最新修訂版) 由貨幣建構的金融體制是經濟發展的基礎 了解貨幣如何運作、發揮功能 就能看懂錯綜複雜的經濟樣貌和國際經貿情勢  現代人小至生活中的食衣住行消費、儲蓄與借貸;大至無遠弗屆的跨國投資、進出口貿易,都仰賴貨幣的交換與流轉。流通的貨幣數量與價值一旦變動,會引發一連串經濟行為的骨牌效應,既支配經濟體系的運行,也操控著國與國之間的競爭力消長。認識貨幣,遂成為掌握現代經濟的必要途徑。 《圖解貨幣學》以深入淺出的方式,配合清楚的圖表分層解析、具高度參考價值的經典案例,帶領讀者穿梭貨幣的

起源與演變、政府及銀行扮演的角色與作用、利率的變化與影響、通貨膨脹與通貨緊縮的成因與對策、匯率的運作與變動、主要貨幣理論的精義與應用,也探討今日貨幣百家爭鳴的原點。融會貫通的內容,有助於一氣呵成宏觀貨幣的全貌,進而以邏輯清晰的理論梳理金融現象的脈絡、金融操作實務、以及總體經濟的大格局。 人見人愛的「錢」如何牽動個人、國家,乃至於國際社會?環環相扣的行為與現象背後原來有一套共通依據: ● 錢的面額與其價值不一定相等,是什麼因素讓錢愈來愈薄? ● 既然儲蓄是美德,為何借貸才是刺激經濟發展的大功臣? ● 籌措資金需要付出成本,而銀行如何決定放款利率的高低? ● 各國貨幣的匯率為何有高低起伏的變化?

如何決定哪一國貨幣最有價值? ● 境內有多少錢?央行如何計算一國貨幣數量的多寡? ● 央行實施寬鬆或緊縮貨幣政策為何有效?方法是什麼? ● 眼前的繁榮可能是海市蜃樓?泡沫經濟如何形成? 翻開本書,你將更深入了解貨幣學知識。   2. 圖解金融(增訂版) 綜觀金融,小至個人財富管理、企業商貿往來,大至國家整體發展,乃至世界局勢的走向,任何一個環節都與我們息息相關。因此,掌握世界脈動的趨向,思考金融運作的理路,將是現代人生活的基本課題。  《圖解金融》以脈絡分明、平易近人的文字,將金融知識整理成簡單易懂的概念,並透過有條理的圖解,相關實例的列舉與探討,幫助讀者深入了解金融運作原理,實際體會金融內

涵的深度,使「金融」不再侷限於專業的理論術語,不再似懂非懂,成為現代人生活必備的基本常識。    3.圖解經濟學修訂版 沒人教但早該懂的社會運作基本概念 當資源‧時間都有限,該如何權衡得失做分配? .知道改善全球暖化刻不容緩,卻總是希望冷氣可以冷一點? .工作與休閒的比例怎麼拿捏,薪水要用來換新手機還是出國玩? .做生意要賣手搖飲還是開便利商店,要加盟還是獨立創業? .政府要課多少稅,稅收要用來買飛彈還是給弱勢兒童吃營養午餐? .我們希望公權力多介入、讓社會公平一點,還是放任市場完全競爭、最大化生 產效率? 從個人的行為、企業的投資、社會的體制到國與國之間的貿易;小至日常生活經驗大至全球經

濟體系,都是在有限資源下、進行一連串選擇的結果。 而經濟學即是探討人們在種種取捨背後的決策過程─為什麼要這樣做,為什麼不那樣做。運用供給、需求、成本、價格、市場等概念,解釋有限的資源如何被最適分配,達到最大滿足。 「因為經濟分析強而有力,如果社會大眾能有『像經濟學家般的思維』,那麼決策品質將會提昇,社會的福祉也將水漲船高。而如果真的希望讀者具有經濟思維,就直接訴諸於特定讀者的切身利害——寫本家庭主婦看的經濟學、或中學生看的經濟學、或捷運族看的經濟學。——《圖解經濟學修訂版》這本書,顯然就符合這個指標。」─熊秉元   4.圖解會計學更新版 會計是企業對內、對外溝通的語言。 依五大要素轉化成的財

務報表, 營運活動的成果、未來策略,都能一目了然。  企業賺錢需要用會計來算錢、企業經營不善將面臨倒閉或被合併,也需要會計協助處理善後。凡是涉及營運活動的進行、企業的營運管理,會計都是不可或缺的一環。會計學是一種「數字語言」的學問,只要了解基本的會計方程式「資產=負債+業主權益」以及「借貸法則」,便能解讀財務報表中隱含的重要資訊。無論身為員工、管理者、投資人或企業主,掌握基本的會計原理,正是看懂報表、做好財務管理的關鍵要素。  本書以深入淺出的方式,配合清楚的圖解分層解析,從基本會計原理「借貸法則」開始,到會計科目的意義、會計入帳的流程、負債及股東權益、最終四大報表的編製及財務比率的判讀,再

到企業經常發生如併購、編列預算、公司重整等事務的會計處理,轉化成人人都能懂的會計知識。針對不同對象和需求,將錯綜複雜的數字和活動,依據會計法則和科目有條不紊地編製成各類報表,讓使用者在數字迷宮中掌握方向、明辨虛實,進而做出最有利的決策。   《圖解會計學更新版》運用淺顯的文字、生動的例子、尤其是有趣的圖解,來幫助讀者突破會計的「文字障」,更容易超越眾多數字與專業術語的束縛,自然能輕鬆地了解會計學的梗概。 ──沈大白   5. 圖解統計學入門 不談機率、不用微積分、不要Σ符號, 高中數學全忘光了也沒關係, 直接切入核心,統計學輕鬆入門! 暢銷熱賣!在日本已銷售突破 100,000本! 長據A

mazon分類排行榜第一名,網路佳評如潮,眾多日本網友五星推薦! 在什麼都有必要數據化、處處充斥資料的當今社會中,如何將龐大數字轉換成有效資訊,已成為現代人必備的重要能力。想精準預測數位時代的未來,就得靠統計學! 但是,統計學會很難嗎? 不用擔心! 本書屏除複雜的計算公式,著重邏輯與基礎概念,不論是第一次學習統計學的人、想重新學習統計學的人、還是歷經無數挫折,始終搞不懂統計學,苦惱到不行的人,人人都能藉由本書走進統計學世界!   6. 超財務報表:開竅用!看得見的具象,一眼就看對重點,找出關鍵 報表數字如何呈現實際活動? 這表和那表有何關聯?什麼情況該看哪個數字? 只用常識就能打造財報的高級

敏銳度 本書以具象化的方式,將四大報表的瑣碎繁雜,化為常識般的精闢概念,直觀好理解。 針對主要報表解說閱讀訣竅、釐清要項、統整關聯、簡易掌握法,充滿「難怪…」、「原來如此!」的開竅樂趣。 特別寫給努力鍛鍊財報能力、卻始終還差一點點融會貫通的讀者。 重校方向感,續航力大升級! 經營:數字決策,進退有據 創業:控管負債,籌資容易 投資:精準分析,買賣不失手 業務:關聯清楚,事半功倍 讀者評價 「至今讀過不少類似的書籍,但怎麼活用都沒有給予明確的答案……。這本書以生動圖解提示『這裡是重點』的方式,相當直覺好懂。應該注意的地方、判斷方法都幫讀者整理出來了。」 「這本書沒有太多細微末節、專業用語,是

任何人都可以學會的基本財報能力。」 7. 超創業計畫書 從零開始提煉創意→成功獲利的技術 創立事業的成功訣竅, 在反覆模擬試算,找出商業模式。 用感動說服,用紀律按表操課!  7步驟完成簡單具體好操作+Free Download 內附下載QR code  10年協助超過100件成功創業案例‧1年150場以上創業講座‧單日課程講酬30萬日圓起跳 日本最具效益創業名師,豐富成功經驗學理實務兼備!  一份好的創業計畫書應該是: ‧讓人一看就懂,踴躍投資 ‧讓你容易「照表操課,按計畫賺錢」 要完成這樣的計畫書,關鍵在於有沒有一套具體可遵循的方法,做為檢核和修正的工具。 本書透過漫畫帶你進入創業情境

,突破盲點,並以切中核心的精準講述,讓看似抽象、無從下手的「寫計畫書」,變成具體好操作的沙盤推演。從創意想法到擬定行動計畫的7大步驟,帶你進行一連串縝密的發想、推估、市調、比較、描繪願景,從中找出可執行的4P商業模式模擬試算,克服最惱人的收支計畫表、現金流量表,擬定最佳戰略。最後也最重要便是訴諸感動、有溫度的簡報,獲得出資人的投資和親友伙伴的支持,啟動新事業。   日本讀者這樣說: ‧對沒有經營經驗、知識的人來說,這本入門書是最精練的捷徑! ‧非常實用、說明總是搔到癢處,推薦給有意創業的人。 ‧漫畫跟解說的比例拿捏得宜,可以沒負擔地讀完是一大特色。 ‧如同作者論點,要打動人心就要訴諸感性;本

書用故事論理,更讓人信服。 ‧這本書會讓你知道事業計畫不再是一門聽起來困難、門檻很高的學問;甚至會開始覺得「我也想自己做做看!」

自然也ptt進入發燒排行的影片

【蔥爆雞丁】滑嫩不乾柴!醬香四溢!下飯首選

「雞肉要怎麼炒才不會老?」
「家庭必學下飯料理!」
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🌈白肉雞、土雞比一比🌈
白肉雞和土雞的營養都很豐富,主要的差別在於口感和價格。白肉雞因為生產效率較高,所以售價比土雞親民許多,除了富含優質蛋白質,還含有礦物質鉀及維生素A,CP值自然也高出許多。
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(今日份量:6人份)
🥣需要準備的材料🥣
👉雞胸肉 550克
👉醬油膏 1大匙
👉醬油 2大匙
👉辣椒 10克
👉薑 10克
👉蔥 45克
👉太白粉 1大匙
👉米酒 1.5大匙
👉蛋 1/3顆
👉胡椒 1/8小匙
👉水 2大匙
👉糖 2/3小匙
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⚠️簡單哥小提醒⚠️
1大匙 = 1湯匙 = 15ml
1小匙 = 1茶匙 = 5ml
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🥘開始簡單製作🥘
①雞肉加入米酒、蛋液、醬油拌勻
②加入太白粉拌勻後,加入油繼續拌勻
③熱鍋下油,把雞肉兩面煎熟拉起備用
④下蔥、薑炒至香氣出來加後,加入雞肉拌炒
⑤加入米酒、醬油、醬油膏、糖、胡椒粉炒勻
⑥炒勻後灑上蔥、辣椒炒至斷生後即美味完成
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🍳粉絲敲碗的鍋子資訊🍳
簡單哥目前使用的鍋子是
「德國雙人290週年小紅鍋」
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基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式

為了解決自然也ptt的問題,作者張邦育 這樣論述:

近年來由機器學習主導的問答任務(Question Answering)發展迅速,旨透過機器解答用戶問題,許多研究探討了將資訊轉化並管理的方法,如將資訊轉換為知識圖譜或知識庫的形式(Lan等人,2019;Chen和Li,2020),以利於將輸入問題連結至知識庫的資訊,有效地回答使用者的問題(Xiong等人,2021;Qi等人,2021),然而,知識圖譜的建構通常較為困難,需耗費大量的資源,而若採非結構化的資料儲存方法,雖可解決部分建構成本高的問題,但同時不穩定的維護人力也導致新資訊較無法快速更新。 根據上述之問題,本研究乃建構一套「基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃

取與提供」模式,包含「社群群眾智慧知識庫建立模組」及「群眾智慧問答推論模組」,透過自動化萃取網路社群平台之知識文章,並利用BERT模型解析文本語意,發展並設計一套基於社群群眾智慧文本之智能問答系統。首先,「社群群眾智慧知識庫建立模組」乃透過網路爬蟲方法自動蒐集網路社群平台之文章,並經由意見領袖特徵解析,分析意見領袖文章之文本特徵,萃取當中的群眾智慧知識文本,建立群眾智慧知識庫,其次,「群眾智慧問答推論模組」乃先將輸入之問題與知識庫的文章進行關聯性的匹配,經BERT關聯性計算模型計算問題與知識庫文章的關聯性,篩選出關聯性高的匹配文章集合,以此縮小掃描以及閱讀的範圍,最後根據匹配文章集合將文章與問

題一同配對,由BERT答案推論模型閱讀文章以及問題,推論問題之目標答案段落,並輸出使用者所提問題之目標答案。 為確認本研究所發展之方法於實務應用之有效性,本研究乃基於TensorFlow及PyTorch等深度學習框架,建構Web-based之「整合群眾智慧與智能問答之知識萃取與提供系統」,並以中文之論壇(PTT、知乎)及DRCD問答任務資料集,作為實際案例以及驗證資料,並於系統整體績效評估上取得:EM值73.30%;F1值82.66%。與Chen等人(2017)進行比較驗證:在EM指標上提升26.38%;F1值提升15.64%,以證實本研究系統運作之實用性與可行性。 綜上所述,本研究透過意

見領袖文章特徵擷取與判定,自動化地取得網路社群所蘊含的知識文章,以此建立群眾智慧知識庫,並基於知識庫之資訊藉由BERT模型進行目標答案推論,解答用戶所提問之問題,提供使用者更進階的資訊獲取方式。

厲害了,我的生物 (贈品版:限量加贈 U質生物紙製杯墊)

為了解決自然也ptt的問題,作者蘇仁福,曾明騰 這樣論述:

快訊!八卦能讓生物變厲害!     科學知識×長文閱讀=科普閱讀的難度?   讓專業的來!本書內建知識活潑程序,   能有效過濾枯燥微粒,去除瞌睡因子,   快速解鎖科普閱讀技能,讓生物有卦有料有鄉民!     老少咸宜,有讀有保庇   橫亙千年的基因之謎,差點敗在不良的筆記習慣之上?   當富二代成為暢銷作家,竟掀起了科學界的腥風血雨?   實驗室的品管意外,居然成為疫苗橫空出世的契機?   知識沒有距離,幽默不分年齡,   融入時事、動漫和網路語言,點滿臺灣價值的爆卦科普,   讓大人小孩一起邊讀邊笑長知識!     ★★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★

★ ★ ★ ★ ★ ★    PTT科普爆文王 水精靈 有猛料有時事還有點鄉民的爆卦科普   Super教師全國首獎Mr.T 有知識有學問還有點好玩的摘要筆記與探究活動   佳評如潮!科學素養與親子共讀的有梗新招   根本是科學界的水果日報,生物界的數字週刊!     ★章節附錄★    【百勝重點王】對應課堂的重點整理,快速提取生物學知識精華   【生活實驗王】實驗設計與科學思維的培養,不會造成師長困擾的科學小實驗   本書特色     ★以幽默風趣的文筆,降低科普閱讀的進入難度。   ★以明確的段落小標與排版剪裁科普長文,由圖鑑跨足科普閱讀的最佳入門書。   ★快速掌握生物發展史,掌握疫

後未來的關鍵知識。   ★用貼近年輕世代的網路用語及時事梗闡述知識,為孩子搭建科學鷹架。   ★扣合108課綱,腦中有輪廓,記憶背誦都容易。   ★老師可以這麼教,結合趣味梗,輕鬆吸收知識點!   ★老少咸宜,繪本以外的親子共讀新選擇。   ★適合國中~高中閱讀的學習橋樑書。   口碑推薦     林厚進 賽先生科學工廠創辦人   凌性傑 知名作家   瘋狂理查 最狂生物老師   嚴天浩 LIS情境科學教材執行長   按讚推薦     (按姓氏筆劃序排列)     這本書以一個一個的故事串連,把生物學界的理論按照發展的時序呈現出來,對於抽象思考正在發展當中的少年人很有幫助。──朱哲民/葉丙成

無界塾教師/創辦人     以最貼近青少年的時事語言,降低科學知識的生硬與艱澀!──吳忠信 國立臺灣師範大學生命科學專業學院教授     科學發展需要許多聰明的腦袋,這本書以說故事的方式,透過輕鬆文字與插圖,用有趣的小標題來串連每一段故事的開始,有脈絡地介紹許多我們不知道的科學史!──何莉芳 zfangの科學小玩意部落格站長     故事張力強,循序漸進引導讀者進入故事內容,以科學故事為主體輔以百勝重點王做為後續概念統整,是一本值得推薦的科普書籍。──李順興 臺中市華龍國小主任     以科學史為經,生物知識為緯,加上有趣的小實驗,交織成一部有趣的創作,很適合初學者入門學習喔。──林宣安 臺中

市長億高中教師     流暢易懂的文字、充滿童心的編排──閱讀科學也可以很輕鬆寫意──侯依伶 高雄市陽明國中教師     這是一本幽默而考據充分的科學故事書,帶你輕鬆進入生物知識殿堂,經驗場場深度學習之旅。──徐俊龍 新北市永和國中教師     簡直是造就科學家的搖藍,閱讀後:教授驚嘆! 小孩與學生心中充滿嚮往!──陳啟祥 國立海洋生物博物館館長     有人說數學是科學之母,看完以後,我才發現,原來我這個小孩這麼的有趣有才。──黃光文 親子天下創新100教師     這本書能讓你用不同的角度去欣賞科學,更貼切近人的撰寫,一定讓你愛不擇手。──黃思維 新北市學術性向資優理化輔導團教師     

本書以活潑的筆調及精緻的插畫,重現生物及醫學史上的重要發展,令人驚豔。──黃俊儒 國立中正大學通識中心特聘教授     讀過這本書,真想跳上時光機,掐死十年前教自然課的自己……──黃震南 《臺灣史上最有梗的臺灣史》暢銷作家     以生動的故事,講解新課綱自然課本裡的知識,最後再連結到課程內容之中。以科學史學習科學,更能培養孩子閱讀理解的能力與素養。──蔡惇仁 臺中市東大附中教師     這根本是一場「生物知識脫口秀」啊!相信我,讀這本書,你會先「哈哈哈」地笑,因為作者文字超幽默;接著「哦哦哦」地猛點頭,因為作者讓你長見識。原來生物學可以這麼有趣有料!──歐陽立中 暢銷作家/知名講者     

本書以幽默的文字敘述方式,說明許多重要的生物理論發現歷程,書本內容不僅涵蓋中學生物課程核心概念,閱讀後也能提升讀者的科普知識及對生物科學的興趣,是值得閱讀與收藏的科普讀物。──賴志忠 臺中市忠明高中教師     描寫一群科學家如何探究「從細胞到生物個體」的生命科學史,文筆平易近人,容易閱讀;附圖頗富韻味,很能呼應文筆的敘事說明。──盧秀琴 國立臺北教育大學自然科學教育學系所教授     當初不念第三類組就是因為生物,但是這本書有趣到連我都看得懂!──謝宗翔 新竹市建華國中教師/暢銷作家 謝KK     這絕對是一本可以讓你邊看邊笑的科普書,而且看完就知道書名沒有騙人。──阿簡老師 阿簡生物筆記

創作者    

基於小樣本數據建立標註模型-以社群貼文為例

為了解決自然也ptt的問題,作者顏碩均 這樣論述:

背景動機:近年來網路上文本數據急遽增加,分析文本成為各產業的趨勢,現有的深度學習能靠著文本和標籤進行分類預測,但標籤通常以人工方式進行標註,大量的數據以人工標籤方式並不切實際。另外,深度學習網路皆由多層神經網路層組成,訓練龐大數據相當耗時,然而在沒有這麼多標籤的情況下要建立實時且準確的標註模型非常困難。目的:為解決上述問題,本研究以小樣本建立標註模型,分別以兩個面向解決此問題,分別是數據建模前的提前篩選以及深度學習之小樣本模型,設立兩項目標:1.使用抽樣策略,減少模型訓練時所需樣本數量2.使用小樣本建立標註模型時,選擇最佳的深度學習法作為建模方法。方法:本研究收集了2019-2020社群網站

PTT Prozac版上文章作為數據,並以該文章分類作為模型訓練時的標籤,刪除了兩個標籤以外的文章,另外,文章最大字數只擷取至512個字元,字數超過的文章只保留前512個字元。數據經篩選後留下了1680筆文章,將其拆分為訓練數據840筆和測試數據840筆。處理文章以文本表徵呈現使用了BERT作為萃取工具,將一篇文章以768維度表示,在訓練模型前,處理過後的樣本透過六種選擇策略(熵、吉尼係數、分群、熵+吉尼係數、熵+吉尼係數+分群、隨機)分別以不同數量進行樣本的篩選,最後在遷移學習、主動學習、多任務學習以及元學習上建立標註模型,所有模型的優化函數為Adam,損失函數為交叉熵,學習率3e-6,批次

大小8,以上數值在每個模型中迭代10次。並以準確度、F1分數、召回率以及精確度做為評估標準。因此每種標註模型將會產生120種結果,協助判別各種組合在小樣本上的優勢與劣勢。結果:以方法進行實驗產生的120種數值表示,事先進行數據選擇的準確度,能夠比隨機抽樣高上3個百分點,並且使用熵作為抽樣方法最為穩定;另外,四種標註模型中,以元學習的準確度最高,在完整數據建模的準確度84.64%之下,元學習僅使用20%的樣本建模,準確度可達到78.45%。討論與結論:研究發現使用熵進行數據選擇並以元學習訓練模型,只需20%的數據能夠達到完整數據建模準確度的9成,透過小樣本建模達到高水準的標註能力,除了能解決模型

的運算時間之外,人工介入標籤的行為也大幅減少,並且以元學習的特性來說,其模型的參數還可以應用在不同領域中,大幅減少在個別任務中重新訓練參數的繁雜步驟,而與元學習同樣使用額外數據集訓練的多任務學習準確度較低,與文獻顯示一致,多任務學習較易受到不同類型的任務所影響,因此以元學習建立小樣本模型最佳。未來以小樣本建模的問題應還會持續存在,若自然語言處理尚未出現新技術,建議可以多嘗試多種特徵選擇策略,在建立模型前就使用相對具有建模意義的數據,增加模型準確度。