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遇見

為了解決line客服回覆速度的問題，作者劉梓潔 這樣論述：

遇見了，就不孤獨了嗎？ 會不會所有的遇見，都是一廂情願…… 　　不只是小說，她寫出了這個時代裡惶惶追索愛的你和我。 　　劉梓潔寫給愛情裡的偶然與必然，甜蜜與荒誕。 　　皇冠 　　60週年 　　紀念出版 　　如果是命中註定，應該不會那麼難遇見， 　　遇見之後也不應該有那麼多困難。 　　小兔遇見熊，是在一個叫作「命中註定遇見愛」的交友網站。那一晚，熊傳來一則訊息：小兔，妳睡了嗎？ 　　有些朋友是這樣的，妳們之間存在著不太恰當的親密感，比如小芝和施文蕙。施文蕙搞不清楚她和小芝之間有什麼問題，直到她明白小芝為什麼要遇見她。 　　兩個不知道在幹嘛的人在一起了，周期和大余就是這樣。他們

很快地相愛，然後結婚，他們開著貨車到處露營，直到發生那件事，上了社會新聞…… 　　哆啦A夢對朵拉說過這樣一句話：如果有一天你比我先走，答應我，把你的皮膚捐給我，我要用來做一張沙發。 　　葉妍玫曾經發誓，萬一莊福全睡了她，她一定不要像其他女人一樣說：「我現在是你的了」，她要說：「你現在可以走了」。 　　這是劉梓潔繼《父後七日》、《親愛的小孩》後，寫作生涯的最大突破。她用透明的文字、冷冽的目光與灼熱的人情，孵孕成一篇篇讓人愛不忍釋的傑作。每一個故事都是一個秘密生長的有機體，優雅地探進我們心底最幽微荒涼的區塊。出人意表的故事鋪排，有如萬花筒圖像一般不斷變形與翻新，末了卻折射出一幅清晰立體的愛情

浮世繪。18個角色，遊走於7篇小說之間，他們彼此錯過，然後再彼此相遇。而我們在她筆下這個名為愛情的城市裡迷走，在緣起緣滅的倏忽即逝之中，這一次，我們終將不會錯過自己…… 名家推薦 　　小說家／FHM總編輯高翊峰、小說家黃崇凱 專文推薦（依姓名筆劃序排列）

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基於BERT的智能疾病查詢系統

為了解決line客服回覆速度的問題，作者林羿緯 這樣論述：

在現在網路資訊發達的年代，為了方便使用者在大量的訊息當中查詢需要的資訊，許多公司平台都加入了智慧詢答的客服機器人，該系統主要的目的是減少客服人員的負擔，而近年全球受到新冠肺炎(COVID-19)疫情的影響，使得1922的客服進線量大幅提高，所以本研究決定以疾病來當作智慧問答系統的主題，透過NLU的技術，結合Elasticsearch建構的知識庫，製作出一套疾病的智慧問答系統。 本研究將基於Bert模型來對使用者問句進行分類與關鍵字提取，並且為了讓問答系統能夠更好的讓使用者使用，本研究在裡面加入了兩個機制，一個是將問句進行前處理，進行斷詞後過濾掉標點符號以及一些無關的停用詞，並且將結果轉換成

羅馬拼音用以簡單的過濾掉一些錯別字，以取得使用者正確的問題，另一個則是透過暫存的機制，將無法回答的問題記錄下來，並且直接給予答案，這樣的好處是可以在進行下次訓練之前當有人詢問跟之前無法回答的問題相似或是一樣的問題時候，可以回答使用者答案，避免同一個問題有太多人利用人工客服詢問，並且該機制也可以用於快速擴充為訓練的問句，維護人員將問題直接匯入暫存庫內，可以直接讓該系統可以回覆一些即時的問題。 本研究一開始先使用了28,113筆問句進行訓練測試，資料來源主要為疾管署疾病九宮格以及LINE@疾管家，訓練過程將資料的7成作為訓練集，3成作為測試集，利用Google提供的Bert開源的繁體中文預訓練模

型來進行遷移式訓練，並且對模型進行fine-tuning來提升模型的準確度，在文句分類上再fine-tuning前後驗證集都有接近99%的準確度，而在進行關鍵字辨識上在fine-tuning過程中，嘗試不同的學習曲率對模型的影響，相比原本預設的參數也能提昇2成以上的準確度，之後使用完整訓練資料進行訓練在辨識的準確度上也有不錯的成績，並且透過羅馬拼音的文句比對搭配暫存的機制，使用者在輸入相同拼音錯字的時候也可以容易得到正確的結果，並且透過暫存機制，也能夠在相似的問句情況下，回答出原本無法回答的問題。研究結果使用疾管家的問句清單進行測試，2,322個問句裡面可以正確回答出1,956個問句，準確率有

84.2%，並且利用官網內常見QA內利用爬蟲取出410句問句進行測試，經過暫存庫快速擴充以後410句問句裡面可以回答361句，準確率約88.0%，而疾管家只能回答其中96句問題，準確率只有23.4%，證實暫存的機制在應用上有不錯的效果。