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利用臉書的動態、鄉民的發文,讓 AI 學習人類字裡行間中的情緒

研之有物│中央研究院_96
・2018/02/15 ・2163字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 540 ・八年級

執行編輯|林婷嫻 美術編輯|張語辰

一組詞、一句話的背後,其實帶有不同的情緒。 圖/freeGraphicToday @Pixabay

「我沒事」到底是什麼情緒?

情緒,是許多疾病和社會問題的表徵。例如有躁鬱傾向的人們,說話用詞有很大的情緒起伏;又如網路霸凌,會反映於社群留言的用字情緒。若能及早偵測到這些情緒,就有機會及時避免憾事發生,而這個任務可透過人工智慧(Artificial Intelligence, AI)協助。

但是,情緒不是那麼容易透過詞語理解。

例如,朋友在 Facebook 發文「我沒事」,究竟代表心平氣和的「我沒事」,還是絕望至極的「我沒事」;還有當鄉民留言「看吧!」,想表達的是讚賞意味的「看吧!」,或是嘲諷語氣的「看吧!」?

社群平台上的簡短發言,往往令人難以辨明當事人究竟想表達什麼。 圖/LoboStudioHamburg @Pixabay

如同《來自星星的傻瓜》電影主角(一名外星人)所言,人類的語言非常難理解,在不同情境脈絡有不同意思,甚至會隱藏真實情感說謊。這些都增加人工智慧從語意分析情緒的難度。

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清華大學資工系的陳宜欣副教授,是三個小孩的媽媽。她發現從小孩學習如何說話表達情緒的過程,可以梳理出一條路徑訓練機器學習。雖然小孩說話常常毫無邏輯,但許多小細節累積起來,就能讓大人判斷小孩的情緒。

例如當小孩對媽媽說「妳總是叫我收玩具」,其中用了「總是」這個詞,可以判斷小孩不太高興。或是小孩說「我永遠不能電視看了」,乍聽滿頭問號,但用了「永遠不能」這組詞,可以判斷其中的負面情緒。

不懂語法、沒背過辭典,還是可以表達情緒,反之也能分析情緒。

網路爬文 借用群眾智慧

陳宜欣團隊運用網路爬蟲技術,將社群網站公開發文(PTT、Facebook、Twitter 等),跟情緒有關的內容都蒐集建立至「情緒資料庫」。或許有些人會認為:「這不就是一堆人在發廢文?」,但以群眾外包(crowdsourcing)的角度,這些社群發言集結起來,就是群眾智慧,可做為訓練機器學習的資料。

「情緒,是社群網站上的一種特性,也是可供機器學習的資料」陳宜欣強調。  圖/2017 台灣人工智慧年會 X 台灣資料科學年會

團隊將社群發文者原先在發文加上的情緒 Hashtag (例如 #anger)作為參考答案 ,但一開始先把這些「答案」遮起來,訓練機器透過演算法學習發文中「出現哪些字」代表「什麼樣的情緒」,最後再與原本的答案(例如 #anger)對照,一次次地優化機器判斷情緒的準確率。

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「用大數據做情緒分析有個重點,就是刪資料不要心痛!」陳宜欣笑中有股失敗無數次的堅毅,「太多 Hashtag 的發文、重複發文、太短沒有情緒特徵的發文……等等,都要從訓練資料中拿掉」。

團隊也參考新聞標題,找出哪些字是較中性的「非情緒資料」,並從機器學習的訓練資料中排除、優化準確率。值得注意的是,選舉時期的新聞標題不能參考,因為用字遣詞太過激昂。

找出情緒用詞的邏輯

透過機器協助,可以從社群平台上的發文找出當事人情緒的蛛絲馬跡。 圖/geralt @Pixabay

經過機器學習分析,陳宜欣團隊發現一些跨語系的情緒邏輯。例如 “finally *** my” 這組字詞多表達快樂,而中文 「我終於***」也多用來傳達正面的消息。又如 “my *** always” 這組字詞多含有生氣意味,就像小朋友說「爸爸/媽媽總是***」藉以表達不快。

中文贅字的處理,也是情緒分析很有趣的一環。「學生建議這很重要,一定要列入分析!」陳宜欣說。例如:「喔,我來做」其實是不太想做,「喔喔,我來做」較為中性,「喔喔喔,我來做」帶有積極感。凡是超過三個以上的贅字,可視同為三個贅字。這個規則用在「哈」、「哈哈」、「哈哈哈」、「哈哈哈哈」也有同工之妙。

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然而陳宜欣團隊發現,社群平台很多人發文以炫耀為主、或是報喜不報憂,導致社群平台上「開心」的發文特別多。

另外,網路霸凌其實有很多「暗語」。

例如,團隊看過一則發文是「那些外國動物不應該被出口」,其實這句暗地裡帶有種族歧視。其中一種解決方案是運用 Hatebase 仇恨發言資料庫,並藉由機器學習比對非仇恨的文字資料,找出這類「暗語」的關聯性(通常哪幾個字會一起被使用)、以及相似性(字詞會在句子中哪些類似地方出現)。

許多人會在憾事發生後,回過頭從當事者社群發文的字裡行間尋找跡象,但未來能否更早偵測?當局者迷,旁觀者清。人工智慧有潛力成為一名不帶情緒的旁觀者,分析社群大數據找出被情緒糾葛的人們,甚至是預防犯罪、偵測自殺傾向。

延伸閱讀:

本著作由研之有物製作,原文為《AI 可以幫助躁鬱、被霸凌的人嗎?》以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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人體吸收新突破:SEDDS 的魔力
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/03 ・1194字 ・閱讀時間約 2 分鐘

本文由 紐崔萊 委託,泛科學企劃執行。 

營養品的吸收率如何?

藥物和營養補充品,似乎每天都在我們的生活中扮演著越來越重要的角色。但你有沒有想過,這些關鍵分子,可能無法全部被人體吸收?那該怎麼辦呢?答案或許就在於吸收率!讓我們一起來揭開這個謎團吧!

你吃下去的營養品,可以有效地被吸收嗎?圖/envato

當我們吞下一顆膠囊時,這個小小的丸子就開始了一場奇妙的旅程。從口進入消化道,與胃液混合,然後被推送到小腸,最後透過腸道被吸收進入血液。這個過程看似簡單,但其實充滿了挑戰。

首先,我們要面對的挑戰是藥物的溶解度。有些成分很難在水中溶解,這意味著它們在進入人體後可能無法被有效吸收。特別是對於脂溶性成分,它們需要透過油脂的介入才能被吸收,而這個過程相對複雜,吸收率也較低。

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你有聽過「藥物遞送系統」嗎?

為了解決這個問題,科學家們開發了許多藥物遞送系統,其中最引人注目的就是自乳化藥物遞送系統(Self-Emulsifying Drug Delivery Systems,簡稱 SEDDS),也被稱作吸收提升科技。這項科技的核心概念是利用遞送系統中的油脂、界面活性劑和輔助界面活性劑,讓藥物與營養補充品一進到腸道,就形成微細的乳糜微粒,從而提高藥物的吸收率。

自乳化藥物遞送系統,也被稱作吸收提升科技。 圖/envato

還有一點,這些經過 SEDDS 科技處理過的脂溶性藥物,在腸道中形成乳糜微粒之後,會經由腸道的淋巴系統吸收,因此可以繞過肝臟的首渡效應,減少損耗,同時保留了更多的藥物活性。這使得原本難以吸收的藥物,如用於愛滋病或新冠病毒療程的抗反轉錄病毒藥利托那韋(Ritonavir),以及緩解心絞痛的硝苯地平(Nifedipine),能夠更有效地發揮作用。

除了在藥物治療中的應用,SEDDS 科技還廣泛運用於營養補充品領域。許多脂溶性營養素,如維生素 A、D、E、K 和魚油中的 EPA、DHA,都可以通過 SEDDS 科技提高其吸收效率,從而更好地滿足人體的營養需求。

隨著科技的進步,藥品能打破過往的限制,發揮更大的療效,也就相當於有更高的 CP 值。SEDDS 科技的出現,便是增加藥物和營養補充品吸收率的解決方案之一。未來,隨著科學科技的不斷進步,相信會有更多藥物遞送系統 DDS(Drug Delivery System)問世,為人類健康帶來更多的好處。

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電子信箱串連 Line 通知?再也不怕漏收重要信件!信件自動化篩選、通知,詳細教學!
泛科學院_96
・2024/05/19 ・4129字 ・閱讀時間約 8 分鐘

上次 notion + zapier 做完後,開會總算沒挨罵了,自動化服務真的讚!

而這次介紹 MAKE 串 LINE 做重要信件通知,也源自於我遇到的問題。

如果你不想聽故事,可以往下看教學。

Line Notify

首先,我們會用到 line notify 的服務,要先到官網登入申請。

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登入後如果完全沒用過,會直接進到登錄服務畫面。

這邊除了 email 以外可以隨便填,email 之後要收確認信用的,請用你常用的 email。 然後提醒一下,網址跟 callback URL 不要用 google 之類常見的網址,會沒辦法通過,請隨便打一串看起來正常的網址。

設定完成後按登錄。

這時回去剛剛填的 email 收通知信,開通剛設定好的 line notify。

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大功告成,這時點右上角的「管理登入服務」,就會看到剛剛設定好的 line notify,這樣 line 的部分就設定好了,可以去 make 做自動化串連。

Make

接著登入 make,如果是第一次使用,他會問你很多廢話。

不用管他隨邊點,直到你看到這個畫面。

點右上角 creat a new senario。

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一進去會看到的這個圓圈,這個圓圈跟之前 Zapier 說的 trigger 是一樣的東西,可以手動自己設定流程 flow。

但我們還是叫 AI 幫我們啦,點右下角的 AI Assistant,對話框選選 creat or edit a senario。

輸入「if my gmail get a new email, then send LINE notification」

然後得到畫面上的 flow,左邊是 Gmail watch email,右邊是 line send a notification。

如果你用中文輸入類似的內容,常會跑出很複雜的 flow,這種 flow 裡面有很多有趣的功能。

但這集用不到,我們還是先回到正確的 flow 上。

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點開 gmail,連上要整理的信箱。

連接完成後進入設定,先點選藍色的 click here to choose folder。

這邊會出現你在 gmail 裡做的標籤分類,由於我完全沒有按照規則整理,就直接選 inbox,對所有郵件進行分析。

filter type 用 simple filter。

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下面的 Criteria 選 all emails 就好了,我們後面會再用 filter 細分。

然後這個,選 no。

選擇 yes 會把偵測過的 email 變成已讀,我不想這樣。

然後這邊是每次執行 flow 時,會抓取多少筆最新的 email 到 line 上發布通知。

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免費的 make 是 15 分鐘執行一次 flow,請自己評估每 15 分鐘會收到多少封有用的信件,設定太多你的 LINE 通知會炸裂。

我自己測試後,設定為 5 就差不多了。

設定好點下 OK,會跳出從哪封 email 開始抓資料,用 from now on 就好,之後的新郵件就會自動讀取了。

按下OK,接下來就可以來設定 filter 啦。

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點連接線旁邊的板手會跳出選單,選第一個 set up a filter。

進入 filter 設定畫面,上面的 label 是幫這個 filter 上標籤,填你喜歡的就好。

然後點 condition 下面的輸入框,選 subject 標題跟 text content 內文。

然後在 text operator 這裡,選擇 contains。

contains 是在特定字串中如果包含某個關鍵字,就可以通過。

這邊說的特定字串,就是上面欄位設定的標題跟內文。

接下來,在下面空格打上關鍵字,就完成啦。

如果有多個關鍵字要篩選,點選 add OR rule 設定其他關鍵字,不能多個關鍵字打在一起。

按下OK,你會看到板手變成一個漏斗,這樣 filter 就設定完成。

接著點開 line,他會要你輸入 notify API。

回到 line notify 的「管理登入服務」頁面,點擊剛剛設定好的服務,進入服務細節的頁面,複製上面的 client ID。

回到 Make 複製貼上按SAVE。

接著會進到這個頁面,這邊是設定你要在哪個聊天室發送通知,你可以設定在工作群組發送,我這邊先設定我自己就好。

然後進入 line 推播訊息的設定頁面。

message 這欄可以打成這樣,這樣就不會丟一個不知道在做什麼訊息,你也可以發揮創意寫一些幹話進去,增添趣味。

下面的設定用不到,我們直接按OK就完成了。

接下來就要測試啦,我先分別寄三封信件到公用信箱中,分別是:

  1. 標題有關鍵字
  2. 內文有關鍵字
  3. 沒有關鍵字

寄完後,按下 run once。

成功的話就會在 line 上收到通知,果然,沒有把不含關鍵字的信件傳到 line 上,測試成功。

現在把下面的 scheduling 打開,就完成所有設定了。

以後再也不用擔心自己漏接公用信箱的重要信件啦!

結論

最後分享一下實做心得:

比起 zapier 跟 ifttt,make 用起來更有寫程式的感覺,對完全沒有程式背景的人,Zapier 跟 ifttt 會比較好上手,但在免費版的情況下,make 能做到比 zapier 更複雜的自動化功能。

像前面有出現過的複雜流程圖,就可以用 router 做出複數條件判斷的流程,例如前面抓gmail的流程,加上 router 後就不只能傳送提醒到line,還能自動回復罐頭訊息給符合條件的郵件,這如果要在zapier做,就要做兩個流程才能達成了。

另外如果你的公司信箱不是使用Gmail,前面的模組可以從Gmail改成Email,Connection type選用Microsoft系列。

理論上只要這邊按 save,就可以選擇你要串連的microsoft帳號。我串完之後還是抓不到信件,但 make 跟 microsoft 帳戶上,都顯示授權成功,如果有人知道這是什麼問題,請一定要留言告訴我⋯⋯

這次的分享就到這邊,如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,可以直接留言 ,或給加入 Discord 跟我們一起討問喔。

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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想要擁有一台 AI PC,有必要嗎?NPU 是什麼?超詳盡 AI PC 選購指南來啦!
泛科學院_96
・2024/05/18 ・1080字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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2023 年 3 月 intel 跟微軟共同發布了 AI PC 定義。

定義需要用 intel 的 Core Ultra 處理器,要有微軟系統內建 的Copilot AI,鍵盤上還需要有一個實體 copilot 按鍵,才算是一台 AI PC。

這個 AJ 看到後,發現案情並不單純,定義 AI PC 這件事情,遠比你想得還要重要!

所以今天呢,我們就來回答三個問題:

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  1. AI PC 是什麼?
  2. AI PC 強在哪?
  3. 有哪些公司跟 AI PC 有關?

最後再跟大家分享是否要買 AI PC 的建議。

好啦,本集我們整理了整個 AI PC 的脈絡,我把懶人包放在這裡,有需要的可以暫停看一下。

最後來給買 AI PC 的建議吧,如果你主要用桌上型電腦,4090 獨立顯卡直接給他買下去,因為桌上型的處理器至少到目前為止,都還沒看到內建 NPU 的規劃,所以所有的平行運算都還是靠顯示卡 GPU 來處理。

筆記型電腦方面,各家網購平台都已經推出 AI 筆電專區,最低三萬元左右就可以買到最新的 AI PC。

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或許你還沒體驗到 AI 工具帶來的工作流程改變,不過潮流已經出現,據說到 2025 年,將出貨超過一億台AI PC,各家軟硬體廠商在這個全新的賽道上,只會不斷推出各種基於 AI PC 架構的應用與服務,畢竟,你如果不做,你的競爭對手可是不會等你。

有點離題了,在可遇見的未來,我們勢必會發現自己的電腦擁有更多基於 AI 技術的功能,

也許,你可以再等一會,等桌上型電腦也內建 NPU 之後,再來買真正的 AI 「PC」,不過要問我的話,如果是購買筆電的需求,選擇適合 Intel Evo 認證的筆電是值得推薦的選擇。

最後,你覺得 AI PC 會如微軟和 intel 預想的發展下去嗎?

  1. 會,終究要讓自己電腦分擔伺服器工作。
  2. 不會,AI PC 就只是宣傳話術。
  3. 我是果粉我驕傲,AI PC 如浮雲。

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