InnoServe 競賽帶隊經驗 (系統直接帶入)
年份
2022
屆別
27
組別
大會專題類-通用-資訊應用組
指定專題類-商業資訊創新應用組
名次
最佳人氣獎,第一名
組別編號
IP8-01 ,IP8-01
專題名稱
聊癒療鬱
Chatting your style healing your soul
專題文件
聊癒療鬱
Chatting your style healing your soul
應用領域
Open Data
技術領域
暫無提供
開發語言及工具
暫無提供
300字簡述
快步調社會知音難尋，本APP因而打造出一款專屬於使用者的聊天機器人。不同於市面上的聊天機器人或交友軟體，本APP聊天機器人回覆語句之語言風格皆透過本研究創新打造的「語言風格模型」所轉換。本APP聊天機器人回覆語句的語言風格將符合使用者所偏好，且回覆即時打破時間的限制。 「語言風格模型」為本研究團隊結合N-gram、句子解構模型及Word2FunctionVector而成，其中句子解構模型及Word2FunctionVector為本研究創新建立。以下將簡述其功能: 1.句子解構模型:功能為學習一作者的語言風格，其運作方式為先將作者的文章進行斷句並且斷詞，再將詞依據詞性轉換，最後紀錄於模型中。 2.Word2FunctionVector: 和Word2Vec的用法相似皆能將一組詞轉換成一組向量空間以表達其語意，而Word2FunctionVector賦予詞彙的向量空間更能表達其用法。例如「我」及「你」二詞的詞義不同，而詞性皆為人稱代名詞，且用法極為相似，如「我很開心」及「你很開心」兩句話皆表示某人很開心，只是主詞不相同，在此情況下Word2FunctionVector賦予二詞的向量將極
指導教授
杜逸寧
學生
陳琪鈞,蔡方寧,李逸詩,陳雅柔,黃經圖,李品律,吳家欣
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