關於 結構語言學 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

看到語言學者詳盡解析與檢討戲劇中的各角色演員的外語口音呈現。

我想，這些高人乾脆解析文法用字彙結構，是否符合當時語境好了？！

如果台灣有好萊塢等級的預算，能讓演員專心先學好語言跟口音，再練到能夠純熟的融入演技(以非母語演戲之困難...)，台灣的戲劇實力肯定大幅躍進，對吧？！

之後大概要換服裝繫教授上場檢討服飾布料材質款式，藝術史教授檢討道具鋪陳，地質學教授檢討環境地理，氣象學教授檢討氣候...

話說我一普羅大眾，看一部以台灣史做背景的戲劇，會留意到每個人口音道不道地嗎？怎樣又算到地？我們就算看完教授解釋，還是分不清楚啊？！

介紹跟檢討甚至批判，踩的角度跟呈現的感受，都是不一樣的。

透過一部很多人看的戲劇作品，介紹當時環境的可能真實狀況，讓大家參考與了解，更容易融入戲劇文本，跟檢討戲劇表演中的各種呈現(戲劇就是不會跟史實一樣，況且所謂的史實很多也只是後來的人都解釋)，說的內容可能都一樣，但是切入點不一樣，給人都感受也會大不相同。

最近看了一些文章(真的是一篇接一篇，生生不息)，覺得台灣某些文化學術菁英，大概是太習慣批判式思考了...，那種不自覺的上對下的指教姿態，讓人覺得很不舒服(光是在臉書上貼長文，卻不怎麼注意排版，一個段落寫超長不分段，就讓人看的頭昏腦脹)！

四兩撥千斤！ 創新工場首席科學家AI大牛周明博士率瀾舟團隊刷新CLUE新紀錄，輕量化模型孟子一鳴驚人！

本週，中文語言理解權威評測基準CLUE榜單，被「低調」刷新。

不同的是，不是大公司、不是超大模型……

一個新面孔，一個輕量化模型，首戰即登頂，四兩撥千斤。

CLUE榜單近年來由巨頭——騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院輪番霸榜的格局，被首次打破。

瀾舟科技-創新工場推出的孟子模型，以十億參數完成了此前百億、千億參數模型刷新的紀錄。

這也是瀾舟科技首次對外曝光，背後團隊負責人，正是創新工場首席科學家、全球AI大牛周明博士。以下文章解釋了這個模型的原理，文章來自《量子位》微信公眾號，經授權轉載。

▎輕量化模型孟子？

孟子，基於瀾舟團隊自研技術研發的大規模預訓練語言模型。

包括創新工場、上海交通大學、北京理工大學等單位參與聯合研發。

可處理多語言、多模態數據，同時支持多種文本理解和文本生成任務，能快速滿足不同領域、不同應用場景的需求。

孟子模型基於Transformer架構，僅包含十億參數量，基於數百G級別涵蓋互聯網網頁、社區、新聞、電子商務、金融等領域的高質量語料訓練。

但誰也沒想到，小模型卻有大智慧，一經登場，打破格局。

CLUE，中文語言理解領域最具權威性的測評基準，涵蓋文本相似度、分類、自然語言推理、閱讀理解等共10項語義分析和理解類子任務。

該榜單競爭激烈，幾乎是業內所有自然語言理解玩家必爭之地。

騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院等更是輪番霸榜刷新紀錄。

而且隨著大參數模型愈演愈烈，CLUE還漸有巨頭壟斷之勢。

因為百億、千億甚至萬億參數的大模型，已然不再是創業或其他玩家可與之爭鋒。

萬萬沒想到，瀾舟科技-創新工場團隊出手，四兩撥千斤。

因為孟子，走的是基於輕量級、高效訓練的研究路線，致力於構建十億級別的小模型，充分發揮已有參數下的模型潛力，有利於快速、低成本地落地現實業務場景。

孟子預訓練模型性能比肩甚至超越千億大模型，在包含文本分類、閱讀理解等各類任務上表現出色。

相對已有的中文語言模型，孟子模型實現了多項突破性進展：
 1） 堅持「小而精」的輕量化訓練策略。實現在同等模型規模下，遠超公開模型的性能。作為精巧的小模型，對標「巨無霸」，小模型性能超越千億規模模型。
 2）使用知識圖譜增強模型，讓 AI 真正獲得知識。孟子模型具備頂尖的語言理解能力，在權威CLUE中文理解評測的總排行榜，以及分類排行榜和閱讀理解排行榜均位列第一，刷新三項榜單世界紀錄。總排行榜分數突破84分，逼近人類基準分數（85.61）。
 3）靈活的領域和場景適應能力，方便快速定制和應用。基於T5-style的端到端生成的訓練範式，同步適配BERT-style的判定式架構，既能理解也能生成。便於適配行業應用，覆蓋廣泛業務場景。

當然，隨著孟子一鳴驚人，也必然能讓輕量化模型研究來到聚光燈下。

▎原理方法和應用？

在輕量化模型算法研究方面，基於自研的基於語言學知識、知識圖譜和領域數據增強等技術，從模型架構（包括基礎層Embedding表示和交互層Attention機制）到預訓練策略進行了全方位改進。

具體有四方面：
 1) 模型結構方面，將語義角色、詞性標註等語言學特徵融合到Embedding表示中，基於句法約束引入註意力機制中，從而提升模型對語言學知識的建模能力。
 2) 訓練策略上，引入基於實體知識和Discourse的Mask機制，強化模型對語言成分和語篇關係的表徵。
 3) 為進一步提高訓練效率，使用了大模型蒸餾和初始化小模型策略。
 4) 為更好地將孟子模型適應垂直領域如金融、營銷，使用了領域數據繼續訓練並構造相應的提示模版（Prompt），取得了明顯的性能提升。

基於以上算法策略，實現從語料中高效學習涵蓋詞級、句子級和語篇級知識，大幅提升語言模型提煉語言結構和語義信息能力，以及良好的領域遷移能力，適應廣泛的產品應用場景。

另外，在Finetune的進展方面，如何將預訓練模型用於各項任務？

瀾舟團隊也有總結，從數據增強、知識蒸餾、遷移訓練、訓練優化等方面展開了一些探索，進一步提升語言模型的性能：

 1) 數據增強：使用領域相關數據；
 2) 知識蒸餾：基於Teacher-Student自蒸餾提升訓練效率；
 3) 遷移訓練：結合課程學習的思想，由易到難訓練下游模型；
 4) 訓練優化：使用多種訓練目標，多角度提升模型能力；

而且孟子還已經展開了垂直化領域應用。

基於領域適應技術，孟子模型已深度垂直化賦能相應行業。典型的例子為適用於金融領域的孟子模型，領域適應策略主要包含兩大方面：

 1) 通過大規模的泛金融領域語料，將通用孟子模型遷移到金融領域。金融版孟子模型已經應用於多個金融行業的合作企業，在金融知識圖譜搭建、脫水研報、公告抽取等多個任務上獲得了出色的表現。
 2) 通過大規模的營銷領域語料，將孟子模型遷移到數字營銷領域，完成了營銷文案生成、新聞摘要等多項任務，將用於行業頭部的數字營銷公司和多個世界五百強企業的合作之中。

瀾舟方面還透露，孟子模型已在多個領域成功落地實踐，衍生出多項行業領先的產品，涵蓋文本生成、行業搜索、機器翻譯等諸多領域。

並且毫無疑問的是，因為輕量級模型具有的模型參數較少、快速推斷的特點，更易於線上部署和推廣到移動設備中，自然不會局限於現有應用和場景，接下來還會有更廣泛的研究和應用場景中。

▎瀾舟團隊？

最後，也簡單介紹本次一鳴驚人的新面孔瀾舟科技。

瀾舟科技是創新工場孵化的一家認知智能公司。公司創始人——周明博士。

AI領域內，周明已不用過多介紹，他是公認的世界級AI科學家，自然語言處理領域的代表性人物。

周明博士在2020年加盟創新工場，擔任創新工場首席科學家。
而瀾舟科技則針對商業場景的數字化轉型，基於大數據、知識圖譜和行業模型，提供新一代的信息檢索、知識推理和商業洞見技術和相關產品。

據稱目前已與國內外幾十所著名高校和十餘個相關領域的頭部企業建立了穩定的合作關係。

值得注意的是，瀾舟科技除了大牛坐鎮，其實也是行業趨勢的體現。

引用創新工場董事長兼CEO李開復最新分享來說：

AI的發展可以按照兩個時間點劃分。

第一個時間點是2015年，以CNN為核心的計算機視覺技術讓機器超越了人類，帶來了人臉識別、智能質檢、無人零售、智慧城市、無人駕駛等商機。

而第二個時間點出現在2019年，以大模型為代表的自然語言方向取得突破性進展，讓NLP從數據、信息走向知識和洞見成為可能，將會在翻譯、語音識別、法律、金融、新聞、廣告、醫療、娛樂等大賽道帶來機遇。

「如果說CNN造就了今天計算機視覺領域的突破和眾多應用，預訓練大模型+微調也將帶來自然語言的百花齊放的發展，用數據智能驅動各類業務的升級。瀾舟科技在周明老師的帶領下取得了今天的成果，在新機遇面前躬身入局，一起發掘NLP領域的黃金發展期」，李開復說到。

如果把對女性的性別刻板印象加上區域的文化差異，甚至是政治意識形態的話，會發生什麼事情呢？雖然從戲劇的角度，編劇必須為各個角色設定能夠讓觀看大眾快速理解進而產生共鳴。因此，這些角色的背景設定、言行舉止都是或多或少來自一般常識或刻板印象，這反映了一個社會對「他者」的想像，同時也透過戲劇再生產與強化了這些對「他者」的印象。

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表面上《撒嬌女人最好命》所涉及的身分政治是兩岸女性的差異，卻不能忽略其導演彭浩翔的香港身分。換言之，建構這一組「兩岸女人對抗」敘事源頭的是來自香港身分的男性導演。來自台灣的撒嬌女被安排成是大陸女性的威脅，以及必須在三角戀中被排斥的「他者」。
在這裡不妨討論另一個影視文本做為對照，即比《撒嬌女人最好命》更早出品的一部港劇《不懂撒嬌的女人》，這部由香港電視廣播公司製播的電視劇中，女強人轉成了香港女性，撒嬌女卻是分別來自兩岸。劇中事業心重的香港女性凌敏，劇情一開始就面臨男友赴大陸經營事業後交上大陸女友而分手，接下來公司集團內部經營權的博奕，全落在來自大陸的美女田蜜居間縱橫捭闔，而田蜜在劇中的外號就是「撒破郎」。劇中另一位代表香港的女性禹勤，原本已與同事論及婚嫁，卻又面臨來自台灣台南的女性純純的爭奪，藉著台灣女生特有的撒嬌與溫婉體貼，禹勤還向這位台妹學習如何撒嬌。

整部港劇所傳達的命定訊息是，若是想努力成為女強人，就不配擁有愛情，若是不懂撒嬌，就註定鎖不住男人的心，強悍能幹的香港女人，面對大陸與台灣撒嬌強敵猛烈夾擊，終將陷入單身終老之命運。這中間的敘事邏輯與撒嬌論述，其實與電影《撒嬌女人最好命》很近似，唯一不同的是撒嬌女身分的轉換， 大陸撒嬌女成為威脅，台灣撒嬌女則同時是威脅也是救贖。

《不懂撒嬌的女人》的第一集裡，有一個兩岸三地女性同場競技撒嬌的場景。一個婚紗品牌在現場選擇形象代言人，設定的情景是，三位女士分別向男主角求婚，看誰最能成功打動男人的心。第一個來自四川的妹子說：「我願意為你生寶寶，為你洗手作羹湯。」；第二個香港姑娘猶豫的說：「我願意和你一起還房貸。」；輪到台灣女生，只見她紅著臉羞澀的說：「好害羞哦，我該怎麼說呢，這種事情人家做不來了啦！」接著順勢倒在男人懷裡，一臉嬌羞的責怪：「你好壞啊你！」現場旁觀的女性紛紛表示雞皮疙瘩掉一地！但男主角卻掐了一下台灣女生的臉蛋說：「就是你了！」（愛撒嬌的妖精，2018）。換言之，在香港編劇的眼中，最會撒嬌的女人還是來自台灣。

《撒嬌女人最好命》原本是一部上海女性藉由學習撒嬌來重建女性認同的故事，因為對手是台灣女性，又變成是透過與台灣女性的撒嬌競技來建立上海認同，單純的三角戀情牽扯到複雜的「台灣 vs. 上海」的地域認同與國族想像，也透露了隱藏在其中諸多不可言說的曖昧性與政治性。撒嬌就算是社會建構，原本也只是性別議題，並不存在所謂的地域差異，但地域的差異一旦被建構，而且將之對立起來，身分與認同政治就也同步被啟動了。
於是來自台灣的女性不僅被賦予善於撒嬌的形象，同時還被冠上「騷浪賤」、「綠茶婊」等負面標籤，是上海女性的公敵，是隨時可能會搶奪她們身邊男人的他者。在敘事結構上，來自台灣的撒嬌女蓓蓓，破壞了大陸這邊張慧與恭志強原本穩定的「哥們」關係，最終透過集體排斥台女蓓蓓，又重回了原本的穩定關係，兩女一男三角戀情硬是滲進了上海／台北兩座城市、台灣／中國兩種身分的無形角力，讓部分評論者視其為一種政治寓言，並不令人意外。

（以上引用自網頁原文）
https://www.thenewslens.com/article/151868?fbclid=IwAR2W5uKDsalYBCsYysVDeL3F5eRRgdZ4uCEVJUgOg-gtEvzWYZr-d92Depw
「台灣女人善於撒嬌」這個命題，其實很早就流行於大陸及港澳的大眾文化論述中，甚至還被部分論者視為一種「語言學現象」。在紐約市立大學任教的學者彭駿逸曾在2012至2016年期間，調查300餘名大陸人對台灣腔的態度，探討到底什麼是台灣腔，以及大陸人對台灣腔的刻板印象，他發現早期赴陸的台灣菁英，看在當時還是農村社會的大陸民眾眼中是都會化的象徵，讓他們對台灣腔有了好印象。

2000年之後大量台灣偶像劇輸往大陸，這些偶像劇深深影響大陸人對台灣腔的感知。但隨著大陸經濟起飛，大陸民眾對台灣腔的認知漸漸改變。彭駿逸調查發現，台灣腔如今被認為是「小家碧玉」，甚至很嗲、很裝，他們自己的腔調才是都會代表，大陸中央電視台主播講話才是好聽的（陳家倫，2017）。

現在學習知識的渠道越來越多，無論對於零基礎或是有經驗的工程師，想要持續成長應該看書還是看影片來的更有效率呢？

主要會和你分享我過去從新手到資深的過程中，如何持續保持進步及學習的經驗

也許這個經驗可以幫助到你，也歡迎留言和我分享你的看法

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===章節===
00:00 哪一個有效律?
00:36 寫程式如同寫作
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===前陣子在看的推薦書單===
（零基礎）
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（中高階）
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（Ruby）
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（成長思考）
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第八回N4系列語彙聽練習來囉 😉

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用24小時學流利的印度話| 揭露學習15大方法 (用$20請騙子補習老師)

挑戰24小時學流利的印度話 (請了騙子老師!!!)

挑戰24小時學一個新語言 (請了騙子老師!!!)

我挑戰24小時內學會印度話!!! (請了騙子老師)

我24小時內學會印度話!!! (請了騙子老師)

BB仔時發出ee oo聲, 原來是世界各地各種語言.



長大後我們母語才因為環境因素而慢慢會建立.

所以其實小時候的我們已經是精通所有語言的天才bb!


有報導指2024年印度將會成為全球最多人口的國家. 而我住的城市一向都是很多印度人的.

所以我要學印度話, 我覺得對於我4年後的將來也會好有幫助.

今次評價成功的準則就是24小時後, 到我小時候常常去吃飯的印度餐廳用印度話order到一餐. 而要他們以為我真的是印度人.

Day 1

(學習口音)

Ok, 我們的口音學到了一點點. 但學一種新語言, 最重要的根基還是學基本詞匯

Su=shoe

Police=polise

Hindi (印地話) 是印度語言裡面最出名的. 相信也是最簡單. 30分鐘應該就可以. (Show learn Hindi in 30 minutes)

NamasTe=你好

Meraa naam= 我的名字是

hai= 存在

aap se milkar khushi hui= 很高興認識你

DHanyavaaD= 謝謝

bahuT= 很多

svaagat hai= 不用客氣

Phir milenge= 再見

haan= 是

thodi bahut= 一點點

因為印度跟香港一樣曾有一段很長的時間是英國籍民地.


Hindi本身分開兩種說話方式

如果要跟一些印度本地居民用言語溝通, 可以用 ‘Urdu’ 即是比較俚語一點的. 正式一點的埸合就需要用sanskrit, 書面語.

這個知識好重要, 因為之後叫東西吃幾多個份量一定要講清楚.


但我覺得在此學生字這些不能確定自己能100%完成到叫外賣這個任務. 所以我決定網上聘請一個私人美女導師幫一幫手.



我就去睡一睡先.



發現印度語跟中文很相似的地方是喜歡用portmanteau. 即是將兩個字合為一個全新的意思.

像印度話?面 ‘phir milenge’ 是再見的意思. 第一個Phir的意思是 ‘再一次’ 而milenge是 ‘我們會見面.

再一次, 我們會見面.



每一個語言字和意思的結構都是不同

Hindi一個句子的結構是 (subject) (object) (verb) 名詞/形容詞...




I want to make a food order

Main, ek khaana ordar karana chaahata hoon

(I). 1 Food order). (I want to one)



我就想叫這個Tandoori Lamb champ,



Main tandoree memne chaimpiyan ordar karana chaahata hoon



大家可以看到比之前只是要 ‘food order’ 少了 “ek” 作天學到的1數目字. 但句字的前後也是一樣的.



我覺得聆聽比只懂得講話來得更重要.



(需要懂得聽到的印度話)



救命: bachao

一定: nishchit hee

歡迎: Aapaka svaagat hai

嘩: Vaah!


Namaste

Main, ek khaana ordar karana chaahata hoon

Main tandoree memne chaimpiyan ordar karana chaahata hoon

Yah kitane ka hai (how much is it)
Ok! Phir milenge!


（watch Slumdog millionaire)
-貧民窟里的百萬富翁


開始做暗網仔其中一樣最叻的事, 就是看歷史.




早於5萬5千年前人類已經居住印度. Hindi印地話公元7世紀開始出現. 今時今日所講的Hindi來自新德里, 而1948年印度政府獨立後, 1949年9月14號印地話正式成為印度的官方語言, 推翻之前英國政府所定的Urdu語言.



為了讓自己今晩能跟dou si有最好的接觸: 我決定買了Hindi最出名的人生哲學書 ‘the monk who sold his Ferrari’ 講一個訴訟律師25歲方hei職業然後往喜馬拉雅山的洗dik心ling之lui.



(Say some parts of the book)

The constant pressure and exhaughsting schedule of a world class trial lawyer had also broken his most important- and perhaps most human-endowment: his sprit.



(Then use those words in sentence grammars)





Namaste adhyaapak! mai merra naam暗網仔 aap se milkar khushi hui



Hi teacher my name is...nice to meet you)



Namaste mahoday, main ek aadesh banaana chaahata hoon


[How to write hindi 印地語]



我真心覺得學寫印度話識一點簡單的英文比較容易翻譯.

原來印度話的重要發音是 ‘a’ 聲. 差不多所有的字都會有這個發音.



表演時間!!!


印度話另一樣特色就是用一clothesline (晾衣繩) 連起每一個字

其實經歷過這3天我最大的感受是看到以前讀書的自己. 第一天開始總是精力充沛, 但真正學到的東西都是最表面的東西. 也當然喜歡玩.


其實我之前在日本住了幾個月. 之後常常後悔一句日文也沒有學到. 只是用英文跟其他人溝通. 但現在我覺得...不學也ok. 因為我學習能應該只是很一般!

用24小時學流利的印度話 (請了騙子補習老師!!!)