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某個南加大教授在「溝通課」說明「填充字」會因為母語不同而不同，例如英文的”err..” “like”，中文母語會說” 那個”，也就是英文的”that”。
然後這位教授被批評使用n-word種族歧視被停職了。
#CaliforniaPoliticalCorrection
聽說美國有100%學術自由、言論自由
https://youtu.be/cMuyN7vpFzU
由Jon Jon的進步談起—運用小孩的天賦與性格創造適切學習方法
除了personality(性格)，另一個element是abilities（能力）。talent(天賦)屬於能力範疇。Prof. Howard Gardner提出的多元智能理論，談的就是天賦。
Dora的天賦是文字(Word Smart)。她三歲時曾自學西班牙文，懂得西班牙文的一些規律，及少量的日用溝通語句。最近她迷上韓劇，她自學韓文，基本生活語句她已懂看及懂聽，也會說一點點。
Jon Jon的強項則是視覺空間（Picture Smart)，他愛畫畫，也精於繪畫。玩動物森友會的時候，我們都對他的視覺觀察力及記憶能力感到驚訝，他能記得所有道具所需的原材料，也能在一閃而過的畫面中的暗角的半條尾發現蠍子。他也能模仿插畫家的風格畫出近似的圖像。
我順著他的天賦及性格，設計了不同的方法讓他學習語文。他的說話技巧一流，尤其跟美女對話時，常常有令人驚喜的金句。但要我手寫我講，對他來說是個大挑戰。我要做的，是要讓他覺得文字不可怕，慢慢愛上語文。
中文文字源自象形文字，所以我由象形文字教起，與他一起用圖畫創造文字，並用圖像來記憶。他的性格是直覺型(N)，喜歡想像。充分運用其天賦加性格的學習方法，自然事半功倍，他由害怕中文漸漸變得愛上中文，當他說長大要做中文老師的時候，我忍不住感動流涕。後來再加上用timer適時設定適當的deadline幫助他激發感知型（P)小孩的決策力及工作效率，令他提升學習效能更佳。論中文程度他仍非優秀，但論進步程度是驚人的。
英文方面，我則設計了幾套遊戲，例如每天讓他在memo紙上自由寫五個名詞與動詞，每個字都可自由創作一幅相關的畫，再創作幾句簡單句子。而定期跟他玩hangman，讓他寫習不同英文文字可能出現結構的patterns，使他的直覺（N)幫助他記住不同的patterns，這也緊扣住他的source of energy乃與人互動而動機是與人遊戲。當中所有遊戲都運用了他喜愛的變化與想像，也充分運用他的語言能力來幫助他我手寫我口。到目前為止，他的進步很大，現在要做的是持之以恆地玩，讓他的程度跟上。
近日為十多個小孩建議了切合其性格的學習方法。對於方法的效用，我是挺有信心的。畢竟這麼多年來，我最引以為傲的，是總想找出方法因材施教，幫助不同人進步。有DSE狀元曾說我讓她開窍，感到兩個月所說多於18年所學；也有兩姊弟數學成績由四、五十分在兩三星期內提升到八、九十分；也有少數族裔中文成績短期內由剛合格變成九十多分⋯⋯ 要切記，學習的最高境界是「樂」，知之者不如好之者，好之者不如樂之者。
來自創新工場大灣區人工智慧研究院的兩篇論文入選了自然語言處理領域（NLP）頂級學術會議 ACL 2020 。
這兩篇論文均聚焦中文分詞領域，是深度學習引入知識後的有益嘗試，將該領域近年來廣泛使用的各資料集上的分數全部刷至新高，在工業中也有著可觀的應用前景。
本文來自創新工場公眾號
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創新工場兩篇論文入選ACL 2020，將中文分詞性能刷至新高
“土地，我的金箍棒在哪裡？”
“大聖，你的金箍，棒就棒在，特別配你的髮型。”
感謝神奇的中文分詞，給我們帶來了多少樂趣。豐富多變的中文行文，給人的理解造成歧義，也給AI分詞帶來挑戰。
近日，自然語言處理領域（NLP）頂級學術會議 ACL 2020 (https://acl2020.org/)正在火熱舉行。
令人振奮的是，來自創新工場大灣區人工智慧研究院的兩篇論文入選。這兩篇論文均聚焦中文分詞領域，是深度學習引入知識後的有益嘗試，將該領域近年來廣泛使用的各資料集上的分數全部刷至新高，在工業中也有著可觀的應用前景。
分詞及詞性標注是中文自然語言處理的基本任務，尤其在工業場景對分詞有非常直接的訴求，但當前沒有比較好的一體化解決方案，而且中文分詞普遍存在歧義和未登錄詞的難題。
基於此，兩篇論文各自提出了“鍵-值記憶神經網路的中文分詞模型”和“基於雙通道注意力機制的分詞及詞性標注模型”，將外部知識（資訊）創造性融入分詞及詞性標注模型，有效剔除了分詞“噪音”誤導，大幅度提升了分詞及詞性標注效果。
兩篇文章的作者有：華盛頓大學博士研究生、創新工場實習生田元賀，創新工場大灣區人工智慧研究院執行院長宋彥，創新工場科研合夥人張潼，創新工場CTO兼人工智慧工程院執行院長王詠剛等人。
ACL（The Association for ComputationalLinguistics）國際計算語言學協會是自然語言處理領域影響力最大、最具活力的國際學術組織之一，自1962年創立以來已有58年歷史，其每年夏天舉辦的年會是該領域學術頂會。
與往年不同的是，受新冠疫情影響，ACL2020全部轉為線上進行，不過這絲毫沒有減弱熱度。根據之前公佈的資料，今年大會投稿數量超過3000篇，共接收 779 篇論文，包括 571 篇長論文和 208 篇短論文，接收率為 25.2%，在全球疫情衝擊下反而是有史以來最盛大的一屆ACL會議，創新工場的技術大牛們也頂著時差連續數晚熬夜參會。
▌利用記憶神經網路，將中文分詞性能刷到歷史新高
中文分詞目的是在中文的字序列中插入分隔符號，將其切分為詞。例如，“我喜歡音樂”將被切分為“我/喜歡/音樂”(“/”表示分隔符號)。
中文語言因其特殊性，在分詞時面臨著兩個主要難點。一是歧義問題，由於中文存在大量歧義，一般的分詞工具在切分句子時可能會出錯。例如，“部分居民生活水準”，其正確的切分應為“部分/居民/生活/水準”，但存在“分居”、“民生”等歧義詞。“他從小學電腦技術”，正確的分詞是：他/從小/學/電腦技術，但也存在“小學”這種歧義詞。
二是未登錄詞問題。未登錄詞指的是不在詞表，或者是模型在訓練的過程中沒有遇見過的詞。例如經濟、醫療、科技等科學領域的專業術語或者社交媒體上的新詞，或者是人名。這類問題在跨領域分詞任務中尤其明顯。
對此，《ImprovingChinese Word Segmentation with Wordhood Memory Networks》這篇論文提出了基於鍵-值記憶神經網路的中文分詞模型。
該模型利用n元組（即一個由連續n個字組成的序列，比如“居民”是一個2元組，“生活水準”是一個4元組）提供的每個字的構詞能力，通過加（降）權重實現特定語境下的歧義消解。並通過非監督方法構建詞表，實現對特定領域的未標注文本的利用，進而提升對未登錄詞的識別。
例如，在“部分居民生活水準”這句話中，到底有多少可能成為詞的組塊？單字可成詞，如“民”；每兩個字的組合可能成詞，如“居民”；甚至四個字的組合也可能成詞，例如“居民生活”。
把這些可能成詞的組合全部找到以後，加入到該分詞模型中。通過神經網路，學習哪些詞對於最後完整表達句意的幫助更大，進而分配不同的權重。像“部分”、“居民”、“生活”、“水準”這些詞都會被突出出來，但“分居”、“民生”這些詞就會被降權處理，從而預測出正確的結果。
在“他從小學電腦技術” 這句話中，對於有歧義的部分“從小學”（有“從/小學”和“從小/學”兩種分法），該模型能夠對“從小”和“學”分配更高的權重，而對錯誤的n元組——“小學”分配較低的權重。
為了檢驗該模型的分詞效果，論文進行了嚴格的標準實驗和跨領域實驗。
實驗結果顯示，該模型在5個資料集（MSR、PKU、AS、CityU、CTB6）上的表現，均達了最好的成績（F值越高，性能越好）。（注：所選擇的五個資料集是中文分詞領域目前全世界唯一通用的標準資料集）
創新工場大灣區人工智慧研究院執行院長宋彥表示，與前人的模型進行比較發現，該模型在所有資料集上的表現均超過了之前的工作，“把中文分詞領域廣泛使用的標準資料集上的性能全部刷到了新高。”
在跨領域實驗中，論文使用網路博客資料集（CTB7）測試。實驗結果顯示，在整體F值以及未登陸詞的召回率上都有比較大提升。
▌“雙通道注意力機制”，有效剔除“噪音”誤導
第二篇論文《Joint ChineseWord Segmentation and Part-of-speech Tagging via Two-way Attentions ofAuto-analyzed Knowledge》提供了一種基於雙通道注意力機制的分詞及詞性標注模型。
中文分詞和詞性標注是兩個不同的任務。詞性標注是在已經切分好的文本中，給每一個詞標注其所屬的詞類，例如動詞、名詞、代詞、形容詞。詞性標注對後續的句子理解有重要的作用。
在詞性標注中，歧義仍然是個老大難的問題。例如，對於“他要向全班同學報告書上的內容”中，“報告書”的正確的切分和標注應為“報告_VV/書_N”。但由於“報告書”本身也是一個常見詞，一般的工具可能會將其標注為“報告書_NN”。
句法標注本身需要大量的時間和人力成本。在以往的標注工作中，使用外部自動工具獲取句法知識是主流方法。在這種情況下，如果模型不能識別並正確處理帶有雜音的句法知識，很可能會被不準確的句法知識誤導，做出錯誤的預測。
例如，在句子“他馬上功夫很好”中，“馬”和“上”應該分開（正確的標注應為“馬_NN/上_NN”）。但按照一般的句法知識，卻可能得到不準確的切分及句法關係，如“馬上”。
針對這一問題，該論文提出了一個基於雙通道注意力機制的分詞及詞性標注模型。該模型將中文分詞和詞性標注視作聯合任務，可一體化完成。模型分別對自動獲取的上下文特徵和句法知識加權，預測每個字的分詞和詞性標籤，不同的上下文特徵和句法知識在各自所屬的注意力通道內進行比較、加權，從而識別特定語境下不同上下文特徵和句法知識的貢獻。
這樣一來，那些不準確的，對模型預測貢獻小的上下文特徵和句法知識就能被識別出來，並被分配小的權重，從而避免模型被這些有噪音的資訊誤導。
即便在自動獲取的句法知識不準確的時候，該模型仍能有效識別並利用這種知識。例如，將前文有歧義、句法知識不準確的句子（“他馬上功夫很好”），輸入該雙通道注意力模型後，便得到了正確的分詞和詞性標注結果。
為了測試該模型的性能，論文在一般領域和跨領域分別進行了實驗。
一般領域實驗結果顯示，該模型在5個資料集（CTB5，CTB6，CTB7，CTB9，Universal Dependencies）的表現（F值）均超過前人的工作，也大幅度超過了斯坦福大學的 CoreNLP 工具，和伯克利大學的句法分析器。
即使是在與CTB詞性標注規範不同的UD資料集中，該模型依然能吸收不同標注帶來的知識，並使用這種知識，得到更好的效果。
而在跨領域的實驗中，和斯坦福大學的CoreNLP 工具相比，該模型也有近10個百分點的提升。
▌主動引入和分辨知識，實現中文分詞技術突破
中文分詞在中國科研領域已經有幾十年的歷史。最初的中文分詞是基於詞典構建，詞典的好壞會直接影響到最後分析的效果。如果某個新詞在詞典裡沒有，那麼模型是死活都分不出來的。
這種方式的局限性還在於，詞典和分詞兩件事情中間始終有一條鴻溝，儘管詞典可以編撰得非常全面，但在處理分詞的時候，因為每一句話都有上下文語境，往往會產生多種不同的切分方法，從而無法有效地在當前語境下對分詞結構進行恰當的指導。
從2003年開始，分詞方法出現了新的突破。研究人員提出了打標籤的方式，通過給每一個字打詞首、詞尾、詞中的標籤，不再需要構建詞典，大幅度提升了未登錄詞的召回效果。
到了2014年左右，深度學習和神經網路開始被廣泛應用到中文分詞中，打標籤的模型從之前的淺層學習變成了深度學習，但演算法本質沒有發生變化，所以提升作用並不太大。
近兩年，學界開始研究怎麼在打標籤的過程中加入外部知識和資訊。創新工場的這兩篇文章就是沿著這個路徑，用記憶神經網路的方式記錄對分詞結果有影響的 n元組，並引入對詞性標注有影響的句法知識，將分詞結果和自動獲得的知識銜接起來，既發揮了神經網路的優勢，也把知識的優勢用上，實現了分詞技術上小而有效的改進和突破。
宋彥表示，“從技術創新的角度，我們的貢獻主要有兩點。一是在現有技術的基礎上，建立了一個一體化的模型框架，使用非監督方法構建詞表，並把知識（資訊）融入進來，使用更高層次的句法知識，來幫助詞性標注，起到'他山之石，可以攻玉’的效果。”
“二是主動吸收和分辨不同的外部知識（資訊）。通過鍵-值記憶神經網路和雙通道注意力機制，進行動態權重的分配，能夠有效分辨知識，區分哪些是有效的，哪些是無效的。雖然這些知識是自動獲取的、不準確的，但‘三個臭皮匠，頂個諸葛亮’，經過有效利用，總能湊出一些有用的資訊。如何實現模型的主動吸收和分辨，就變得更加重要。”
據瞭解，今年的ACL大會，在分詞領域一共收錄了18篇論文，創新工場人工智慧工程院同時有2篇入選，也表現出ACL官方對這一貢獻的認可。
▌具備跨領域分詞能力，提升工業應用效率
中文分詞和詞性標注是最底層的應用，對於接下來的應用和任務處理非常重要。例如對於文本分類、情感分析，文本摘要、機器翻譯等，分詞都是不可或缺的基本“元件”。
宋彥表示，做此項研究的目的是主要為了拓展其工業場景的應用，正確的分詞能夠平衡公司應用開發的效率和性能，同時方便人工干預及（預）後處理。
這也是創新工場人工智慧工程院的努力方向之一。工程院成立於2016年9月，宗旨是銜接科技創新和行業賦能，做嫁接科研和產業應用的橋樑，為行業改造業務流程、提升業務效率。
工程院下設北京總部、南京研究院和大灣區研究院。大灣區研究院再下設資訊感知和理解實驗室，專注于對自然語言處理（NLP）領域的研究。執行院長宋彥本人也有超過15年的NLP領域的科研經驗。
“在工業場景使用的時候，跨領域的模型能力是一個非常直接的訴求。”宋彥表示，在某個領域的訓練模型，大概率也需要應用到其他領域。
“如何在新領域缺少資料，或者新領域只有少量未標注資料的情況下，實現模型的冷開機，依然是項巨大的挑戰。如果能利用外部知識，提高模型性能，就能有效地召回很多在訓練集中沒有出現過的新詞。”
例如搜尋引擎的廣告系統，最初也是通過組詞匹配的方式，在某個特定領域訓練其分詞模型，但在進入一個新的領域時，例如從新聞領域進入醫療領域或體育領域，效果往往會大打折扣，甚至頻頻出錯。
而使用跨領域特性後，廣告系統在進入新領域時，便無需額外的資料，就可以對它進行比較準確的分詞和標注，從而有效匹配廣告和客戶，大大提升系統運行的效率和穩定性。
目前，這兩篇論文的工具都已經開源，在下面兩個連結中，可以找到對應的所有代碼和模型，各位朋友可按需自取：
分詞工具：https://github.com/SVAIGBA/WMSeg
分詞及詞性標注工具：https://github.com/SVAIGBA/TwASP
#好家在我在家 #宅料理
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準備好雪克杯跟調酒棒！上課囉！今天紐約調酒師Jeff Solomon要向我們展示如何逐步調出幾乎所有的經典款調酒。觀察他在攪拌，搖動和裝飾時的樣子，然後明天晚上試著自己調出一杯酒吧。
#調酒師 #Cocktail #療癒廚房
00:00 Intro
01:45 Old Fashioned 古典雞尾酒
02:54 Manhattan 曼哈頓
04:03 Whiskey Sour 威士忌酸酒
05:45 Sazerac 賽澤瑞克
07:11 Whiskey Fix 威士忌菲克斯
08:15 Boulevardier 花花公子
08:58 Presbyterian 長老會
09:58 Blinker 布林克
10:41 Improved Whiskey Cocktail 改良式威士忌調酒
11:25 Monte Carlo 蒙地卡羅
12:05 Mint Julep 薄荷朱利普
13:39 Martini 馬丁尼
14:20 Martinez 馬丁尼茲
15:00 Gimlet 琴蕾
15:34 Gin Rickey 琴瑞奇
15:52 Negroni 內格羅尼
16:10 Corpse Reviver Number 2 亡者復甦二號
16:37 Aviation Number 1 飛行一號
17:13 Tom Collins 湯姆可林斯
17:38 Ramos Gin Fizz 拉莫斯琴費茲
19:10 Bramble 荊棘
19:51 20th Century 二十世紀
20:46 Bee’s Knees 蜂之膝
21:18 Last Word 臨別一語
21:53 Vodka Martini 伏特加馬丁尼
22:42 Moscow Mule 莫斯科騾子
23:19 Headless Horseman 無頭騎士調酒
23:30 Vesper 薇絲朋
24:13 Margarita 瑪格麗特
24:47 Paloma 帕洛瑪
25:30 Mexican Firing Squad Special 墨西哥射擊隊特調
26:04 Daiquiri 戴克瑞
26:32 Hemingway Daiquiri 海明威戴克瑞
26:53 Dark n’ Stormy 月黑風高
27:20 Mai Tai 邁泰
28:10 Mojito 莫希托
28:47 Hotel Nacional Special 國際旅店特調
29:31 Sidecar 側車
29:55 French 75 法式75
30:45 Brandy Alexander 白蘭地亞歷山大
31:04 Vieux Carré 老廣場
31:38 Pink Lady 紅粉佳人
32:13 Delmonico Delmonico調酒
32:42 Jack Rose 傑克蘿絲
33:01 Pan American Clipper 泛美飛翦號
33:11 Aperol Spritz Aperol氣泡酒
33:41 Americano 美國佬
34:03 Champagne Cocktail 香檳雞尾酒
34:26 Bamboo 竹子
35:00 Pisco Sour 皮斯可酸酒
35:50 Caipirinha 卡琵莉亞
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n word中文 在 Re: [美加] 黑人的N word - 看板CultureShock - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ 引述《babu4 (寒冷的夏天)》之銘言：
: 常常在電視或網路看到
: 其他種族(黃或白)故意或不小心說到nxggx這個字時
: 在場的黑人都會有很大的反應或情緒
: 我知道這個字對黑人來說是種族歧視
: 但是我想知道的是為什麼黑人本身說這個字不會有問題
: 常常歌詞裡會聽到 nxggx這時是用作什麼意思?
: 另外一些字如chink,banana 大家會覺得是種族歧視嗎?
: 有請大家為我解惑 謝謝
這篇順便當我一個簡單的自我介紹好了
我之前在美國的少年看守所工作過
這個字有聽我們那邊的小孩子解釋過
基本上
negga跟nigger這兩個字的意思完全不同
你在歌詞裡聽到的通常是negga
這個字在非裔族群來說跟boddy是一樣的
基本上他們用這個字通稱他們的朋友
（我有聽過他們對拉丁裔也是這樣稱呼）
但nigger就完全不是這個意思，這個意思我感覺像是叫人「小黑鬼」
這是歧視性字眼
一般講這個字出來就是差不多雙方要準備幹架了
但是我覺得，除非你跟非裔朋友很熟
這兩個字能不要用就不要用
因為很容易念錯跟搞混
（像我現在寫這篇我還是會擔心我把這兩個字的意思顛倒）
我聽我那邊小朋友講幾次我都沒有辦法很準確的發音
為了不必要的誤會
這個字能不用就不要用
另外chink跟前幾篇大家講的ching chung則是對華人的歧視性字眼
至少我是這麼認為
WIKI上面也是這麼說的
有很多小孩子也一直問我這個意思是甚麼
我就直接回答說
這是歧視性字眼
就好像稱呼非裔叫negro或前面的nigger
叫拉丁裔叫spin一樣
（當然啦，我是在團體諮商討論時跟他們聊的）
他們懂了就不會再叫
另外，我感覺是
美國人對這種歧視性字眼其實非常敏感
如果不是語氣很明顯是在開玩笑，自己本身沒有歧視的意思
根本不會聽到會有人把這種字掛在嘴邊
也就是因為這樣
我對小孩子講出華人的歧視性字眼時
一開始我會讓他們瞭解
我再聽到一次就直接關緊閉
也許板上很多大大覺得我反應過度
但是我是覺得，對方無緣無故拿這種歧視性字眼對我叫來叫去
我還要以為那是開玩笑
我沒那種雅量
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我是野鴨大叔～～( ￣ c￣)y▂ξ
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◆ From: 24.42.98.208
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