Data Science Glossary: Difference between revisions
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資料科學 (Data Science)、自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）相關詞彙 | |||
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* [https://en.wikipedia.org/wiki/Discourse_analysis discourse analysis]; [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E7%AF%87%E7%AB%A0%E5%88%86%E6%9E%90 篇章分析]、言談分析; 篇章分析、[https://baike.baidu.com/item/%E8%AF%AD%E7%AF%87%E5%88%86%E6%9E%90 语篇分析]。「分析口語、書面語言、手語、肢體語言等等不同的語言行為（Speech acts）及言外行為。」(資料來源: 維基百科 [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E7%AF%87%E7%AB%A0%E5%88%86%E6%9E%90 篇章分析]) | * [https://en.wikipedia.org/wiki/Discourse_analysis discourse analysis]; [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E7%AF%87%E7%AB%A0%E5%88%86%E6%9E%90 篇章分析]、言談分析; 篇章分析、[https://baike.baidu.com/item/%E8%AF%AD%E7%AF%87%E5%88%86%E6%9E%90 语篇分析]。「分析口語、書面語言、手語、肢體語言等等不同的語言行為（Speech acts）及言外行為。」(資料來源: 維基百科 [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E7%AF%87%E7%AB%A0%E5%88%86%E6%9E%90 篇章分析]) | ||
* Data Voids; 資料空白：2018 年由 Michael Golebiewski 和 danah boyd 提出「某些關鍵詞彙在網路上缺乏足夠、可靠、或多元的內容，使搜尋引擎在回應這些查詢時容易呈現偏頗、低品質或被操弄的資訊。」<ref>Data Voids: | |||
Where Missing Data Can Easily Be Exploited https://datasociety.net/wp-content/uploads/2018/05/Data_Society_Data_Voids_Final_3.pdf</ref> | |||
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== N == | == N == | ||
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition Named-entity recognition] (NER); [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB 命名實體識別]; 命名实体识别。「識別文本中具有特定意義的實體，主要包括人名、地名、機構名、專有名詞等，以及時間、數量、貨幣、比例數值等文字。」(資料來源: [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB 维基百科])。相關頁面：[[Named entity recognition tools]] | * [https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition Named-entity recognition] (NER); [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB 命名實體識別]; 命名实体识别。「識別文本中具有特定意義的實體，主要包括人名、地名、機構名、專有名詞等，以及時間、數量、貨幣、比例數值等文字。」(資料來源: [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB 维基百科])。相關頁面：[[Named entity recognition tools]] | ||
* Neologism learning (新詞學習) | |||
* NLU ([https://en.wikipedia.org/wiki/Natural-language_understanding Natural-language understanding]): [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E7%90%86%E8%A7%A3 自然語言理解] / 自然语言理解。「目標研究如何讓電腦讀懂人類語言。商業應用有電腦理解、機器翻譯、對話、新聞蒐集、語音介面」(資料來源: [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB 维基百科]) | * NLU ([https://en.wikipedia.org/wiki/Natural-language_understanding Natural-language understanding]): [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E7%90%86%E8%A7%A3 自然語言理解] / 自然语言理解。「目標研究如何讓電腦讀懂人類語言。商業應用有電腦理解、機器翻譯、對話、新聞蒐集、語音介面」(資料來源: [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB 维基百科]) | ||
* NLP ([https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing Natural language processing]): [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86 自然語言處理] / 自然语言处理。「此領域探討如何處理及運用自然語言；自然語言處理的挑戰包括有語音識別、自然語言理解、自然語言生成等部分。」(資料來源: [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86 维基百科]) | * NLP ([https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing Natural language processing]): [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86 自然語言處理] / 自然语言处理。「此領域探討如何處理及運用自然語言；自然語言處理的挑戰包括有語音識別、自然語言理解、自然語言生成等部分。」(資料來源: [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86 维基百科]) | ||