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國立政治大學 數位內容碩士學位學程 陳聖智、蔡欣叡所指導 周詩雅的 聊天機器人機制融入英語數位學習之整合型科技接受模型分析 （2021），提出net teacher人工關鍵因素是什麼，來自於聊天機器人、使用者體驗、英語學習、素養、整合型科技接收模型。
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TensorFlow與自然語言處理應用
為了解決net teacher人工 的問題，作者李孟全 這樣論述：
自然語言處理（NLP）是電腦科學、人工智慧、語言學關注電腦和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。自然語言處理是機器學習的應用之一，用於分析、理解和生成自然語言，它與人機交互有關，最終實現人與電腦之間更好的交流。 本書分為12章，內容包括自然語言處理基礎、深度學習基礎、TensorFlow、詞嵌入（Word Embedding）、卷積神經網路（CNN）與句子分類、迴圈神經網路（RNN）、長短期記憶（LSTM）、利用LSTM實現圖像字幕自動生成、情感分析、機器翻譯及智慧問答系統。 本書適合TensorFlow自然語言處理技術的初學者、NLP應用開發人員、NLP研究人員，也適合高等院校和培訓學
校相關專業的師生教學參考。 第1章 自然語言處理基礎 1 1.1 認識自然語言處理 2 1.2 自然語言處理方面的任務 2 1.3 第一階段：偏理論的理性主義 4 1.4 第二階段：偏實踐應用的經驗主義 5 1.5 第三階段：深度學習階段 7 1.6 NLP中深度學習的局限性 9 1.7 NLP的應用場景 10 1.8 NLP的發展前景 13 1.9 總結 14 第2章 深度學習基礎 15 2.1 深度學習介紹 15 2.2 深度學習演變簡述 16 2.2.1 深度學習早期 16 2.2.2 深度學習的發展 17 2.2.3 深度學
習的爆發 17 2.3 神經網路介紹 18 2.4 神經網路的基本結構 19 2.5 兩層神經網路（多層感知器） 22 2.5.1 簡述 22 2.5.2 兩層神經網路結構 22 2.6 多層神經網路（深度學習） 23 2.6.1 簡述 23 2.6.2 多層神經網路結構 24 2.7 編碼器-解碼器網路 24 2.8 隨機梯度下降 25 2.9 反向傳播 27 2.10 總結 31 第3章 TensorFlow 32 3.1 TensorFlow概念解讀 32 3.2 TensorFlow主要特徵 33 3.2.1 自動求微分 33 3.2.2 多語言支援
33 3.2.3 高度的靈活性 34 3.2.4 真正的可攜性 34 3.2.5 將科研和產品聯繫在一起 34 3.2.6 性能*化 34 3.3 TensorFlow安裝 34 3.4 TensorFlow計算圖 40 3.5 TensorFlow張量和模型會話 42 3.5.1 張量 42 3.5.2 會話 43 3.6 TensorFlow工作原理 43 3.7 通過一個示例來認識TensorFlow 45 3.8 TensorFlow用戶端 47 3.9 TensorFlow中常見元素解讀 49 3.9.1 在TensorFlow中定義輸入 50 3.9.
2 在TensorFlow中定義變數 56 3.9.3 定義TensorFlow輸出 57 3.9.4 定義TensorFlow運算或操作 58 3.10 變數作用域機制 68 3.10.1 基本原理 68 3.10.2 通過示例解讀 69 3.11 實現一個神經網路 71 3.11.1 數據準備 71 3.11.2 定義TensorFlow計算圖 71 3.11.3 運行神經網路 73 3.12 總結 75 第4章 詞嵌入 77 4.1 分散式表示 78 4.1.1 分散式表示的直觀認識 78 4.1.2 分散式表示解讀 78 4.2 Word2vec模型（
以Skip-Gram為例） 84 4.2.1 直觀認識Word2vec 85 4.2.2 定義任務 85 4.2.3 從原始文本創建結構化資料 85 4.2.4 定義詞嵌入層和神經網路 86 4.2.5 整合 87 4.2.6 定義損失函數 89 4.2.7 利用TensorFlow實現Skip-Gram模型 93 4.3 原始Skip-Gram模型和改進Skip-Gram模型對比分析 96 4.3.1 原始的Skip-Gram演算法的實現 97 4.3.2 將原始Skip-Gram與改進後的Skip-Gram進行比較 98 4.4 CBOW模型 98 4.4.1 CB
OW模型簡述 98 4.4.2 利用TensorFlow實現CBOW 演算法 100 4.5 Skip-Gram和 CBOW對比 101 4.5.1 Skip-Gram和CBOW模型結構分析 101 4.5.2 代碼層面對比兩模型性能 102 4.5.3 Skip-Gram和CBOW模型孰優 104 4.6 詞嵌入演算法的擴展 105 4.6.1 使用Unigram分佈進行負採樣 105 4.6.2 降採樣 107 4.6.3 CBOW 和其擴展類型比較 107 4.7 結構化Skip-Gram和連續視窗模型 108 4.7.1 結構化Skip-Gram演算法 108 4
.7.2 連續視窗模型 110 4.8 GloVe模型 111 4.8.1 共現矩陣 112 4.8.2 使用GloVe模型訓練詞向量 112 4.8.3 GloVe模型實現 113 4.9 使用Word2Vec進行文檔分類 114 4.9.1 資料集 115 4.9.2 使用詞向量對文檔進行分類 115 4.9.3 小結 119 4.10 總結 120 第5章 卷積神經網路與句子分類 121 5.1 認識卷積神經網路 121 5.1.1 卷積神經網路的歷史演變 121 5.1.2 卷積神經網路結構簡述 122 5.2 輸入層 125 5.3 卷積運算層 12
6 5.3.1 標準卷積 126 5.3.2 帶步幅的卷積 127 5.3.3 帶填充的卷積 127 5.3.4 轉置卷積 128 5.3.5 參數共用機制 129 5.4 啟動函數 131 5.4.1 常見啟動函數及選擇 131 5.4.2 各個非線性啟動函數對比分析 132 5.5 池化層 134 5.5.1 理解池化 134 5.5.2 池化作用 135 5.5.3 池化 135 5.5.4 平均池化 136 5.6 全連接層 136 5.7 整合各層並使用反向傳播進行訓練 137 5.8 常見經典卷積神經網路 138 5.8.1 AlexNet 138
5.8.2 VGGNet 143 5.8.3 Google Inception Net 146 5.8.4 ResNet網路 149 5.9 利用CNN對MNIST資料集進行圖片分類 150 5.9.1 資料樣本 151 5.9.2 實現CNN 151 5.9.3 分析CNN產生的預測結果 153 5.10 利用CNN進行句子分類 154 5.10.1 CNN結構部分 154 5.10.2 池化運算 157 5.10.3 利用CNN實現句子分類 158 5.11 總結 160 第6章 迴圈神經網路 161 6.1 計算圖及其展開 162 6.2 RNN解讀 1
63 6.2.1 序列資料模型 163 6.2.2 數學層面簡要解讀RNN 165 6.3 通過時間的反向傳播演算法 166 6.3.1 反向傳播工作原理 166 6.3.2 直接使用反向傳播的局限性 167 6.3.3 通過反向傳播訓練RNN 168 6.3.4 截斷BPTT 168 6.3.5 BPTT的局限性——梯度消失和梯度爆炸 168 6.4 RNN的應用類型 170 6.4.1 一對一的RNN 170 6.4.2 一對多的RNN 170 6.4.3 多對一的RNN 171 6.4.4 多對多的RNN 171 6.5 利用RNN生成文本 172 6.5.1
定義超參數 172 6.5.2 隨著時間的推移展開截斷BPTT的輸入 173 6.5.3 定義驗證資料集 173 6.5.4 定義權重值和偏差 174 6.5.5 定義狀態永久變數 174 6.5.6 使用展開的輸入計算隱藏狀態和輸出 174 6.5.7 計算損失 175 6.5.8 在新文本片段的開頭重置狀態 175 6.5.9 計算驗證輸出 176 6.5.10 計算梯度和優化 176 6.6 輸出新生成的文本片段 176 6.7 評估RNN的文本結果輸出 177 6.8 困惑度——文本生成結果品質的度量 178 6.9 具有上下文特徵的迴圈神經網路——RNN
-CF 179 6.9.1 RNN-CF的技術說明 180 6.9.2 RNN-CF的實現 181 6.9.3 定義RNN-CF超參數 181 6.9.4 定義輸入和輸出預留位置 181 6.9.5 定義RNN-CF的權重值 182 6.9.6 用於維護隱藏層和上下文狀態的變數和操作 183 6.9.7 計算輸出 184 6.9.8 計算損失 185 6.9.9 計算驗證輸出 185 6.9.10 計算測試輸出 186 6.9.11 計算梯度和優化 186 6.10 使用RNN-CF生成的文本 186 6.11 總結 188 第7章 長短期記憶 190 7.1
LSTM簡述 191 7.2 LSTM工作原理詳解 192 7.2.1 梯度資訊如何無損失傳遞 194 7.2.2 將資訊裝載入長時記憶細胞 194 7.2.3 更新細胞狀態可能產生的問題及解決方案 196 7.2.4 LSTM模型輸出 199 7.3 LSTM與標準RNN的區別 200 7.4 LSTM如何避免梯度消失和梯度爆炸問題 201 7.5 優化LSTM 203 7.5.1 貪婪採樣 203 7.5.2 集束搜索 204 7.5.3 使用詞向量 205 7.5.4 雙向LSTM 206 7.6 LSTM的其他變體 207 7.6.1 窺視孔連接 207 7
.6.2 門控迴圈單元 208 7.7 總結 210 第8章 利用LSTM自動生成文本 211 8.1 文本到文本的生成 212 8.1.1 文本摘要 212 8.1.2 句子壓縮與融合 213 8.1.3 文本複述生成 213 8.2 意義到文本的生成 214 8.2.1 基於深層語法的文本生成 214 8.2.2 基於同步文法的文本生成 215 8.3 資料到文本的生成 216 8.4 文本自動生成前的資料準備 218 8.4.1 資料集 218 8.4.2 預處理數據 220 8.5 實現LSTM 220 8.5.1 定義超參數 221 8.5.2 定
義參數 221 8.5.3 定義LSTM細胞及其操作 223 8.5.4 定義輸入和標籤 223 8.5.5 定義處理序列資料所需的序列計算 224 8.5.6 定義優化器 225 8.5.7 隨著時間的推移衰減學習率 225 8.5.8 進行預測 226 8.5.9 計算困惑度（損失） 227 8.5.10 重置狀態 227 8.5.11 貪婪採樣打破重複性 227 8.5.12 生成新文本 227 8.5.13 示例生成的文本 228 8.6 標準LSTM與帶有窺視孔連接和GRU的LSTM的比較 229 8.6.1 標準LSTM 229 8.6.2 門控迴圈單元
231 8.6.3 帶窺視孔連接的LSTM 233 8.6.4 隨著時間的推移訓練和驗證困惑度 235 8.7 優化LSTM——集束搜索 236 8.7.1 實現集束搜索 236 8.7.2 使用集束搜索生成文本的示例 238 8.8 改進LSTM——使用詞而不是n-gram生成文本 239 8.8.1 維度問題 239 8.8.2 完善Word2vec 239 8.8.3 使用Word2vec生成文本 240 8.8.4 使用LSTM-Word2vec和集束搜索生成文本的示例 241 8.8.5 困惑度隨著時間推移的變化情況 242 8.9 使用TensorFlow
RNN API 242 8.10 總結 246 第9章 利用LSTM實現圖像字幕自動生成 247 9.1 簡要介紹 248 9.2 發展背景 248 9.3 利用深度學習框架從圖像中生成字幕 249 9.3.1 End-to-End 框架 249 9.3.2 下拉式列示方塊架 251 9.3.3 其他框架 252 9.4 評估指標和基準 253 9.5 近期研究 254 9.6 圖像字幕的產業佈局 255 9.7 詳解圖像字幕自動生成任務 255 9.7.1 認識資料集 255 9.7.2 用於圖像字幕自動生成的深度學習管道 257 9.7.3 使用CNN提取
圖像特徵 259 9.7.4 使用VGG-16載入權重值並進行推理 260 9.7.5 學習詞向量 264 9.7.6 為LSTM模型準備字幕資料 265 9.7.7 生成LSTM的資料 266 9.7.8 定義LSTM 267 9.7.9 定量評估結果 270 9.7.10 為測試圖像集生成字幕 273 9.7.11 使用TensorFlow RNN API和預訓練的GloVe詞向量 276 9.8 總結 284 第10章 情感分析 286 10.1 認識情感分析 286 10.2 情感分析的問題 288 10.3 情感文檔分類 291 10.4 句子主觀性與情
感分類 292 10.5 基於方面（Aspect）的情感分析 293 10.6 情感詞典生成 293 10.7 意見摘要 294 10.8 比較觀點分析 294 10.9 意見搜索 295 10.10 垃圾評論檢測 295 10.10.1 垃圾評論概述 295 10.10.2 垃圾評論的類型 296 10.10.3 可觀察到的資訊 297 10.10.4 資料樣本 298 10.10.5 垃圾評論檢測方法 299 10.11 評論的品質 302 10.12 利用TensorFlow進行中文情感分析實現 304 10.12.1 訓練語料 304 10.12.2 分詞
和切分詞 304 10.12.3 索引長度標準化 305 10.12.4 反向切分詞 305 10.12.5 準備詞向量矩陣 306 10.12.6 填充和截短 306 10.12.7 構建模型 306 10.12.8 結論 307 10.13 總結 308 第11章 機器翻譯 310 11.1 機器翻譯簡介 311 11.2 基於規則的翻譯 312 11.2.1 基於轉換的機器翻譯 312 11.2.2 語際機器翻譯 314 11.2.3 基於字典的機器翻譯 317 11.3 統計機器翻譯 318 11.3.1 統計機器翻譯的基礎 318 11.3.2 基於
詞的翻譯 319 11.3.3 基於短語的翻譯 319 11.3.4 基於句法的翻譯 320 11.3.5 基於分層短語的翻譯 321 11.3.6 統計機器翻譯的優勢與不足 321 11.4 神經網路機器翻譯 321 11.4.1 發展背景 321 11.4.2 神經網路機器翻譯的特性 323 11.4.3 通過例子來認識神經網路機器翻譯（NMT）模型的結構 323 11.4.4 神經網路機器翻譯（NMT）模型結構詳解 323 11.5 神經網路機器翻譯（NMT）系統的前期準備工作 326 11.5.1 訓練階段 326 11.5.2 反轉源語句 327 11.5.3
測試階段 328 11.6 BLEU評分——評估機器翻譯系統 329 11.6.1 BLEU簡述 329 11.6.2 BLEU度量 330 11.6.3 BLEU的調整和懲罰因數 332 11.6.4 BLEU得分總結 333 11.7 完整實現神經網路機器翻譯——德語到英語翻譯 333 11.7.1 關於樣本資料 334 11.7.2 預處理數據 334 11.7.3 學習詞向量 335 11.7.4 定義編碼器和解碼器 336 11.7.5 定義端到端輸出計算 338 11.7.6 神經網路機器翻譯系統運行結果（部分）的展示 339 11.8 結合詞向量訓練
神經網路機器翻譯系統 342 11.8.1 化資料集詞彙和預訓練詞向量之間的匹配 342 11.8.2 為詞嵌入層定義TensorFlow變數 344 11.9 優化神經網路機器翻譯系統 346 11.9.1 Teacher Forcing演算法 346 11.9.2 深度 LSTM 348 11.9.3 注意力模型 349 11.10 實現注意力機制 356 11.10.1 定義權重值 356 11.10.2 計算注意力 357 11.10.3 含有注意力機制的神經網路機器翻譯的部分翻譯結果 358 11.11 視覺化源語句和目標語句的注意力 361 11.12 歷史
性突破——BERT模型 362 11.12.1 BERT模型簡述 362 11.12.2 BERT模型結構 363 11.13 總結 364 第12章 智慧問答系統 366 12.1 概要 366 12.2 基於知識庫的問答 367 12.2.1 信息抽取 367 12.2.2 語義分析模式 371 12.2.3 資訊抽取與語義分析小結 374 12.2.4 挑戰 374 12.3 機器理解中的深度學習 375 12.3.1 任務描述 375 12.3.2 基於特徵工程的機器理解方法 378 12.3.3 機器理解中的深度學習方法 381 12.4 利用Tens
orFlow實現問答任務 386 12.4.1 bAbI資料集 386 12.4.2 分析GloVe並處理未知權杖 387 12.4.3 已知或未知的資料部分 388 12.4.4 定義超參數 390 12.4.5 神經網路結構部分 391 12.4.6 輸入部分 392 12.4.7 問題部分 392 12.4.8 情景記憶部分 392 12.4.9 注意力部分 393 12.4.10 答案模組 394 12.4.11 模型優化 395 12.4.12 訓練模型並分析預測 395 12.5 總結 397
聊天機器人機制融入英語數位學習之整合型科技接受模型分析
為了解決net teacher人工 的問題，作者周詩雅 這樣論述：
隨著數位學習時代的進步，資訊科技融入教學逐漸趨於成熟且多元，透過網際網路在平台中提供使用者各種交流與互動，為資訊分享達到聯繫、學習的目的。學習方式的改變，不再局限於傳統的課程講述而是與生活接軌，學習者為學習中心的教學方式，也為當今教育改革的主軸。這也顯示隨著知識經濟下與後疫情時代數位服務的需求增加，在創新科技推動模式從「技術導向」轉為重視「需求導向」，面對未來環境中借重科技學習的趨勢，以及對於新媒介科技使用，所需要建立的關鍵核心素養為之重要。近年來AI機器學習、自然語言處理的進步，自科技大廠紛紛宣布開放Chatbot API後，已發展出不同的應用，教育型聊天機器人在教育界中作為學習者在娛樂、
語言學習、及教學上的工具，已有實際案例，卻缺乏相關文獻以了解背後之歸因。因此本研究旨在探討數位工具導入英語數位學習之應用，應用聊天機器人之多媒體形式互動的學習歷程，了解學習過程中的自我學習的態度與動機，以期能對學習者有利與幫助學習。研究透過使用者測試、訪談、分析回饋，納入互動相關概念，也利用問卷調查班級學生共29位，與2位專家進行半結構式訪談，並搜集7位學習者的使用者訪談回饋與觀察後，整理出實際使用行為與回饋。研究結果發現，數位工具導入英語數位學習之應用對使用者行為與回饋上有正向的影響，而分群為高低成就學生，兩者間在系統特性上都一致認同聊天機器人具有互動性，而差異在於學習高成就的學習者較重視系
統特性的持續性與反覆性，學習低成就的學習者則是重視系統特性的鼓勵與回應。而在教材特性回饋上，學習者會因為與生活的想像連結、課外補充而加以使用；最後學習者認為使用聊天機器人更能夠完成複習跟精進英語，進一步加強學習與補充課外知識為之重要。
以陰影偵測與刪除技術提升影片修補之真實性
為了解決net teacher人工 的問題，作者張玴維 這樣論述：
一般錄製的影片常會出現一些不期待入鏡的物件，目前的處理方式大多採取手動標示出物件，再使用修圖軟體進行物件消除和背景修補，但這種方法非常耗時而且修補的結果也未必盡如理想，因此對應的機器學習的方法被提出來。但現有機器學習修補影片的演算法，通常只專注於物件修補，因此會出現物件移除後陰影仍然存在的情形。本論文提出基於深度學習之影片修補和陰影消除的架構，可解決現有影片物件修補技術無法同時修補陰影的問題，也同時解決人工標記和修圖帶來的耗時問題。本研究在影片修補架構中加入TVSD-Net進行陰影偵測，並在G2R-ShadowNet添加判別器和VGG-19網路提取陰影內的全局特徵進行細化，最終得到陰影刪除結
果，解決原G2R-ShadowNet刪除陰影後邊界與背景不連貫的問題。對數值的調整也加入了最佳化的分析來找出一個訓練效果最佳的模型。實驗結果顯示本論文提出的方法可達到同時修補影片物件和陰影的效果，在客觀影像品質評量PSNR和SSIM均有所提升。