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基于词典的方法的比较，机器学习...
情感分析是一种自然语言处理（NLP）方法，它标识了文本中包含的情感。由于其在各种领域的潜在应用，包括财务，市场营销和公众舆论监控，因此受到了极大的关注。在金融领域，情绪分析对于分析市场趋势，预测股票价格和指导投资选择至关重要。本研究论文比较了使用Twitter数据对美国索引的大帽和小帽公司的情感分析中基于词典的方法，机器学习技术和Chatgpt的性能。实施CHATGPT的目的是确定目前正在淹没社交媒体场景的著名工具的有用性。结果表明，随机森林的总体准确性最高，大帽子的83.6％，而小帽子上的森林则达到了78.8％。ChatGpt情感的大帽子的精度为77.44％，而小帽子的精度为72.43％。同时，性能最低的方法是TextBlob，其精度为46.52％，而小帽子的精度为43.57％。随机森林能够理解推文的背景并处理语句和短语，而Chatgpt仍在开发中，但有可能在将来表现更好。在股票市场中使用的语术语和短语很多，这些词语中未包含在TextBlob词典中。因此，TextBlob的性能是性能最低的方法。
Otter.ai（移动应用程序）学生指南
● 点击顶部栏菜单中的铅笔图标。选择要编辑的文本。● 要编辑单个单词，只需点击该单词并重新输入。完成后单击绿色复选标记。● 要编辑整个短语、段落等。双击并突出显示所需文本。完成后单击绿色复选标记。● 将成绩单保存为 Word 文档、Google 文档等后，您还可以在导出后编辑文本。
确保生成ai -awsstatic.com
大语言模型（LLM）中的毒性是指粗鲁，不尊重或不合理的文本的产生。有许多策略可以帮助预防毒性并确保您的生成AI应用中的公平性。例如，您可以从培训数据中识别并删除进攻性语言或有偏见的短语。您还可以进行更狭窄的公平测试，该测试重点介绍了您的应用程序的特定用例，目标受众或最有可能接收的提示和查询。
关于AI大语言模型（LLM）的大惊小怪是什么？
培训过程LLM对来自Internet，书籍，文章，网站的大量文本数据进行了“培训”，基本上是用书面语言的所有内容。在培训期间，它学习了单词，短语和概念之间的模式，联系和关系。它不仅记住文本，而且还学习了语言通常如何流动以及不同的想法在输入提示（通常是问题或命令）中的模式识别中如何连接到LLM，它将分析输入并预测最有可能基于培训期间学到的所有模式来进行下一个文本。不断计算哪些单词和短语最有可能彼此关注的概率。响应生成它通过一次预测一个单词来生成响应，始终选择在上下文中有意义的下一个单词。这很快就会发生，使响应感觉自然而连贯的是要理解的关键是，LLM并没有像人类那样真正“理解”语言 - 他们擅长根据统计模式预测和生成文本，但它们没有真正的理解或意识。当您提出问题时，LLM不会搜索数据库以寻求答案。相反，它在数学上计算了逻辑上遵循输入的最可能的单词序列。
（IJACSA）《国际先进计算机科学与应用杂志》，第 12 卷，第 3 期，2021 年人工智能：机器翻译在法语-印尼语烹饪文本翻译中的准确性
Asriani Abbas 4 哈桑努丁大学 印尼文学研究项目 文化科学系，望加锡，印尼 摘要——机器翻译作为人工智能 (AI) 的使用不断增加，世界上最受欢迎的翻译工具是谷歌翻译 (GT)。该工具不仅用于通过翻译学习和获取外语信息，而且还被用作医院、机场和购物中心互动和交流的媒介。本文旨在探讨机器翻译在翻译法语-印尼语烹饪文本 (食谱) 中的准确性。烹饪文本样本取自互联网。研究结果表明，GT 中机器翻译的符号模型是通过强调源语言和目标语言的概念 (所指) 的等价性，从源语言的能指 (形式) 翻译成目标语言的能指 (形式)。GT 有助于通过单词、短语和句子翻译现有的法语-印尼语烹饪文本概念。烹饪文本机器翻译中遇到的一个问题是文化等值。GT 机器翻译无法准确识别源语言和目标语言的文化背景，因此结果是直译的形式。但是，可以通过从一种语言到另一种语言的单词、短语和句子细化文化等价物的翻译来提高 GT 的准确性。
新闻 - 释放 - chevron-工程和创新中心。 ...
本新闻稿包含与雪佛龙公司的运营和较低碳战略有关的前瞻性陈述，这些陈述基于管理层对石油，化学品和其他与能源相关的行业的当前期望，估计和预测。Words or phrases such as “anticipates,” “expects,” “intends,” “plans,” “targets,” “advances,” “commits,” “drives,” “aims,” “forecasts,” “projects,” “believes,” “approaches,” “seeks,” “schedules,” “estimates,” “positions,” “pursues,” “progress,” “may,” “can,” “could,” “应该，“应”，“预算”，“前景”，“趋势”，“指导”，“焦点”，“轨道”，“目标”，“目标”，“目标”，“策略”，“机会”，“机会”，“潜在”，“野心”，“野心”，“野心”，“愿望”和类似的表达方式，以及这些词语的陈述，以这些词语的陈述，而既定的”，而这些词则是前瞻性的，而这些词则不愿意，但不愿意进行这些陈述，但不愿意进行陈述，但却是不明显的，但要列入这些词。这些陈述不能保证未来的绩效，并且受到许多风险，不确定性和其他因素的影响，其中许多因素超出了公司的控制范围，而且难以预测。因此，实际结果和结果可能与在这种前瞻性陈述中所表达的或预测的结果实质性差异。读者不应对这些前瞻性陈述不依赖，这些陈述仅在本新闻发布之日起说。除非法律要求，否则雪佛龙公司没有义务公开更新任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。
Polaris可再生能源宣布季度股息
本新闻稿包含某些“前瞻性信息”，其中可能包括但不限于未来事件或未来绩效的陈述，管理层对公司将来继续支付股息的能力的期望。这种前瞻性信息反映了管理层当前的信念，并基于当前可用于管理的信息。Often, but not always, forward-looking statements can be identified by the use of words such as “plans”, “expects”, “is expected”, “budget”, “scheduled”, “estimates”, “forecasts”, “predicts”, “intends”, “targets”, “aims”, “anticipates” or “believes” or variations (including negative variations) of such words and phrases or may be identified by statements为了某些行动“可能”，“可能”，“应该”，“将”，“可能”或“将”，发生或实现。许多已知和未知的风险，不确定性和其他因素可能导致实际结果或绩效与前瞻性信息所表达或暗示的任何结果或表现有实质性不同。此类因素包括公司无法支付或增加股息，这些股息可能受到一般业务，经济，竞争，政治和社会不确定性等因素的影响；当前的地热，太阳能和水电产生，开发和/或勘探活动的实际结果以及准备预测潜在地热资源的概率模拟的准确性；随着计划继续完善的项目参数的变化；生产率的可能变化；植物，设备或工艺无法按预期运行；地热和水力发电行业的事故，劳资纠纷和其他风险；政治不稳定或起义或战争；劳动力可用性和离职；获得政府批准或完成
缩回注意：基于计算机视觉模拟系统中计算机视觉的光传感器的设计
在调查包括此文章在内的几篇文章中提出了多个问题后，出版商已撤回了本文。这些担忧包括但不限于本文的文章，同行评审过程不符合教育策略，不适当或无关紧要的参考文献或使用非标准短语。出版商和主持人不再对本文的结果和结论充满信心，并且已经同意应撤回。作者没有回应出版商关于此回答的信件。
平面金项目
本演讲中的所有陈述（除历史事实的陈述外）都是“前瞻性陈述”或“前瞻性信息”，涉及适用证券法的含义，与构造金属法（“公司”）有关探索和开发计划Forward-looking information is often, but not always, identified by the use of words such as "seek", "anticipate", "plan", "continue", "planned", "expect", "project", "predict", "potential", "targeting", "intends", "believe", and similar expressions, or describes a "goal", or variation of such words and phrases or state that certain actions, events or results "may", "should", “可以”，“可能”，“可能”或“将会发生，发生或实现”。许多假设基于不在公司控制范围内的因素和事件，并且没有保证它们是正确的。前瞻性信息并不是未来绩效的保证，并且基于发表声明之日的许多估计和管理假设，包括有关公司矿产项目的勘探和发展计划时机的假设；拟议融资的时间和完成；部署其他钻机的时间和可能性；成功递送冶金测试结果；发布有关我们任何属性的初始资源报告；关于黄金，铜，白银和其他金属价格的未来价格的假设；货币汇率和利率；冶金回收；有利的工作条件；政治稳定；按时获得政府批准和融资；获取现有许可证和许可证的续订，并获得所需的许可和许可；劳动稳定；市场条件下的稳定性；设备的可用性；历史信息的准确性；成功解决争议和预期成本和支出。