中文文字的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

方寸天地看人間：燈火闌珊處，尋一代少年背影

為了解決中文文字的問題，作者逸之 這樣論述：

　　作者以一個母親的角度，不想讓她的女兒再經歷「你的前輩們所經歷過的惶恐與無能之感」，乃立下心願，為女兒和同代人寫出他們一代在少年歲月中所經所見的大陸中國。   　　「我自認我們一代少年時的經歷，亦是大陸中國當年的映射，因而不應被我們的沉默淹沒一棄了之，惟願人人盡微薄之力，在此岸留下自己的燈盞，傳於後人。惟有勉力守住自己微細的燈焰，此岸才不會被黑暗湮沒，相信這也是祂對於每條送往人間的生命的期待。如今的自己身處華夏王土之外，雖非桃花源中人，但終是大陸中國體制外之人。若能以餘生閒暇以自己的筆，為那些無法言說的小民人生留下些許痕跡，讓後代人理解，又何樂而不為呢？」

中文文字進入發燒排行的影片

以分析長照訪問資料建立友善聊天機器人之研究

為了解決中文文字的問題，作者曹琮閔 這樣論述：

本研究為了排解長者心中的鬱悶及孤獨感，希望建置一個可以與長者持續對話的聊天機器人，而本研究至雲林地區訪問了若干位長者後，將這些訪問的資料進行預處理，接著藉由自然語言處理技術如Jieba斷詞、TF-IDF，分析長者在訪問內容中常提及的字詞，並使用Word2Vec技術把關鍵字詞與本研究所歸納的五大意圖進行相似性比較，最後依據上述分析結果，採用意圖式設計建置聊天機器人。而本研究選用Google提供的Dialogflow套件進行意圖式設計，希望讓聊天機器人能夠接收到長者對話中的意圖，進而做出對應的回話。本研究實驗因礙於隱私權及老人精神狀況等問題，本研究尋找了本校碩士同學3位，作為本研究的對話測試使用

者，模擬長者的用語和聊天機器人進行不含有代名詞語句的對話，於第四章展示以上測試的對話結果，提供未來欲設計相關聊天機器人的設計者參考。

機器學習入門：使用Scikit-Learn與TensorFlow

為了解決中文文字的問題，作者黃建庭 這樣論述：

　　◎從機器學習的基礎知識開始，逐步建構相關的延伸應用。 　　◎以經典範例搭配步驟化解說，帶領讀者掌握應用的訣竅！ 　　．使用Kaggle網站的資料集，讀者可以透過本書所提供連結或關鍵字搜尋下載。 　　．使用Pandas與Numpy處理與分析資料。 　　．以Scikit-Learn實作監督式學習－線性廻歸、邏輯廻歸、決策樹、K-近鄰演算法、支援向量機，以及非監督式學習－K-means分群與階層式分群。 　　．使用TensorFlow建立神經網路進行運算，實作前向傳播算法與反向傳播算法的運算過程。 　　．介紹卷積神經網路的概念與運算過程，並使用TensorFlow 建立卷積

神經網路進行運算。  

二階段權重式檢索方法於中醫藥問答系統之研究

為了解決中文文字的問題，作者趙宏憲 這樣論述：

現今的社會逐漸邁向高齡化，伴隨著養身、保健等意識抬頭，中醫藥漸漸地走入了大眾的視野中，中醫藥包含了如今常見的食補，具有養生、延緩老化之作用；且在治療方面也是以較為溫和的方式對患者進行治療，達到降低副作用之功效。近年來，開始了中西醫合併治療，透過將傳統醫學與現代醫學的精華融合，臨床上可依病人病情需要，給予合適的醫療方法來改善病情。然而，許多疾病及中醫藥物的使用上，一般民眾的認知與醫療專業知識仍有一定的落差，隨著網際網路、搜尋引擎、資訊檢索以及人工智慧與自然語言處理技術的蓬勃發展，如何解決民眾查詢時問句意圖不明確、關鍵字較少等情況，成為了重要且必須面對的研究方向。 本研究目的為應用詞彙量化及語

言模型技術，提出二階段權重式檢索計分機制來動態衡量上下文關聯及關鍵詞衍生的影響，提供一般民眾以日常口語方式有效檢索中醫藥相關資訊，並探討語意與關鍵字數量多寡之關係。本研究特定目標主要包含：(1)應用最新語言模型方法-BERT及Word2vec，分別建構上下文關聯及關鍵詞衍生語言模型，進而建立二階段權重式檢索計分機制，以有效改善檢索文句長短不一及意圖不明確而所造成的候選文章混淆問題；(2)發展一中醫藥智慧檢索平台，進行相關實驗評估並展現所提方法之實用性與效能。 本研究具體發展出一可透過口語描述檢索出中醫藥相關知識的二階段權重式檢索計分機制之查詢輔助系統。隨機於爬行而得之10140筆資料庫中擷取

的資料進行測試，在Top-10正確率原則下，檢索正確率已可達100%，實驗結果呈現本研究所題方法實用型與可行性，未來將可提供更快速、方便的口語化中醫藥二階段權重計分檢索系統，擷取出使用者所需之中醫藥文件內容，提供使用者想要的中醫藥資訊。透過本研究之實現，確實可提供符合一般使用者檢索中醫藥資訊的輔助系統，以具體呈現中醫藥知識普及之作為。