google台灣客服ptt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

圖解電子商務與網路行銷

為了解決google台灣客服ptt的問題，作者榮泰生,陳國威 這樣論述：

　　#一單元一概念，迅速掌握電子商務與網路行銷的關鍵與祕訣 　　#全方位網路行銷圖解專業書，理論與實務兼具 　　#圖文並茂．容易理解．快速吸收 　　亞馬遜網路書店的執行長貝佐斯：「這是一個令人嘆為觀止的電子商務時代。」 　　網路行銷（Internet Marketing）是一個必然的趨勢，各類型及規模的組織都必須了解網路行銷所帶來的衝擊和龐大利益，在網路行銷的環境，店址已無關緊要，而且顧客已習慣於享受全天候的服務，傳統公司必須體認到這個現象，才能在現今商業世界中獲得生機，進而取得契機，同時，在網路行銷的世界中，以小博大的例子更是屢見不鮮。 　　本書完整解析電子商務世界

，以及說明有效運用網路行銷策略，適合大專院校、研究所作為行銷管理、企業管理課程的教科書，也是從事或想了解廣告、行銷、企劃等領域社會人士的最佳進修手冊。

軟體專案管理的7道難題：新創時代下的策略思維

為了解決google台灣客服ptt的問題，作者施政源 這樣論述：

　　「替人著想，又要為大局考量！」是我終身奉行的一句話。——寓意科技執行長 施政源 　　軟體的產線與「人」息息相關！客戶是人，開發者是人，業務、客服都是人……以前硬體公司思考的是賣量，現今軟體的銷售模式著重在終端服務，因此替每個人的需求服務絕對是優先考量點！ 　　近幾年，網頁框架的更新速度超快，軟體創造的生態系與硬體相較，恐怕有過之而無不及；而早期的PM知識在軟體世界已經大幅改變了，這也是我們需要研究怎麼管理的原因之所在！但市面上針對「軟體專案管理」為主題書寫的專書不多；即使有，也像教科書硬式教條般讓人不想翻閱，遑論對此領域產生興趣想進一步熱情投入。 　　本書作者以7年級資訊新秀之姿

，投入軟體技術開發新創產業行列。創業近10年以來，他以資訊管理學為基礎，結合資訊人及文人書寫特質，樂於將自身所見所聞所經歷、化為文字與同行業界分享。2012年，他與好友創立寓意科技至今，以外包方式輔以系統化管理，長期與上百位工程師合作，並專擅培養直接與客戶溝通的PM。書中從7道軟體專案管理的難題切入，精心提煉出一道道新創時代的策略思維，不僅是一本菜鳥PM的入門教戰守則，也是一部資深PM進階思考的啟蒙書！ 本書特色 　　看完本書，你可以： 　　◎釐清產品與專案經理有何不同 　　◎練就專案管理見招拆招的心法 　　◎洞悉軟體世界的人性管理模式 　　◎了解潛在風險與成本營收比例   名人推薦 　

　Ben Cheng  香港知名技術研發公司Oursky創辦人 　　游舒帆  商業思維傳教士 　　黃文怡  PTT創業板板主 　　(依姓氏筆畫順序排列)

基於網站爬蟲之智慧客服設計與實作

為了解決google台灣客服ptt的問題，作者楊健鑫 這樣論述：

智慧客服在近一兩年有逐漸普遍化的趨勢，公司行號、銀行、政府機關等都相繼展出自己的智慧客服系統。加上IPv6正逐漸普及當中，5G也在未來的十年內可望商轉，屆時網路將會有巨量的資訊流通而成為全世界最大的百科全書，如果可以將這本百科全書作為智慧客服的知識庫，就可以使智慧客服的能力得到更大的發揮。因此藉由網頁爬蟲將各個領域的網站整理成Dialogue Tree來建構各個領域的知識庫為本研究的另一個重點。 現在的智慧客服大都面向目標知識領域，例如：售後服務、金融問答、疾病查詢等，這樣針對不同的目標領域就要特別再訓練。本論文將Seq2seq應用在智慧客服上，加入了Attention Model、雙

向LSTM等受到好評的技術，旨在建立一個通用化的智慧客服，希望可以藉由讓電腦直接學習該語言的文法，而不是針對特定領域的知識庫進行學習，使所有使用該語言的句子不分領域都可以被電腦理解，使得智慧客服可以更容易的走入人們的生活中。本研究使用了Seq2Seq模型，我們改善了RNN / LSTM輸入與輸出必須保持相同長度的問題，並且將Attention Model應用到Seq2Seq，藉由增加與改良Context Vector解決了句子隨著長度增加導致準確率下降的問題，最後加入了Bi-directional LSTM，提高句子在一字多義狀態下的準確率。 本研究的實驗共分為四組，第一組實驗的目地為證

明在自然語言處理方面，本研究所使用的神經網路模型（Seq2Seq + Attention Model + Bi-directional LSTM）優於其他神經網路模型（LSTM、Seq2Seq、Seq2Seq + Attention Model），使用開源中文語料庫從中抽取5000筆問題作為訓練資料，並從同一個語料庫抽出與訓練資料相異的1000筆問句做為測試資料，若輸出為符合預期的Intent與Entities則判定為正確結果，然後計算正確率，依照LSTM、Seq2Seq、Seq2Seq + Attention Model、Seq2Seq + Attention Model + Bi-dire

ctional LSTM排序，正確率分別為63.4%、69.2%、76.1、82.1。第二組實驗分別對RasaNLU與本研究針對目標領域的知識做問答，目的為驗證神經網路模型在目標領域的準確度是否優於傳統基於統計的機器學習方法，使用5000筆自來水公司的資料 [26] 作為訓練資料，1000筆與訓練資料相異且與水相關的問句做測試，RasaNLU與本研究的正確率分別為86.4%、87.1%；第三組實驗分別對RasaNLU與本研究針對非目標領域的知識做問答，目的為證實神經網路模型在跨領域的通用性是否優於傳統基於統計的機器學習方法，擷取5000筆包含大陸微博、貼吧、豆瓣等知名社群網站與台灣的PTT等8

個公開來源聊天資料庫 [25] 中的問句做為訓練資料，並從同一個語料庫抽出與訓練資料相異的1000筆問句做測試，RasaNLU與本研究的正確率分別為46.3%、83.2%；最後一組實驗將本研究與市面上的小愛同學、Google Assistant、Siri、Samsung bixby做比較。 藉由上面的第一組實驗可以得知，Seq2Seq與Attention Model、Bi-directional LSTM的組合相較其他神經網路的確有較佳的準確率。而第二組與第三組實驗，本研究在目標知識領域上與傳統機器學習準確率相似，但在通用領域上準確率有較大的提升，並且無論在目標知識領域還是通用領域，本研

究在後續的擴充性都較佳。第四組實驗與市面上的語音助理比較後可知雖然本研究對於答案模糊的問題無法做出準確的回答，但在專業領域上擁有較佳的準確度。