起首須要清晰“斷定尺度”。大都環(huán)境下默許的感情剖析的評(píng)判尺度是“一段文本的感情多分類(lèi)的準(zhǔn)確性”。那是有問(wèn)題的。由于談天不同于陳說(shuō)，那背地波及到一個(gè)實(shí)質(zhì)的區(qū)別——“是不是有交互”。一旦波及到交互，感情剖析（senTImentanalysis）評(píng)判尺度的復(fù)雜度就要回升不止一個(gè)數(shù)量級(jí)了。
“AffecTIveCompuTIng”跟NLU是AI范疇緊張的研討標(biāo)的目的，而此中針對(duì)中文的感情、感情辨認(rèn)與明白，竹間智能曾經(jīng)做了許多研討與摸索，愿望資助AI正在語(yǔ)義明白的根底上更進(jìn)一步，實(shí)現(xiàn)真正的人機(jī)感情交互。此次咱們約請(qǐng)竹間智能高等算法工程師鄧霖，去深化天分享一些竹間正在中文感情、感情辨認(rèn)上的履歷，并從技巧，貿(mào)易，人文等多個(gè)角度談?wù)勅艉握趯?duì)話(huà)中斷定跟應(yīng)用感情，和感情斷定的緊張意思。愿望對(duì)各人有所資助。
本文行文布局以下，共分為三個(gè)部門(mén)：
一、無(wú)交互的感情剖析，其遍及的技巧實(shí)現(xiàn)方法及貿(mào)易使用
兩、交互式感情剖析的難處跟辦理思緒
三、感情正在人類(lèi)信息溝通中的意思跟作用，和若何使用
一、無(wú)交互的感情剖析，其遍及的技巧實(shí)現(xiàn)方法及貿(mào)易使用
1.無(wú)交互文本感情剖析的遍及技巧實(shí)現(xiàn)方法
感情剖析（senTImentanalysis）又稱(chēng)傾向性剖析，定見(jiàn)抽?。∣pinionextraction），感情發(fā)掘（Sentimentmining），客觀剖析（Subjectivityanalysis）等，是對(duì)帶有感情色采的主觀性文本停止剖析、處置懲罰、演繹跟推理的進(jìn)程。
現(xiàn)階段，感情剖析正在傳統(tǒng)機(jī)械學(xué)習(xí)上的次要研討方式仍是基于一些傳統(tǒng)算法，例如，SVM、信息熵、CRF等?；跈C(jī)械學(xué)習(xí)的感情剖析，其劣勢(shì)在于存在對(duì)多種特點(diǎn)建模的才能。要用人工標(biāo)注的單個(gè)詞作為特點(diǎn)，而語(yǔ)料的缺乏常常就是機(jī)能的瓶頸。
當(dāng)然也有基于感情辭書(shū)的感情分析方法，也就是使用感情辭書(shū)中紀(jì)錄的詞語(yǔ)或短語(yǔ)的感情偏向水平跟強(qiáng)度信息對(duì)文本停止感情分類(lèi)。這個(gè)便比力依賴(lài)于人工構(gòu)建跟抽取的特點(diǎn)了。會(huì)遭到感情辭書(shū)本身的質(zhì)量和合用范疇的局限，否定詞也是一個(gè)小坑。（構(gòu)建感情辭書(shū)普通采取bootstrapping的方式）
至于深度學(xué)習(xí)正在感情剖析上的品種便比力多了，有各類(lèi)方式的綜合翻新，好比有應(yīng)用LSTM聯(lián)合句法分析樹(shù)，另有基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟撐持向量機(jī)的。除準(zhǔn)確率能有較著的進(jìn)步中，緊張的是可以自動(dòng)從無(wú)標(biāo)注的文本中學(xué)習(xí)文本中的潛藏特點(diǎn)，并可以實(shí)現(xiàn)端到真?zhèn)€分類(lèi)。
這些技巧也并沒(méi)有自力，常常皆是混淆利用，以此去揚(yáng)長(zhǎng)避短，從而到達(dá)一種絕對(duì)平衡的后果。
2.無(wú)交互的文本感情剖析的貿(mào)易使用
●感情剖析最大的應(yīng)用層在于評(píng)論的挑選跟歸類(lèi)，之所以這個(gè)使用最普遍，就是由于第一這個(gè)使用離商業(yè)價(jià)值很近，第二沒(méi)有須要做到特殊深，良多時(shí)間只有做到正負(fù)分類(lèi)便能發(fā)生可見(jiàn)的收益了。好比關(guān)于一個(gè)餐廳來(lái)講，可能做到把對(duì)于本人的相關(guān)好評(píng)自動(dòng)抽取并正在本人的網(wǎng)站輪播大概就夠了。
電商平臺(tái)里對(duì)于商品評(píng)論的標(biāo)簽提取也可以道是感情剖析。
對(duì)于評(píng)論的感情剖析，再做深一點(diǎn)就是定見(jiàn)發(fā)掘，那便波及到關(guān)系劃定規(guī)矩了。也就是做得更細(xì)，能看到用戶(hù)究竟是對(duì)產(chǎn)物的哪個(gè)屬性愜意或許不滿(mǎn)，好比我以為這件衣服有色差或許材質(zhì)不敷好等。
再做好面就是能把感情的強(qiáng)度默示出來(lái)（強(qiáng)正面，強(qiáng)正面，中性，強(qiáng)負(fù)面，強(qiáng)負(fù)面），和增長(zhǎng)感情的分類(lèi)。
也可以反向思慮，應(yīng)用感情剖析評(píng)論，做用戶(hù)的分類(lèi)聚類(lèi)。
●另有一個(gè)使用是猜測(cè)交際收集上的言論走向。美國(guó)大選那段時(shí)間，感情剖析施展了至關(guān)重要的猜測(cè)作用，經(jīng)由過(guò)程應(yīng)用Twitter上的大批文本停止剖析，去猜測(cè)整體的言論走向。那也是正在傳統(tǒng)查詢(xún)拜訪(fǎng)皆顯現(xiàn)特朗普會(huì)輸?shù)臅r(shí)間他卻顯示得固若金湯的緣故原由。
這方面本人做得好玩的話(huà)，可以爬爬交際網(wǎng)站中熱點(diǎn)事宜的回覆跟評(píng)論，然后剖析剖析言論的走向，說(shuō)不定便成了一個(gè)PR的專(zhuān)業(yè)剖析產(chǎn)物了呢。借可以看看有幾言論問(wèn)題是從網(wǎng)站中炒起來(lái)的，企業(yè)仍是相稱(chēng)在意相關(guān)言論的走向的，究竟結(jié)果言論錯(cuò)位招致的用戶(hù)認(rèn)知轉(zhuǎn)變不是隨意砸錢(qián)便能扳回去的。以是要是實(shí)現(xiàn)了下準(zhǔn)確率的猜測(cè)，關(guān)于企業(yè)來(lái)講，或者可以必然水平上做到防患于未然。
●以上這些皆算絕對(duì)間接的使用。實(shí)在間接性的話(huà)，實(shí)在感情剖析的方向性斷定關(guān)于構(gòu)建較深層的個(gè)性化推舉體系有著比力年夜的資助，能較好天明白關(guān)于分歧品種商品和分歧屬性的偏好水平，從而具有必然的符號(hào)推理才能，絕對(duì)于現(xiàn)階段無(wú)論是按itemCF、userCF仍是隱語(yǔ)音模子方法的推舉體系皆更存在可解釋性與理解力。
當(dāng)一點(diǎn)點(diǎn)慢慢曉得了偏好傾向性后，實(shí)在對(duì)于用戶(hù)的精準(zhǔn)建模也便逐步明晰了，從多個(gè)偏好中借能停止進(jìn)一步的發(fā)掘去推理用戶(hù)屬性。一個(gè)深刻的用戶(hù)模子能發(fā)生的商業(yè)價(jià)值是不問(wèn)可知的。當(dāng)然對(duì)于用戶(hù)的建?，F(xiàn)階段的研討也沒(méi)有多，根本是個(gè)藍(lán)海，咱們正在測(cè)驗(yàn)考試來(lái)實(shí)現(xiàn)，從文本中不休網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)的偏好、屬性等，再停止進(jìn)一步的發(fā)掘跟推導(dǎo)。這邊先沒(méi)有開(kāi)展了，當(dāng)前會(huì)有文章開(kāi)展細(xì)說(shuō)的。
兩、交互式的文本感情剖析
下面道的實(shí)在皆是“0交互的感情剖析”使命。
皆是以單人敘述的方法，能夠是短句子也能夠是一段話(huà)，皆有一個(gè)焦點(diǎn)共同點(diǎn)——“不交互”。
以是相對(duì)而言比力簡(jiǎn)單，只有按無(wú)交互的敘述方法做解決方案便好：便像剖析微博一樣，來(lái)斷定這些漫筆本就好了，然后再增長(zhǎng)一個(gè)連續(xù)的感情疊加跟衰減的函數(shù)便可以了。
不外好像如許做下去可能帶來(lái)的代價(jià)借遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
這里要明白幾個(gè)問(wèn)題：
●感情正在人類(lèi)信息交互時(shí)的作用是甚么？
●曉得了感情形態(tài)后能干什么？
●怎樣最大化天應(yīng)用這些信息締造代價(jià)？
分揀機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景始終信任一句話(huà)——“問(wèn)題比謎底緊張”，曉得問(wèn)題是第一步，特別是正在不確定性這么下的期間下。
那三個(gè)問(wèn)題實(shí)在須要站正在更下的層面來(lái)思慮，也就是起首要從感情正在人類(lèi)信息溝通中的意思起頭思慮，再推理出怎樣使用，和怎樣更高效率天使用。這些問(wèn)題稍厥后商量，咱們先去看看有了交互后的感情剖析會(huì)有甚么變更？
為何一旦有了“交互”，感情剖析便變得那么易？
第一：交互是一個(gè)連續(xù)的進(jìn)程而不是短時(shí)流動(dòng)的。而那從實(shí)質(zhì)上轉(zhuǎn)變了感情斷定的評(píng)估方法。正在無(wú)交互的時(shí)間，好比商品評(píng)論，您斷定這段話(huà)是甚么感情分類(lèi)后便可以實(shí)現(xiàn)代價(jià)了，是明晰的分類(lèi)使命。但用正在對(duì)話(huà)上便沒(méi)有太一樣了，感情形態(tài)連續(xù)正在變，剖析任何單一的一句話(huà)是不很大意思的，那不再是一個(gè)簡(jiǎn)略的分類(lèi)使命了。關(guān)于連續(xù)的進(jìn)程，簡(jiǎn)略的解決方案是減一個(gè)增益跟衰減的函數(shù)，但這個(gè)函數(shù)怎樣寫(xiě)？理論依據(jù)是甚么？怎樣斷定這個(gè)函數(shù)寫(xiě)得好不好？莫非靠人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)來(lái)剖析么。
藥品分揀機(jī)器人批發(fā)價(jià)格第二：交互的存在將大部分的形態(tài)信息皆潛藏了起來(lái)。正在明面上能看到的不到5%，只是冰山一角。而且交互的單方皆默許對(duì)方曉得良多信息。好比相同主客體之間的關(guān)聯(lián)形態(tài)、相互的需要目標(biāo)、感情形態(tài)、社會(huì)關(guān)系、情況、之前聊到的內(nèi)容，和皆具有的知識(shí)，性格，三觀等等。
然后您會(huì)發(fā)明以下一些景象：
1.兩個(gè)人之間配合的信息越多便越易，由于潛藏形態(tài)的作用越大，潛藏形態(tài)的維度越多。
2.分歧的人之間存在著分歧的交換范式。
這個(gè)范式的變更在于其他的各類(lèi)情況信息（包羅工夫，地址，你們的關(guān)聯(lián)形態(tài)，相互的感情，配合的閱歷，本人的談天習(xí)氣等等）。
即使是不異的人，他們之間的交換范式也是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的進(jìn)程，這個(gè)想必各人深有體會(huì)，好比兩個(gè)人正在愛(ài)情的進(jìn)程中，他們之間的交換方法會(huì)由于情感的升溫跟降溫而有所不同。
回想幾個(gè)生涯中實(shí)際的閱歷：
1.找到一個(gè)微信對(duì)話(huà)，回想一下，正在詳細(xì)談天的時(shí)間是否是皆波及到了這些潛藏的形態(tài)跟分歧的范式。
2.當(dāng)您正在跟您以為緊張的人談天的時(shí)間，是否是十分體貼對(duì)方的感情形態(tài)，并且須要推理這個(gè)形態(tài)。
第三：交互波及到信息的跳躍。當(dāng)您本人一個(gè)人道甚么的時(shí)間常常皆是比力有邏輯的，聯(lián)貫的。但談天跟團(tuán)體陳說(shuō)完整是兩件事，談天會(huì)有較大的跳躍性。這類(lèi)沒(méi)有肯定的信息跳躍性指數(shù)級(jí)天增大了感情剖析的難度。
那就是為何參加了交互因素感情剖析變得這么易斷定的緣故原由，起首是評(píng)估方法轉(zhuǎn)變了，并且這個(gè)評(píng)估方法很龐大，不甚么可鑒戒的。再?gòu)牡诙谌壒试煽梢钥吹?，那關(guān)于機(jī)械學(xué)習(xí)來(lái)講數(shù)據(jù)維度太希罕了（顯性的形態(tài)便只有文本，臉色等，大都形態(tài)皆是潛藏的），再加上跳躍性，是以這類(lèi)靠統(tǒng)計(jì)的方法，念把準(zhǔn)確率做下，其難題水平可想而知。
是以要念沖破瓶頸，便須要正在那三個(gè)問(wèn)題上找解決方案。
舉個(gè)例子，第一個(gè)問(wèn)題，咱們現(xiàn)階段的評(píng)估方法的理論依據(jù)是心理學(xué)跟認(rèn)知科學(xué)的實(shí)際，當(dāng)然這個(gè)借正在摸索。第二個(gè)問(wèn)題，既然是缺，那便補(bǔ)，念門(mén)徑找到更多數(shù)據(jù)輸入出去，多維度的語(yǔ)義明白是一個(gè)思緒，即多模態(tài)剖析的思緒。第三個(gè)問(wèn)題，臨時(shí)屬于似乎出脈絡(luò)的形態(tài)，聯(lián)合常識(shí)圖譜跟符號(hào)劃定規(guī)矩，這是一件看似簡(jiǎn)略卻無(wú)比難題的工作，能夠會(huì)有各類(lèi)障礙。
上面我簡(jiǎn)述一下現(xiàn)階段對(duì)于第二、三個(gè)問(wèn)題稍注意面的解決方案。
提到問(wèn)題的解決方案，會(huì)比力天然天想到經(jīng)由過(guò)程LSTM去辦理上下文影象問(wèn)題，只是后果不太好，緣故原由第一是大部分潛藏形態(tài)沒(méi)有呈現(xiàn)正在文本里，第二是交互對(duì)話(huà)信息的跳躍，那招致LSTM的影象實(shí)在作用不是太年夜。但比擬其他方式的確LSTM正在對(duì)話(huà)中的后果是有顯著晉升的。
比力新的方法是：Seq2Seq模子上加感情向量，將感情形態(tài)放入LSTM再參加感情詞加權(quán)天生復(fù)興。
英國(guó)asda分揀機(jī)器人價(jià)格進(jìn)一步的話(huà)，可以應(yīng)用NLU語(yǔ)義明白，從文本中抽取緊張的實(shí)體跟意圖，作為特點(diǎn)參加到學(xué)習(xí)中，而且加上一套劃定規(guī)矩，聯(lián)合用戶(hù)的建模模子后再輸出最初的對(duì)話(huà)語(yǔ)句。
繼承深化的話(huà)，實(shí)在就是找到潛藏的信息形態(tài)并參加到計(jì)較中，也就是多模態(tài)，外部的多模態(tài)計(jì)劃，emoji+照片+臉色包+文本長(zhǎng)度等等，內(nèi)部的多模態(tài)就是參加了辨認(rèn)的臉部臉色+給我供給的標(biāo)簽（好比性格，星座，喜好，歲數(shù)，性別等等）+語(yǔ)音等等。應(yīng)用這些信息的劃定規(guī)矩實(shí)在也相稱(chēng)緊張，更多的靠的是對(duì)人道的明白。
現(xiàn)階段竹間智能正在盡力做好第二跟第三步，即更深的語(yǔ)義明白跟多模態(tài)感情剖析。
三、感情正在人類(lèi)信息溝通中的意思
上一部分講到了交互式的感情剖析的難題。那既然那么難題，為何還要做？
謎底是：由于那很緊張。
人類(lèi)退化的汗青實(shí)質(zhì)就是通訊的退化汗青。而感情正在信息溝通中扮演著至關(guān)重要的腳色。明白感情關(guān)于人類(lèi)個(gè)別跟人類(lèi)社會(huì)的意思，才氣做出懂人的產(chǎn)物。
●感情本身是高等智能的一部分
感情是大腦運(yùn)轉(zhuǎn)資源的調(diào)配者，分歧的感情形態(tài)下大腦的計(jì)較資源分配方法差異極大，是以會(huì)采用完整分歧的思維履行門(mén)路。
感情關(guān)于人們的智力、感性決議計(jì)劃、交際、感知、影象跟學(xué)習(xí)和締造皆有很緊張的作用。
●感情是交互的焦點(diǎn)
想必各人該當(dāng)聽(tīng)過(guò)這句話(huà)“人類(lèi)交換中80%的信息皆是情感性的信息”，雖然沒(méi)有必然充足松散，但自行領(lǐng)會(huì)生涯點(diǎn)滴也會(huì)發(fā)明，感情是交互的焦點(diǎn)。
關(guān)于個(gè)別的來(lái)講，咱們正在交換中抒發(fā)感情，很緊張的一個(gè)作用就是經(jīng)由過(guò)程感情見(jiàn)告對(duì)方我此刻的形態(tài)，一方面給出關(guān)于之前交互的形態(tài)反應(yīng)，另一方面讓對(duì)方能推斷出我接下來(lái)行為的傾向性。
為何不是內(nèi)容而是感情，能傳送最多的形態(tài)信息？
由于從認(rèn)知科學(xué)的角度來(lái)看，下面道過(guò)感情就是智能的一部分，感情就是大腦運(yùn)轉(zhuǎn)資源的調(diào)配者，分歧的感情形態(tài)下大腦的計(jì)較資源分配方法差異極大，是以會(huì)采用完整分歧的思維履行門(mén)路，從而產(chǎn)出最初分歧的成果。便像正在跟伴侶對(duì)話(huà)的時(shí)間，若是語(yǔ)氣腔調(diào)有了較著變更，大腦便會(huì)疾速運(yùn)行去做出各類(lèi)斷定，從而響應(yīng)天轉(zhuǎn)變本人的行動(dòng)。千萬(wàn)年的退化使得咱們斷定的準(zhǔn)確性很下，不休的正向反應(yīng)也使得咱們愈來(lái)愈依附用辨認(rèn)對(duì)方感情的方式去斷定行動(dòng)偏向這個(gè)方法，并且曾經(jīng)成為自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)的認(rèn)知方法了。那就是為何瀕臨80%的信息皆是感情信息的緣故原由了，由于信息量下，極大天增長(zhǎng)了相同服從。
相同服從晉升的成果就是——增長(zhǎng)了群體之間協(xié)作的廣度跟深度。群體智能失掉了指數(shù)級(jí)的晉升。
正在“我此刻的形態(tài)”中“感情形態(tài)”是信息量最大的形態(tài)，經(jīng)由過(guò)程這個(gè)咱們可以做兩件事，第一是猜測(cè)接下來(lái)對(duì)方的行動(dòng)偏向，第二就是可以聯(lián)合形態(tài)去轉(zhuǎn)變反推他人念了些甚么和他人須要甚么。
●人類(lèi)正在交互中的感情帶寬
先提一個(gè)觀點(diǎn)——“感情帶寬”，即您能抒發(fā)的感情的信息量的巨細(xì)跟維度，比如說(shuō)情感性的信息，常常是從多維度表達(dá)出來(lái)的，（書(shū)面語(yǔ)：語(yǔ)音腔調(diào)，語(yǔ)速，聲響巨細(xì)；身體語(yǔ)言：臉部臉色，手勢(shì)，其他身體舉措）等等，舉例如“最是那一眼的溫順”“目挑心招”“活躍的干咳”等等。
到了收集，全部范式便產(chǎn)生了比力年夜的變更，感情的帶寬也變了。好比正在收集上交換相同，咱們的感情帶寬似乎霎時(shí)驟降了，須要以文本跟圖片的方法去抒發(fā)。
實(shí)際上正在降低的同時(shí)，咱們的感情帶寬正在某種程度上也增長(zhǎng)了，增長(zhǎng)了幾個(gè)新的輸出維度，好比emoji臉色、各類(lèi)臉色包、gif圖，回話(huà)的工夫快慢，正在輸入的形態(tài)，以至像Faceu那樣的團(tuán)體臉色包等等皆是不斷豐富咱們感情帶寬的方法。
交際收集上的談天，文字對(duì)話(huà)占領(lǐng)了大部分，但實(shí)際上咱們看到文字的時(shí)間實(shí)在是正在大腦里虛構(gòu)者阿誰(shuí)人正在道的，會(huì)自行腦補(bǔ)Ta這么道的時(shí)間的語(yǔ)氣跟臉色等等。
文字文本仍然是占領(lǐng)大部分的，而其他維度信息的縮減其成果就是——經(jīng)由過(guò)程語(yǔ)義去揣度感情。
后面講到對(duì)話(huà)中感情剖析的難題，此中一個(gè)緊張緣故原由就是由于信息維度的希罕，是以要盡量從多維度把缺失的感情帶寬給補(bǔ)上。
解決方案下面也道過(guò)了，多模態(tài)，外部的多模態(tài)計(jì)劃emoji+照片+臉色包+文本長(zhǎng)度等等，內(nèi)部的多模態(tài)就是參加了辨認(rèn)的臉部臉色+給我供給的標(biāo)簽（好比性格，星座，喜好，歲數(shù)，性別等等）+語(yǔ)音等等。應(yīng)用這些信息的劃定規(guī)矩實(shí)在也相稱(chēng)緊張，更多的靠的是對(duì)人道的明白。
總結(jié)
以上講到了感情辨認(rèn)正在交互中至關(guān)重要的作用。
關(guān)于全部感情交互來(lái)講，感情辨認(rèn)可以道是技巧根底，正在辨認(rèn)之后可以做更深化的工作，“感情抒發(fā)”、“需要剖析”、“深度用戶(hù)建?！薄叭诵曰换ンw驗(yàn)”等等。
拿深度建模來(lái)講，經(jīng)由過(guò)程跟您談天，便可以用感情剖析對(duì)實(shí)體停止高效率的自動(dòng)化標(biāo)注，實(shí)現(xiàn)專(zhuān)屬感情辭書(shū)。相識(shí)到您的偏好和您的偏好水平，應(yīng)用您的偏好給您建模，一朝一夕便實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化，而不是像Siri那種號(hào)稱(chēng)團(tuán)體助手實(shí)際上卻不敷個(gè)性化的存在。
對(duì)感情抒發(fā)來(lái)講，可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)話(huà)體系中感情的引誘，斷定出感情之后天然便可以來(lái)影響感情了，用分歧的話(huà)語(yǔ)去實(shí)現(xiàn)感情偏向的轉(zhuǎn)變。好比我能斷定我接下來(lái)說(shuō)選哪一句回答能讓您發(fā)生一個(gè)感情偏向，能夠是努力、驚奇也能夠是悲傷等等。讓您發(fā)生感觸感染那就是進(jìn)一步正在實(shí)現(xiàn)交互。
人性化交互體驗(yàn)的使用標(biāo)的目的是不言自明的，當(dāng)智能體的“智商”不過(guò)于顯著的不同的時(shí)間，一個(gè)略微有些情商的智能體系更簡(jiǎn)單被取舍。拿家用機(jī)器人來(lái)講，焦點(diǎn)的需要實(shí)在是陪護(hù)跟文娛，而要做好那兩件事“情商”是要害。下面也道過(guò)感情是信息交互中最緊張的反應(yīng)，由于信息量最大。是以一個(gè)不克不及很好天明白人類(lèi)感情跟意圖的機(jī)械是做欠好交互的。當(dāng)然要實(shí)現(xiàn)這個(gè)須要的是一整套的感情體系。
竹間智能Emotibot以類(lèi)腦對(duì)話(huà)體系跟感情計(jì)較為焦點(diǎn)，愿望以人工智能技巧助力更多行業(yè)、機(jī)構(gòu)及團(tuán)體擁抱AI期間，分享AI開(kāi)展的盈余。
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