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凯发娱乐场备用网址:李亚鹏被指以公益为名开发房地产未正面回应

文章来源:凯发娱乐场备用网址    发布时间:2018年07月23日 00:44  【字号:      】

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一刻也不敢从孩子身上离开

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念小学了

接送孩子成了全家人忙碌的大事

全家人轮流着接送

生怕错过了孩子的上下学时间

南国都市报966123讯(记者 王子遥)19日,海口市民王先生向南国都市报记者反映,称其当天开车出入位于龙华区世贸南路的军安花苑小区时,进出门岗前后花费5分钟不到时间,门禁系统却显示其需要缴费51元。

小区住户梁女士告诉记者,她朋友此前也经常开车进出该小区接送她,也曾碰到类似情况。“从小区东门出去时,电子门禁上显示需要缴纳停车费40多元,但那时车辆进小区最多也就10分钟左右。而当我们从西门出门时,门禁上并没有显示需要收费。”梁女士说。

小区物业相关负责人告诉记者,根据门禁系统的记录,当天王先生将车辆开入小区的时间为8月13日,而这期间可能门禁系统出现了漏洞,又或者王先生在驾车进出门口时,使得摄像头没有抓拍到车牌号等原因造成误会。

需求决策VS.供给能力

高榕资本韩锐:更先进的零售业态,要在时空上对消费者截流

很有意思的是,当我们将两幅图叠在一起的时候,发现今天发展最好、效率最高、成本控制最好的企业,都在尽量贴近供给能力曲线,截流消费者的需求决策。

同时,我们也看到,无论如何变化,具备良好创新的服务型和体验型零售业态始终都能够越过其他零售业态实现截流,把消费者拉回线下来。无论是购物中心,或者是口碑传播,体验式消费都能让消费者愿意走得更远。

赵鹏说,对于跳绳这种大众运动,不需要贴告知提示。“事故发生后,现在我们有两个解决渠道:第一,我们给予5万元的人道赔偿金;第二,建议他们走司法程序,法院怎么判我们怎么给。”(据成都商报)这个AI系统的算法和论文发表在Association for Computational Linguistics conference收录的论文《Conversations Gone Awry: Detecting Early Signs of Conversational Failure》中。论文的作者Lucas Dixon、Nithum Thain、YiqingHua和Dario Taraborelli通过分析维基百科中的讨论页面,收集了大量的讨论板块中大量的网友讨论数据(我们可以称之为帖子),利用自然语言处理技术进行语义分析,并收集人类标注的标签作为数据集作为训练数据,建立预测模型,识别开始谈话中,具有什么样特征的句子会导致谈话会失控甚至是攻击行为(论文中提到:In this work we aim to computationally capture linguistic cues that predict a conversation’s future health)。

最新人工智能:可预测人类谈话走向,让吵架扼杀在摇篮中

论文中提到的例子是是关于“Dyatlov Pass Incident” 的两组维基百科的网友讨论(Dyatlov事件是指1959年2月2日晚发生在乌拉尔山脉北部的9位滑雪登山者离奇死亡的事件。这个团队的队长叫做Dyatlov,他们在登“死亡之山”的东脊时发生事故,10人9死)。其中A1和A2为一组(见下图),分别为两位不同的网友;B1和B2为一组,也是两位不同的网友。A1开始交流,A2用另一个问题反问。相反,B1更温和,用“似乎”提出了意见,B2实际上解决问题,而不是搪塞。这两组讨论中有一组讨论导致对话失控,一个对话者开始进行个人攻击。

一些保持礼貌的谈话指标包括任何一位幼儿园老师都会认可的基本礼貌如“谢谢”,用礼貌的问候开头,并用语言表达一种合作的愿望。在这些谈话中,人们更倾向于用自己的观点来表达他们的观点,比如“我认为”,这似乎表明他们的想法并不一定是最终的结论。

另一方面,直接提问或用“你”这个词开头的对话更有可能使得谈话产生差异甚至是争执,如A2的说话方式。研究人员在论文中提到:“这种影响与我们的直觉相一致,即直接性暗示了来自对话发起人的潜在敌意,也许加强了有争议的强制的有力性(This effect coheres with our intuition that directness signals some latent hostility from the conversation’s initiator, and perhaps reinforces the forcefulness of contentious impositions)”。

以上只是数据集中的一个样本的简要分析。以上过程我们可以通过自然语言处理技术,开始分析这些对话中“最初的评论和回答”的关键词有怎样的特征,并进一步通过机器学习算法构建结果(最终是否有敌意)和“最初的评论”的关联关系,从而建立通过“最初评论”的特征预测对话变成敌意的可能性。




(责任编辑:陈玉斌)

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