AI時代系列(2) 機器學習三部曲: 🔹 第二部：《深度學習 —— 神經網路的革命》
69/100 第七週：📌 語言模型與生成式 AI（BERT、GPT）🗣🔍
69.應用場景：摘要、情緒分析、客服機器人 📩 文本任務一網打盡！
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🎯 單元導讀：
自然語言處理（NLP）的能力不再只侷限於學術研究，它正廣泛應用於商業場景、生活應用與智慧服務中。
在這一課，我們將聚焦三個最具代表性的 NLP 應用場景：
📄 自動摘要
😊 情緒分析
💬 智能客服（Chatbot）
這三者背後雖任務不同，但都可利用相同的語言模型架構與技巧進行微調或提示設計。
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📄 一、自動摘要（Text Summarization）
✅ 任務目標：
將一段長文本「壓縮」成語意完整的短摘要，避免重複、冗詞。
📌 技術類型：
類型 說明 常用模型
Extractive 從原文中挑選句子組成摘要 TextRank、BERT
Abstractive 用自己的語言重寫（更靈活） BART、T5、GPT
🎯 使用情境：
• 新聞摘要、法條摘要、電子郵件摘要、研究報告重點提取
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😊 二、情緒分析（Sentiment Analysis）
✅ 任務目標：
判斷文本所表達的情感傾向，常為「正面／中性／負面」，也可更細分如「憤怒、開心、難過」。
📌 技術關鍵：
• 使用 分類模型 進行訓練
• 可用靜態詞向量（Word2Vec）或預訓練模型（BERT）
🧪 模型架構（以 BERT 為例）：
輸入句子 → BERT → [CLS] → Linear 層 → Softmax → 情感類別
🎯 使用情境：
• 商品評論分析、客服對話評分、社群輿情監控、品牌風險預測
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💬 三、客服機器人（Intelligent Chatbot）
✅ 任務目標：
提供自動化、擬人化、快速且準確的問答與溝通體驗。
📌 模型路線：
在對話系統中，根據回答方式可分為三種主要模型類型：
• 檢索式（Retrieval-based）：透過比對使用者的問題與知識庫中最相近的問句，選出預先準備好的答案，常見於傳統 FAQ 系統，回答穩定但無法處理變化多端的提問。
• 生成式（Generative-based）：由模型根據輸入內容直接生成自然語言回答，不依賴固定知識庫，具有高度靈活性與創造力，如 ChatGPT、DialoGPT 等屬於此類。
• 混合式（RAG, Retrieval-Augmented Generation）：結合檢索與生成，先從外部知識來源（如文件或資料庫）中取出相關資訊，再由生成模型生成回答，兼具正確性與彈性，應用於 Bing Chat、企業知識問答等系統。
這三種方式各有優劣，實務中常根據應用需求混合使用，以提升準確率與使用體驗。
📎 功能模組：
• 意圖辨識（例如：「我要退款」）
• 槽位填充（如：日期、地點、金額）
• 多輪對話記憶
• FAQ 檢索與回覆生成
🎯 使用情境：
• 金融客服、電商客服、醫療問答、政務服務、智慧櫃檯
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🧱 技術整合提示：
雖然檢索式、生成式與混合式對話任務在目標上有所不同，但它們底層可共用一套核心技術。像是 預訓練語言模型（如 BERT、GPT）可用於語意理解、特徵擷取與回應生成；Embedding 向量則負責將詞彙、句子或整段文本轉換為可計算的語意表示，便於比對與推理；Fine-tuning（微調）技術可根據具體任務（如分類、生成、問答）調整模型參數；而Prompt Engineering則透過設計指令語句來引導模型行為，在某些情境下甚至可取代傳統微調。這些技術元素形成對話系統的共通基礎，使不同任務得以共享資源並靈活應用。
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📚 小結與學習啟示：
✅ 自動摘要幫助節省閱讀時間，提取重點內容
✅ 情緒分析洞察用戶情感，指引市場與服務決策
✅ 客服機器人提升效率、減少人力成本，打造 24/7 智能助理
✅ 統一模型架構 + 不同任務頭 + 指令設計 = 快速攻佔多個 NLP 任務場景！
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💬 問題挑戰與延伸思考：
1. 法律判決摘要與新聞摘要是否使用同一種模型？為什麼？
不建議直接使用完全相同的模型。雖然可以共用預訓練模型（如 BERT、T5、PEGASUS），但應針對不同任務進行個別微調（fine-tuning）：
• 法律判決摘要：用詞正式、邏輯嚴謹，著重於「法律依據、判決主文、事實認定」，適合抽取式摘要。
• 新聞摘要：語言較口語，敘事結構明顯，強調「5W1H（誰、什麼、何時、何地、為何、如何）」，適合生成式摘要。
📌 結論：可共用底層語言理解能力，但應針對資料風格與任務目標調整模型與摘要策略。
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2. 情緒分析模型如何理解「反諷」與「幽默」？需要什麼額外資料？
反諷與幽默屬於語義與語境高度依賴的語言現象，傳統情緒分析模型難以掌握，需下列輔助：
• 標註資料：加入專門的反諷/幽默語料（如 SemEval 任務資料集）。
• 語境理解：使用能考慮上下文的模型（如 RoBERTa、ChatGPT）。
• 額外特徵：
o 語氣標記（如“真是太棒了！”出現在負面情境）。
o 表情符號、感嘆詞、對比詞（例如：「明明這麼爛，還能得獎，真是天才！」）
📌 結論：需結合語料、語境、符號特徵與進階模型，才能準確辨識反諷與幽默。
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3. 客服機器人回覆錯誤會有什麼後果？如何設計安全機制？
潛在後果：
• 使用者誤解、錯誤決策。
• 客戶不滿意、抱怨、流失。
• 損害品牌信任，甚至造成法律風險（例如錯誤財務資訊）。
安全機制設計建議：
1. 設立「信心閾值」：模型信心不足時，不提供具體建議，改為「我不確定，建議您聯絡客服」。
2. 人類接手機制：出現疑難句或連續錯誤時自動轉接真人客服。
3. 日誌記錄與錯誤分析：持續監控與改進常見錯誤。
4. 回覆可追溯性：讓使用者可回報錯誤，或查看回答依據。
📌 結論：良好的安全設計是打造可信 AI 服務的關鍵，尤其在人機交互應用中更為重要。
