專案簡介: 透過爬取PTT八卦版留言做為訓練資料集,訓練出可以區別出惡意言論的分類器,再透過爬取使用者留言記錄作為測試資料,計算該名使用者的仇恨言論比例、留言間隔時間等變數放入我們定義好的公式中算出該名使用者的仇恨分數
對專案貢獻: 爬蟲程式,資料標註,使用者分數函式
專案簡介: 透過建立規則及限制式構建一個rule-based的AI機器人來解決踩地雷的遊戲
對專案貢獻: probability based AI solver
專案簡介: 以Stackoverflow上帶有Python標籤的問題和其標籤做為訓練資料集,訓練出一個在使用者輸入問題內文後,會建議使用者使用那些標籤的一個系統,運用了OneVSRest的技巧來解決Mulitlabeling的問題
對專案貢獻: Data-Preprocessing,Evaluation Function
Certificate:
TOEIC英語測驗 985分
Publication:
2019年決策分析研討會 最佳論文獎 : 仇恨言論用戶偵測以PTT八卦版為例
專案簡介: 透過爬取PTT八卦版留言做為訓練資料集,訓練出可以區別出惡意言論的分類器,再透過爬取使用者留言記錄作為測試資料,計算該名使用者的仇恨言論比例、留言間隔時間等變數放入我們定義好的公式中算出該名使用者的仇恨分數
對專案貢獻: 爬蟲程式,資料標註,使用者分數函式
專案簡介: 透過建立規則及限制式構建一個rule-based的AI機器人來解決踩地雷的遊戲
對專案貢獻: probability based AI solver
專案簡介: 以Stackoverflow上帶有Python標籤的問題和其標籤做為訓練資料集,訓練出一個在使用者輸入問題內文後,會建議使用者使用那些標籤的一個系統,運用了OneVSRest的技巧來解決Mulitlabeling的問題
對專案貢獻: Data-Preprocessing,Evaluation Function
Certificate:
TOEIC英語測驗 985分
Publication:
2019年決策分析研討會 最佳論文獎 : 仇恨言論用戶偵測以PTT八卦版為例