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國立成功大學 工程科學系 王宗一、高宏宇所指導 詹定璿的 使用具注意力機制之強化學習於商品之英文評論摘要生成方法-以Amazon電商平台為例 （2019），提出replace用法python關鍵因素是什麼，來自於摘要生成、機器學習、強化學習、意見探勘、情感分析、數位媒體。
Python面試題目與解答：邁向高薪之路
為了解決replace用法python 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
展開程式設計師的就業廣告，幾乎都是以Python語言為主流，這本書則是收集國內外各大主流公司的熱門考試主題，Leetcode考題以及筆者認為學習Python應該了解的主流觀念，全部以極詳細、超清楚的程式實例解說，期待讀者可以錄取全球著名企業獲得高薪。 Python工程師面試第一個主題當然是測試面試者對於Python語言的瞭解與熟悉程度，內行的面試主管可以經由面試者對於下列Python重點與特色的理解程度，可以很輕易了解面試者Python功力如何？是不是具備真正Python工程師的資格？ ●認識Python特色 ●跳脫Java、C/C++邏輯，從Python觀念設計
程式 ●串列(元組)切片(slicing)、打包(packing)、解包(unpacking) ●認識何謂可迭代物件(iterator object) ●認識生成式(generator) ●認識字典、集合操作 ●類別與模組 ●正則表達式 面試時間通常不會太長，面試的另一個重點是考演算法，一個看似簡單的題目描述往往暗藏豐富的演算法知識，這時就是訓練讀者的邏輯與思考的能力，在這本書筆者也使用了極豐富與廣泛的演算法題目，詳細說明解題過程，至少在面試時讀者碰上類似考題可以輕鬆面對，在極短的面試時間完成解題，本書的演算法考題包含下列內容： ●排序與搜尋
●字串 ●陣列 ●鏈結串列 ●二元樹 ●堆疊與回溯 ●數學問題 ●深度、廣度優先搜尋 ●最短路徑演算法 ●貪婪演算法 ●動態規劃演算法 整本書除了內容豐富，適合Python面試工程師外，也可以增強讀者Python功力。 本書特色 這是國內第一本針對Python工程師考試的圖書。
使用具注意力機制之強化學習於商品之英文評論摘要生成方法-以Amazon電商平台為例
為了解決replace用法python 的問題，作者詹定璿 這樣論述：
現代人為了方便，上網購物已經變成常態。消費者在購物平台上看到想購買的產品時，因為無法看到或實際試用該產品以做決定，通常會參考平台上該產品的顧客評論和摘要來做購買與否的決定。但通常平台上的顧客評論可能過於口語化，或是摘要過於簡略並沒有提到該產品的關鍵特徵及規格，導致消費者只知道產品很棒或是很差，但無法了解該產品的特徵是好還是壞，因此單單平台上的評論摘要通常無法滿足潛在顧客的要求。而本研究主要以亞馬遜網站的評論及摘要為資料，透過深度學習，針對不同類別的產品評論及摘要進行分析，並產生具關鍵特徵之摘要。本研究結合詞性標註、句法依賴及片語修飾關係找出評論中的關鍵詞，最後藉由機器學習文本關鍵詞與文本內容
，從而理解產品評論中句子的語意，並生成簡單易懂的文本摘要，冀望能輔助消費者快速理解評論中的重要資訊。本研究主要特點如下，1.針對評論文本設計文法及句法依賴規則，能針對不同類型評論語句提取關鍵詞，並可依據需求再進行規則擴充。2.修改原有的Attention機制改以加入Intra Attention機制之指標網路進行生成，使decoder在生成摘要詞彙時會重新考慮過去已生成序列所產生的temporal Attention scores，以避免模型在生成時過度關注相同的已生成詞彙。3.在原有Attention 的機制裡加入keyword的語意特徵，使計算出注意力權重比起原有的Attention機制更
能集中在關鍵詞彙上。4.套用Self-Critical-Sequence-Training方法進一步優化Pointer-Base指標網路。本研究進行了十三個驗證，第一個驗證著重在關鍵字提取的準確性，第二到第四個驗證著重於分析模型加入不同Attention機制的詞彙分布，第五到第十一驗證則是與近年提出的抽取式和摘要式摘要方法比較準確性，第十二到第十三驗證則是以本論文最佳模型，在不同類型的產品評論進行評論摘要生成，並分別以Rouge、BLEU及METEOR三種方式進行準確性之評估。