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Scratch結合AI-使用Scratch進行語意分析

談到人工智慧,先能讓電腦理解我們使用者想表達什麼,是一切的開始,也才能進行後續的應用。因此我們說話的語意分析(包含情緒、情感…等等),是非常重要的關鍵。

今天,我們會使用孩子學習的Scratch,結合IBM Cloud人工智慧服務,實現在Scratch上輸入一段話,接下來辨識出這句話是快樂還是難過的作品哦

步驟一:建立快樂/難過的詞彙模型

開啟Machine Learning for Kids,建立文字辨識功能的專案。接下來,建立兩組標籤,分別代表快樂與難過的資料集。
接下來,在這兩個標籤下的資料集中,分別輸入代表快樂/難過的詞彙,例如「好、棒、聰明、讚…」的詞彙通常會讓人感到快樂。而「不好、笨、無聊、傻…」等詞彙則應感到難過。
收集越多的詞彙,可以讓你辨識的作品有更廣的詞彙可以判斷哦。

補充內容:不知道該如何使用Machine Learning for kids與IBM Cloud嗎?可以參考我們的第一篇Scratch結合AI-使用Scratch學習Machine Learning哦

步驟二:訓練我們建立的模型

接下來,進入訓練頁面,訓練我們剛剛建立的快樂/難過模型。訓練的過程會需要幾分鐘哦。
訓練完成可以看見如下圖的畫面,我們可以輸入語句才測試看看能不能辨識出這句話的情緒是快樂或是難過

步驟三:在Scratch上製作有快樂與難過反應的作品

首先,我們需要快樂與難過的圖案,你可以選擇在Scratch中自己繪製,或是在網路上尋找快樂與難過的emogi哦哦。如果想要尋找適合Scratch的圖案,我們推薦使用「FlatIcon」這個免費網站,大部分的圖案只需標記使用的圖案來源與作者,即可使用。

在scratch中建立新的角色,並加入快樂與難過的圖案

接下來,回到程式頁面,加入下圖的這些程式積木

太棒了,我們完成囉!點擊綠旗並輸入你想說的任何話,電腦就會分析出你說的話是快樂還是難過的哦

想一想

當我們人與人在真實世界溝通的時候,是不是也會根據話語中的詞彙,來判斷對方是在稱讚或是責罵我們。
但我們僅僅根據詞彙做判斷嗎?如果僅靠詞彙做判斷,是不是就沒辦法判斷「反諷」的狀況了
所以我們人類在判斷語意的時候,除了詞彙以外,其實還會觀察對方的語調、肢體語言…等等。我們有沒有可能也讓電腦除了詞彙以外,還能學會分析語調、肢體語言…等內容,讓語意分析更真實呢?

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