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除企業行之豐年的文本情感正負極分類之外，人類 翻譯情感情感遠遠跨越正、負、中性的三元分類。例如網路上的「酸文」經常會利用正向的辭彙語句法架構來表達負面情感，就會經常侵擾機械 翻譯判定。因為語言的創造力和複雜性，個中仍有太多尚待解決的困難，而若何從天然說話處理提升到天然說話理解，是人工聰明最後 翻譯關卡 翻譯社
有計算說話學後臺的阿諾符號團隊透過對電子商務中 翻譯用語做語意闡發，再連系高品質的標識表記標幟與闡明，能有效解讀留言者 翻譯情感；黃舉例，他們發現在生意的情境中，買方使用「話術」這個詞，其為負面情感的機率幾近100%，是以能做有用的標記。
(圖片取自 阿諾標記有限公司 Anno.臉書)
阿諾標識表記標幟的開辦人都是台大計較語言學(試圖找出天然語言 翻譯紀律的學科，確立運算模型，讓電腦能闡明、理解和處理人類的說話)碩、博士生、都學了至少7年以上的說話學、都是女性。
語言的問題照舊要由說話學家處理
AppWorks Accelerator昨天(11/9)舉行AppWorks Demo Day #15，共25組新創團隊登台 翻譯社本年有Anno.阿諾標識表記標幟、Botimize、Mr. Reply三家與Chatbot「聊天機器人」有關 翻譯團隊，顯見聊天機械人是下一代貿易的契機；其中，阿諾標志的團隊組成非分特別特殊。
開辦者全為女性的創業團隊
阿諾標記COO吳小涵表示，其實而今許多資工技術人員也在做說話闡發，使用NLP技術，與阿諾標記團隊的專業有些堆疊，但是阿諾標記更注重 翻譯實際上是說話架構的整合和標志品質的把關。
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