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有較量爭論語言學佈景 翻譯阿諾標志團隊透過對電子商務中的用語做語意剖析，再連系高品質 翻譯標志與剖析，能有用解讀留言者的情感；黃舉例，他們發如今生意的情境中，買方利用「話術」這個詞，其為負面情緒的機率幾近100%，是以能做有用的標志 翻譯社

阿諾符號CEO黃資勻上台揭橥時透露表現，「10萬」是半年臉書上聊天機械人成長的數目，而這些機器人大多都不懂留言者 翻譯情感、聽不懂反話，所以有時會給失足誤的答複，讓業者不知不覺中流失顧客，且影響品牌形象。

AppWorks Accelerator昨天(11/9)舉行AppWorks Demo Day #15，共25組新創團隊登台。本年有Anno.阿諾標記、Botimize、Mr. Reply三家與Chatbot「聊天機械人」有關的團隊，顯見聊天機械人是下一代貿易 翻譯契機；此中，阿諾標記的團隊構成格外非凡。

阿諾符號COO吳小涵示意，其實此刻良多資工技術人員也在做說話闡明，操縱NLP技術，與阿諾標志團隊的專業有些堆疊，但是阿諾標志更注重 翻譯實際上是語言架構的整合和符號品質 翻譯把關。

阿諾符號的開辦人都是台大較量爭論說話學(試圖找出天然說話 翻譯規律 翻譯學科，確立運算模子，讓電腦能剖析、理解和處置人類的語言)碩、博士生、都學了最少7年以上的說話學、都是女性。

除企業行之有年的文本情感正負極分類以外，人類 翻譯情感情感遠遠跨越正、負、中性的三元分類 翻譯社例如網路上的「酸文」經常會使用正向的辭彙語句法架構來表達負面情感，就會經常侵擾機械的判定。因為語言 翻譯締造力和複雜性，個中仍有太多尚待解決的困難，而若何從天然語言處置懲罰提升到自然說話理解，是人工智慧最後的關卡。