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國立清華大學 社群網路與人智計算國際博士學程 陳宜欣所指導 費南多的 文字的表達: 解析網路世界文句的的隱藏意涵 （2021），提出align with意思關鍵因素是什麼，來自於自然語言處理、社交網絡、機器學習、資料。
而第二篇論文國立中興大學 資訊科學與工程學系所 范耀中所指導 徐偉耀的 基於BART深度學習模型之釋意控制句型生成 （2020），提出因為有 自然語言處理、可控釋意生成、BART、結構樹、回譯的重點而找出了 align with意思的解答。
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野犬傳命：在澳洲原住民的智慧中尋找生態共存的出路
為了解決align with意思 的問題，作者DeborahBirdRose 這樣論述：
有牠們的存在，才有現在的我們 ——我們是命運共同體 「澳洲野犬是全人類的祖先。 起初存在的只有半人半狗的生物，之後才開始有的變成狗，有的變成人。 澳洲野犬的父母變成原住民，白狗變成白人的小孩。」 －老提姆，澳洲原住民耆老 生在基督教家庭，長大後成為人類學家，田野做的是澳洲原住民，作者黛博拉・羅斯的研究成果與成長經驗無法調和。 基督宗教中的上帝曾以人的形象來到世界，經歷人類的種種限制，作為上帝肉身之愛的顯現，這樣的信仰設定千年來未曾動搖。然而人類卻愈來愈孤獨，現代化導致的分離與寂寞，與這時代亮眼的科技表現並存，在崇拜進步之神的同時，也釋放了好戰的鬥犬，而那好戰的
鬥犬似乎就是我們自己，我們正面臨前所未有的痛苦、寂寞，並質疑存在的意義。 在澳洲原住民的世界觀中，把澳洲野犬視為全人類的祖先：死亡的經驗和死後的遭遇、主宰的慾望、無以回報的恩德、人與其他生物之間深遠的連結，都是人類與澳洲野犬親緣關係最有力的表現。然而，澳洲政府與民間無視其重要性，正大規模濫殺無辜。作者長期在田野中與澳洲原住民一同生活，在逐漸深入了解原住民的世界觀的同時，也對她基督宗教的世界觀造成挑戰。她問：倘若上帝是以狗的形象來到世界，在以人類為中心的視角下，基督教徒會發現牠就是上帝嗎？ 從撞見澳洲野犬毒殺事件開始，作者反思了西方基督教世界「人類」與「非人」的界線。我們有可能超越「
人類為大自然的主宰」的世界觀嗎？人保護其所愛，但這愛是否擴展到「非人」的物種呢？原住民的視角認為，「人類」與「非人」都在「傳命」（Dreaming）中連結，同屬上帝創造之工。這認知也讓人直接地背負起物種大滅絕的責任，原來我們無法真正置身事外。我們是否願意「轉向」，與問題根源交會呢？這是作者要喚起存於我們內在的：願意建立自我對話、願意承擔責任、選擇接觸與回應的心，那個不轉身逃跑，選擇正面迎戰的決定。 本書呈現豐富多元面向，讓讀者能再思自身與祂／他／牠者的關聯，且深刻地意識到人類自身涵納在大地系統之中。因此，不論你是愛護環境生態的人、關懷生態哲學或聖經詮釋的讀者，都能從羅斯的書中得到啟發。
名人推薦 阮秀莉／國立中興大學外國語文學系教授 邱凱莉／台灣神學院都市原住民神學研究室主持人 林益仁／台北醫學大學醫學人文研究所副教授兼所長 林文源／國立清華大學通識教育中心教授 黃心雅／科技部科學發展與國際合作司司長曁中山大學外文系特聘教授 曾宗盛／台灣神學研究學院舊約學助理教授 鄧元尉／輔仁大學宗教學系助理教授 媒體讚美 「即使阻止人為的滅絕看似不可能的任務，〔羅斯〕說她仍相信這是我們應當以道德回應的課題。」—《高等教育記事報》 「人類學家羅斯以澳洲野犬為試金石，來探討人類與非人類之間的倫理連結……是傳命世紀的故事與西方存在主義哲學之間，針對生
命、死亡、親緣關係及人與非人之間二元對立一場引用完整、天馬行空、時而抽象的對話。」－《Choice雜誌》 「〔這本著作〕大膽論述了一種由愛、連續性與渴望相互交織而成的倫理。」—《澳洲動物研究公報》
文字的表達: 解析網路世界文句的的隱藏意涵
為了解決align with意思 的問題，作者費南多 這樣論述：
隨著Web2.0時代來臨及有關技術、應用不斷發展，為人類表達自身想法來全新空間。研究者們透過網路這個傳播媒介，探究人類在不同網路社群互動時的語言使用。人類的表達涵蓋了各種語言現象，且當中具有細微差別。這些文本資訊，為採用特徵學習的電腦系統獲取訊息中的涵義帶來挑戰。儘管有些發言的意思可以從字面上直接理解，但更為有趣的是，是這些文字背後有時候藏有其他意涵。尤其人們在網路上的互動還必須考慮個人與社會層次。在本篇研究中，蒐集了人們在網路社群上一系列的互動，採取不同過去特徵學習使用的方法論，擷取出人們在互動中真正要呈現的意思。再者，本研究還將展示各種資料蒐集法、特徵學習設計及模型建構，這些將有助完整人
機互動的價值，且成功反映出人們在網路世界的行為，例如話語背後的諷刺意味，又或者是發言者的身心健康情況等。
基於BART深度學習模型之釋意控制句型生成
為了解決align with意思 的問題，作者徐偉耀 這樣論述：
可控釋意生成在自然語言處理領域裡，已經引起了極大的研究興趣。可控釋意生成任務是由兩個句子當作是輸入，然後生成一個新的句子，而這新的句子的意思會等同於輸入的第一句話的意思，而句型會跟輸入的第二句話相同。在此研究當中，我們首先採用了預訓練的深度學習模型BART來提升此任務之表現。其實驗結果評估將由標準數據集來進行。我們所提出的模型的效果達到了目前為止最佳，其Bleu由16.4提升到27.4，另外TED由6.1下降到了5.8。