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benchmark例句的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦關谷英里子寫的 菁英都在用的52個英文關鍵字 可以從中找到所需的評價。

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淡江大學 資訊管理學系碩士班 魏世杰所指導 蔣宜靜的 應用BERT語言模型於同音別字之訂正 （2019），提出benchmark例句關鍵因素是什麼，來自於BERT、同音別字、注意力機制、深度學習、自然語言處理。

最後網站用"benchmark"造句 - 查查在線詞典則補充：用benchmark造句和"benchmark"的例句： 1. Some benchmarks are commonly used by the oscOsc一般會使用一些基準測試程序。 2. This benchmark has that problem in ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了benchmark例句，大家也想知道這些：

菁英都在用的52個英文關鍵字

為了解決benchmark例句的問題，作者關谷英里子 這樣論述：

　　美國前副總統艾爾．高爾、諾貝爾和平獎得主達賴．喇嘛14世、維珍集團創辦者李察．布蘭遜、世界三大投資家之一吉姆．羅傑斯等頂尖人士專業口譯嚴選 　　52個關鍵字，讓你在最短時間提升專業力！ 　　跨國界商務人士必備！ 　　最強英文單字手冊登場！ 　　建立專業形象的最強英文技巧，菁英的英文學習法 　　Part1　簡單卻強大的關鍵字 　　Part2　擊中目標客群，正面激勵單字！ 　　Part3　一個字立即提升評價！ 　　Part4　領導者必用英文單字 　　Part5　這些單字要小心！12個NG單字與例句 　　簡單轉而利用另一個單字 　　扭轉自我印象 　　讓你在國際職場中

無往不利！  

應用BERT語言模型於同音別字之訂正

為了解決benchmark例句的問題，作者蔣宜靜 這樣論述：

　　文字是用來紀錄語言的工具，每個字都有它承載的涵義，但錯別字卻可能使得原本想傳達的意思遭到誤解，抑或導致文章閱讀上的麻煩。而隨著科技的普及，現在大多數人透過輸入文字訊息在溝通，雖不用考慮錯字的可能，但別字的問題隨之層出不窮。　　隨著預訓練模型的釋出，過往常需倚靠大量運算的自然語言處理領域得以百花齊放，大大降低了各種應用須要從頭訓練的資源門檻。本研究基於BERT預訓練架構，進行微調，建構一個錯別字偵測系統。在錯別字偵測的正確率達到0.878。接續錯別字偵測系統，則基於BERT預訓練模型，建立了一個錯別字訂正系統，含有錯別字的句子訂正正確率達0.747。達成有效識別及訂正中文錯別字的系統。

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