iPAS AI 應用規劃師中級 114 年第二次 科一 第 33 題 詳解

114 年第二次 科一 人工智慧技術應用與規劃

企業團隊在使用Word2Vec模型訓練客服文本語料時，若訓練資料量龐大且希望模型能更有效捕捉罕見詞的語意關聯，下列哪一種訓練策略最為適合？

1. A採用Skip-gram模型，但以隨機初始化權重加快高頻詞的訓練收斂

   方向對但理由錯，隨機初始化與高頻詞收斂非本題需求。

2. B採用CBOW模型（Continuous Bag of Words Model）並結合TF-IDF權重以強化低頻詞表示

   CBOW 平均上下文會稀釋低頻詞，外掛 TF-IDF 非標準做法。

3. C採用Skip-gram模型，利用中心詞預測周圍詞語，能更有效學習低頻詞關係（正確答案）

   中心詞預測上下文，每個罕見詞都獲得獨立訓練訊號。

4. D採用CBOW模型（Continuous Bag of Words Model），利用周圍詞預測中心詞，能提升罕見詞的語意穩定度

   周圍詞預測中心詞的方向正確，但推論罕見詞更穩定是錯的。