LineClova人工智慧服務即將上線優化你我的生活!!(下)

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LineClova人工智慧終於要來台灣啦!!想知道提供了哪些服務嗎?快一起往下看吧!!(下)

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4. 人工智慧電話接聽服務「LINE AiCall」

 

 

 

▲ LINE AiCall 宣傳影片

 

 

 

結合 STT 與 NLU 兩項技術發展出的 LINE AiCall,是許多人最期待來台的服務。LINE AiCall 已經在日本餐飲業逐步推廣,從官方宣傳影片中可以看到,人工智慧機器人能用自然語言與客戶互動、對話,代替忙碌餐廳業者處理的訂位問題,例如在熱門時段幫忙「喬」出座位。

LINE 官方表示提到,過去的 STT 技術需建立三種模型──聲學模型(Acoustic model)、語言模型(Language model)、發音模型(Pronunciation model),如今,LINE 只需建立一個 NEST model 即可進行語音辨識,並表示他們的模型擅長辨識自然隨興的對話,和較長的語句。同時也特別強調,即使是在吵雜環境噪音中(畢竟餐廳店內通常都很吵雜)也能提取語音做辨識。

5. LINE eKYC 數位辨識身份

 

CLOVA OCR 光學字元辨識
 

▲ CLOVA OCR 不只可以辨識文字,還能辨識規格。|圖片來源:LINE 官網

 

 

 

將上述的 CLOVA Face 加上 CLOVA OCR 後,就誕生出 LINE eKYC 數位辨識身份(Know Your Customer)的人工智慧服務了。

過去在申辦很多如銀行開戶等服務前,為了預防身份盜竊、金融詐騙或洗錢,會要求客戶填寫能確認身分的個資,這個步驟被稱為「Know Your Customer」,簡稱 KYC;從紙本填寫轉為數位化,就稱為 eKYC。

LINE eKYC 便是以透過線上掃描身分證、健保卡等個人證件來確認身份。除了 CLOVA Face與 OCR 技術以外,LINE 於 2017 年加入了全球最大身份驗證技術聯盟「FIDO」,採用 FIDO生物辨識認證技術,讓 LINE eKYC 服務更臻成熟。

LINE 招募台灣技術人才 期待 2021 年正式落地

LINE 台灣技術長陳鴻嘉表示,LINE AiCall 目標是在 2021 年找合作試行夥伴,進行開發前期測試應用與台灣在地化;而 CLOVA Chatbot 以及 CLOVA Face 也正式開放台灣企業夥伴進行合作洽談。

除了招募合作夥伴,一直以來 LINE 也不遺餘力地挖掘台灣技術人才。例如從 2018 年開始啟動的「LINE TECH FRESH-技術新星人才計畫」,每年共開出 30 個實習職缺,讓獲選者有機會跟著開發團隊實際參與專案,提供校園開發者有累積實務經驗的機會。

LINE 官方表示,爭取明年讓 LINE CLOVA 的應用融入台灣市場,也將會積極招募台灣本地的人工智慧技術人才,如果想在這波機會加入LINE團隊,現在開始學習還不算晚!

 

 

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LINE CLOVA 確定登台!以後可以讓人工智慧幫你訂餐廳啦

LINE 年度科技盛會「LINE TAIWAN TECHPULSE 2020」日前落幕,大會上不但為台灣開發者帶來 LINE 總部的第一手技術資訊,更宣布將引進在日本推行人工智慧技術「LINE CLOVA」,目標是提供貼近使用者需求的「友善人工智慧」。

未來將在台提供 CLOVA 的相關服務包括:CLOVA Chatbot、CLOVA Face、CLOVA OCR,除此之外人工智慧訂位服務「LINE AiCall」、數位身分識別服務「LINE eKYC」也將進軍台灣!

 

Line Clova 登台確定!讓人工智慧幫你接電話、訂餐廳
 

▲ LINE 自日本引進人工智慧技術「LINE CLOVA」相關服務包括:CLOVA Chatbot、CLOVA Face、CLOVA OCR,而人工智慧訂位服務「LINE AiCall」、數位身分識別服務「LINE eKYC」也將進軍台灣!|圖片來源:LINE官網

 

 

 

近年來 LINE 積極發展人工智慧應用服務,原先於 2019 年的開發者大會將導入 AI 計畫「LINE BRAIN」,而今年宣布將 LINE BRAIN 與自家智慧助理「LINE Clova」合併,發展為 AI 技術品牌「LINE CLOVA」,成為 LINE 旗下人工智慧技術的集大成者。

整併當然不是只有統一名稱,LINE 台灣技術長陳鴻嘉表示,兩項產品線的合併後最重要的突破就是「商業落地」,未來這些 AI 技術不再只是概念而已,而是會實際應用在產品之中,為台灣的使用者帶來更多生活與工作的便利。

LINE CLOVA 主要涵蓋四大領域的技術: NLU(自然語言理解)、Face(臉部辨識)、OCR(光學字元辨識)、STT(語音辨識)。而統整這些技術、確定將會登台的應用服務分別有:

1. CLOVA Chatbot 聊天機器人

 

CLOVA Chatbot 聊天機器人
 

▲ CLOVA Chatbot 能精確地判讀使用者的對話內容與意圖。|圖片來源:LINE 官網

 

 

 

NLU 技術是一直是 LINE 在人工智慧服務項目發展的核心之一。自 LINE 從 2016 年發表Chatbot 功能以來,已漸漸普及為公眾人物及企業與使用者之間的溝通橋樑。諸如公司行號、社群媒體、公眾人物等皆會開設自己的 LINE Chatbot,作為與客戶、大眾快速溝通的管道。

根據 LINE 官方資料,CLOVA chatbot 所累積的問答資料庫達 100 萬筆,使用超過 1 億人次,累積的使用者對話保守估計約有 17 億之多。如此豐富的資料累積,加上 LINE 在亞洲市場過去的利基,讓 CLOVA Chatbot 特別擅長辨識在全世界語言體系之中相對困難的亞洲語言。

2. CLOVA Face 臉部辨識

 

CLOVA Face 對一位女性進行臉部辨識
 

▲ CLOVA Face 可以在半小時內完成上千人次的臉部辨識。|圖片來源:LINE 官網

 

 

 

CLOVA Face 是一套臉部辨識系統,可在平板、手機等裝置上,提供快速準確的人臉辨識。

今年的 LINE TECHPULSE 2020 即是利用 CLOVA Face 作為入場方式。報名參加者可以在活動前上傳自己的照片,即可在報到櫃台使用臉部辨識驗證身份,代替人工核對資料,快速完成報到手續。

根據大會參加者的回饋,入場體驗相當順暢,辨識成功率也相當高,可以感受到 CLOVA Face 已經是成熟的商用產品;事後根據 LINE 官方的統計,CLOVA Face 順利在 30 分鐘內完成上千人次的入場報到手續。

3. CLOVA OCR 光學字元辨識

 

CLOVA OCR 光學字元辨識
 

▲ CLOVA OCR 不只可以辨識文字,還能辨識規格。|圖片來源:LINE 官網

 

 

 

OCR 技術同樣是 LINE 一直以來研發的核心之一,在現行的 LINE app 上已有將圖片轉換為文字的功能了。

而進一步的 CLOVA OCR 技術,配合資料強化演算提高識別精準度,不再只有針對文字辨識,也推出針對各種需求「特化性能」的不同產品:文字識別精準度較高的 general OCR;可以辨識出特定樣式、規格的 specialized OCR;還有操作介面簡易,並且具備深度學習等AI運算邏輯的 OCR Builder,讓企業可以根據不同需求導入不同應用技術。

其中官方也特別表示,Specialized OCR 將會「在地化」,開發台灣使用者需求度最高的辨識格式,例如:火車車票、發票、身分證和健保卡等等,落實為民眾帶來便利的初衷。

 

 

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4. 自動寄送 Email

既然電腦都能自動操作了,那當然也要介紹自動寄送 Email 的模組: Python 的「 Smtplib 」。他是 Python 內建 的 SMTP(簡單郵件傳輸協定,Simple Mail Transfer Protocol )模組,可以傳送純文字郵件、HTML 郵件以及帶附件的郵件。

使用 Python 的 Smtplib 傳送郵件十分簡便易學,只要掌握了各種郵件型別的構造方法,正確設定好函數,就是一種寄送 Email 的方便途徑。

對於需要每天發送好幾百份相同、不同 mail 的工作,藉助 Python 來自動發送 mail 絕對能讓你事半功倍。除了自動寄送,還有如定時寄送,正文添加圖片,附件添加圖片和編寫圖形化介面等等的功能都可以由 Smtplib 簡單達成。

5. 整理電腦檔案

平時放鬆滑手機時、你會不會感覺自己就像隻倉鼠,看到什麼新鮮有趣的圖片、音樂跟影片就下載,而且還放在不同資料夾,想著「之後再一次整理就好」,就越放越多、更不知道怎麼整理呢?

Python 的 OS 模組一定是你最好的整理幫手,OS 模組包含普遍的作業系統功能,在系統檔案和目錄操作中是很方便的模組,可以處理幾乎所有跟檔案、副檔名、資料夾的移動、刪除、複製、重新命名等等。例如哪一天想把手機裡散落在各資料夾的圖片檔都整理到電腦,就可以透過 OS 模組,省下一個一個資料夾翻找的時間囉!

OS 模組是 Python 標準庫中一個典型的跨平台模組,支援 Windows 和 Linux 等系統操作,無需修改任何程式碼,也不會產生錯誤。就算是無需太深入操作的初學者,也能透過常見函式來快速處理完,今後就把檔案大掃除交給 Python 吧。

6. Python 變身告白神器

Python 編程界中有個浪漫的故事:有個電腦專業的朋友,靠對 Python 的熟悉設計了一個小程式,將一串數學難題的運行過程與結果以愛心造型呈現出來,因此打動了一位數學系女孩的芳心,二人因此成為羨煞旁人的情侶,跌破親朋好友的眼鏡。

即使這個小故事的真實性難以查證,但也的確是很有趣的告白道具喔!

這個靠 Python 做出來的愛心圖形是由一系列的點 (X,Y) 構成的曲線,X,Y 又滿足一定的關系,這樣可以確定出一個表達式 Expression,然後就是兩個 for 循環(for y in range;for x in range)逐行逐列地開始列印,滿足條件 expression 的列印出字元,否則列印空格。

如果只需要最陽春的愛心圖形,只要一行代碼就可以輸出了,在這邊提供給大家:

print('\n'.join([''.join([('Love'[(x-y) % len('Love')]if ((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3 <= 0 else ' ')for x in range(-30, 30)])for y in range(30, -30, -1)]))

以上就是推薦給所有 Python 使用者的生活小應用,也十分推薦大家揮灑自己的創意,做出其他讓人會心一笑的小設計!

使用Python一行代碼就能畫出Love組成的心型代碼

▲ 使用 Python 一行代碼就能畫出Love組成的心型代碼(圖片取自網路)

 

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很多人都知道 Python 在 AI 中的優勢,可以說是坐穩人工智慧、資料分析和機器學習第一首選語言的位置,但卻沒想過 Python 也可以幫你告白、幫你整理電腦檔案、自動收發信件等,幫助提升自己的生活品質。

一般大眾覺得程式語言離自己遙遠又艱深,但隨著科技的進步,可以靠寫程式做到的事情越來越多了,除了那些最前線的高科技外,也有很多貼近生活、既有趣又實用的小程式可以嘗試喔!

不管你是未學過 Python、好奇 Python 除了 AI 還能做什麼;或是 Python 初學者,想找能學習、更能從中累積成就感的小專案練練手;或是學了 Python 一段時間,好奇還有什麼新花樣的朋友,以下都是適合推薦給你的 Python 應用:

1. Word Cloud 文字雲

文字雲,一般認為就是將出現頻率較高的「關鍵詞」突出表現,以關鍵詞當元素建構出如雲朵般的圖片,既能幫助讀者一眼就可以領略主旨、又能當成配圖繽紛文字資料。但它並不是僅要將「頻率高的字顯示得比較大」而已!文字雲其實是自然語言處理(NLP)會遇到的的項目之一,除了計算詞的頻率,組成的形狀、字該如何擺放的樣式都是學問。

而如此內藏學問的文字雲,用 Python 來做十分輕鬆簡便,最簡潔的文字雲只需要 10 行 Python 程式碼即可產生,而且展示效果也非常好。

如果是臉書、IG 或是任何社群小編,學會了這個簡單又實用的 Python 應用,以後就不用擔心配圖生不出來了啊!

2. OCR 光學文字識別

OCR 即是將圖片辨識成文字的技術,只要說起 OCR ,就不得不提目前公認最優秀、最精確的開源 OCR 系統──Tesseract。

Tesseract 是一個光學字元辨識引擎,支援多種作業系統。,自 2006 年起由 Google 贊助開發,除了極高的精確度,Tesseract 也具有很高的靈活性,只要通過訓練,就能識別出任何字型及 Unicode 字元。而其底下的 pytesseract 模組就如同 Tesseract 的 Python 包裝器。

Pytesseract 基本使用方法非常簡單,讓人可以輕易透過 Python 來實現 OCR。

這樣一來,舉凡老闆傳了一份文章的照片要你打成文字檔、或是自己想把書中文字電子化,都可以透過這個 Python 應用輕鬆解決。

3. 滑鼠鍵盤自動化

偶爾在辦公或日常操作電腦時,會遇到需要大量重複做一個動作──例如不斷按右鍵、一直按 Enter 或是重複的繁瑣操作,是不是很煩躁無聊呢?

這時候就要介紹 Python 一個強大的模組:PyAutoGUI。它能控制鍵盤和滑鼠的操作,做自動化操作,能應用在軟體測試、自動存圖,也可以用來寫遊戲的自動化程式……沒錯,就是自製遊戲外掛啦。

而在 Python 環境下 PyAutoGUI 的使用也十分直白易懂,透過定位滑鼠、鍵盤 (x, y) 座標的方式,搭配幾組常用函数,就能先悠閒地泡杯咖啡,讓電腦自動幫你完成了任務了。

 

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如果只需要最陽春的愛心圖形,只要一行代碼就可以輸出了,在這邊提供給大家:

print('\n'.join([''.join([('Love'[(x-y) % len('Love')]if ((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3 <= 0 else ' ')for x in range(-30, 30)])for y in range(30, -30, -1)]))

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