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只要有人類的地方就會有惡意言論，而 Facebook 身為全球最大的社交平台，從以往僱用審查團隊去人工檢視，近年來也開始引入 AI 系統來輔助偵測，在 NLP 領域令人振奮的 BERT 系列模型更扮演了關鍵的角色。

本文由黃偉愷, Ke-Han Lu 共同完成，是「人工智慧與大數據之商業價值」這門課的期末報告，我們分成兩大方向調查了 Facebook 在惡意言論偵測的近期發展：

• Facebook Hate Speech Detection：背景介紹及以政策面探討 FB 如何審查、定義惡意言論，AI系統對於目前 FB 的影響
• Facebook BERT-based System：以技術角度介紹 BERT-based 模型的迷人之處及其原理

這學期開始進入正式課程之前，教授提供了一些關於「如何讀 Paper」的文章。對於一位剛要進入研究領域的學生來說，讀文獻是很重要的，用對方法可以節省很多心力，避免變成被論文海淹沒的菸酒生。

以下是我試著翻譯 S. Keshav “How to Read a Paper”，文中提到的三個步驟，「快速地掃過、掌握重點、實際重現結果」透過這樣的方法，可以快速過濾哪些文獻適合閱讀，哪些適合擺到一邊，以及如何閱讀、哪些部分是關鍵。

有鑒於學測成績公布，莘莘學子也要進入推甄面試的階段。當年承蒙許多老師幫助，在學測申請時順利的錄取不錯的校系，自己也歸納了一些想法，有時也會突然有可愛的學弟妹跑來問問題，不如就直接寫成一篇文章吧！

申請大學應該是所有人第一次面對非紙本考試，你必須在十幾頁的篇幅中總結你 18 年來做過的事，甚至只有 1 分鐘的時間自我介紹，結果教授花短短幾分鐘，用幾個評量分數就決定你會不會被錄取。如何「篩選」出「最有利」的資訊就顯得更重要了。

發現自己 18 年來都在耍廢，會不會開始想拚指考？