邂逅葡萄的美,留住时刻的甜

邂逅葡萄的美,留住时刻的甜悠悠岁月,总有一些美好的回忆让我们值得挂怀,也许是一次旅行,也许是一场音乐会,亦或是一杯美酒。而对于酒品爱好者而言,一款极具特色的葡萄酒无疑是留住时刻的最好方式。在这篇文章中,我们将从几个方面详细阐述邂逅葡萄的美,留住时刻的甜。1.葡萄酒的种类及特点葡萄酒是指以葡萄为原料酿制的酒类,其种类繁多、千差万别。按照产地不同可分为法国葡萄酒、意大利葡萄酒、西班牙葡萄酒、澳大利亚葡萄酒等;按照颜色可分为红葡萄酒、白葡萄酒、桃红葡萄酒等;按照干度可分为干型葡萄酒、半干型葡萄酒、半甜型葡萄酒、甜型葡萄酒等。每种葡萄酒都有其独特的特点和口感,让人流连忘返。2.葡萄酒的饮用方式及搭配葡萄酒的饮用方式也非常重要,不同的葡萄酒需要采用不同的饮用器具,例如红酒需要使用大杯盛装,白酒需要使用小杯盛装,口感和品味也会有所不同。此外,葡萄酒的搭配也是让人颇为头疼的问题。一般来说,白葡萄酒适合搭配海鲜、沙拉等清淡食物,而红葡萄酒则适合搭配肉类、奶酪等重口味食物。当然,不同的葡萄酒对于个人口味的要求也略有不同,有的人喜欢将葡萄酒加冰块后饮用,有的人则喜欢搭配各类小吃,这些都需要根据自己的口味选择。3.葡萄酒的品牌推荐及选购要点对于广大酒品爱好者而言,一款优质的葡萄酒往往需要一定的选购技巧。首先需要选择可信度较高的品牌,例如拉菲、木桐山等,这些品牌不仅有着悠久的历史和深厚的文化底蕴,而且在酿制工艺上也十分讲究,口味非常优秀。其次,需要注重葡萄酒的存放和熟化,以确保其口感和品质。最后,需要关注价格因素,选择适合自己的价格区间内的葡萄酒,避免贪图便宜而购买劣质的产品。4.葡萄酒的社交价值及文化内涵葡萄酒不仅是一种美酒佳酿,更是一种拥有丰富文化内涵的饮品。在品尝葡萄酒的过程中,我们不仅可以领略其美好口感和风味,还可以借此结交更多志同道合的朋友。另外,葡萄酒也是世界文化的重要组成部分,许多葡萄酒的品牌背后都有着丰富的历史和文化故事,这些故事可以让我们更好地了解世界各地的文化和人文风景。综上所述,邂逅葡萄的美,留住时刻的甜,需要我们具备一定的酒品知识和挑选技巧,同时也需要我们注重葡萄酒的饮用方式和社交价值。如果你想在生活中留住一些美好的时刻,葡萄酒无疑是一个不错的选择。问答话题:1.如何判断一款葡萄酒是否优质?选购葡萄酒时,可以从以下几个方面进行判断:品牌信誉、酿制工艺、存放年限、口感品质等。此外,消费者还应该选择正规的购酒渠道进行购买,以避免购买到仿冒产品。2.葡萄酒适合和什么食物搭配?不同种类的葡萄酒适合搭配不同的食物。一般来说,白葡萄酒适合搭配清淡食物,如海鲜、沙拉、蔬菜等;红葡萄酒适合搭配肉类、奶酪等重口味食物;桃红葡萄酒适合搭配果脯、水果等。3.如何存放葡萄酒?葡萄酒需要存放在阴凉干燥、通风良好、避光的地方。存放的温度为12℃-18℃,湿度需要保持在0%-80%之间。同时,葡萄酒应该放置在水平的位置上,避免酒瓶晃动和震荡。

邂逅葡萄的美,留住时刻的甜特色

1、所有查询功能完全免费,不收取任何费用。

2、体验:顾客至上的服务理念。只有经历过,才能知道什么是神。

3、长发短发直发卷发编发刘海,各种发型应有尽有;

4、缘份系统伙伴搭配多样化的阵法策略,拼的不仅是装备,还有战术策略。

5、向多人传递消息时,可以使用群组功能进行传递。

邂逅葡萄的美,留住时刻的甜亮点

1、多元化玩法操作,即刻开启修仙养成冒险之旅

2、卖了可以买猪的是可回收垃圾

3、高清画质体验,掌上微操酣畅连击!游戏为玩家营造了一个身临其境的果宝冒险世界。

4、【音乐音频】醒世弘善静心禅乐洗涤心灵

5、您可以从各种动态笔刷中进行选择,如烟花烟雾星星飞花等

suoyouzhaxungongnengwanquanmianfei,bushouqurenhefeiyong。tiyan:gukezhishangdefuwulinian。zhiyoujingliguo,cainengzhidaoshenmeshishen。changfaduanfazhifajuanfabianfaliuhai,gezhongfaxingyingyoujinyou;yuanfenxitonghuobandapeiduoyanghuadezhenfacelve,pindebujinshizhuangbei,haiyouzhanshucelve。xiangduorenchuandixiaoxishi,keyishiyongqunzugongnengjinxingchuandi。Google探(tan)索(suo)全(quan)新(xin)NLU任(ren)務(wu)「自(zi)然(ran)語(yu)言(yan)評(ping)估(gu)」,正(zheng)式(shi)面(mian)試(shi)前(qian)讓(rang)AI幫(bang)妳(ni)熱(re)個(ge)身(shen)!

新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):LRS

【新智元導(dao)讀(du)】谷(gu)歌(ge)基(ji)於(yu)「自然语言评估 」任务還(hai)開(kai)發(fa)了(le)壹(yi)个網(wang)站(zhan)Interview Warmup,免(mian)費(fei)當(dang)你的(de)「面试陪(pei)練(lian)員(yuan)」!

「刷(shua)題(ti)」可(ke)以(yi)說(shuo)是(shi)貫(guan)穿(chuan)人(ren)生(sheng)的始(shi)終(zhong)了,有(you)些(xie)题目(mu)可以獨(du)自解(jie)決(jue),比(bi)如(ru)考(kao)试题;但(dan)諸(zhu)如面试類(lei)需(xu)要(yao)互(hu)動(dong)的题目時(shi),一个人就(jiu)很(hen)難(nan)刷动了。

這(zhe)種(zhong)互动不(bu)同(tong)于一般(ban)的問(wen)答(da),通(tong)常(chang)需要 「陪练方(fang)」在(zai)特(te)定(ding)情(qing)境(jing)下(xia)對(dui)问题進(jin)行(xing)回(hui)答,並(bing) 引(yin)导用(yong)戶(hu)进行思(si)考,以達(da)到(dao)最(zui)终目標(biao)。

比如面试官(guan)不會(hui)只(zhi)負(fu)責(ze)提(ti)问,还需要引导你说出(chu)对问题的理(li)解思路(lu),以及(ji)可選(xuan)的解决方案(an)。这类 问题也(ye)可能(neng)是开放(fang)式的,比如自我(wo)介(jie)紹(shao)等(deng)。

AI的终極(ji)目标,就是一切(qie)人可以做(zuo)的事(shi),都(dou)可以由(you)模(mo)型(xing)替(ti)代(dai),这类「面试陪练员」也不例(li)外(wai)。

但在当下的自然语言處(chu)理領(ling)域(yu),这种能力(li)还沒(mei)有得(de)到足(zu)夠(gou)的重(zhong)視(shi),并且(qie)在技(ji)術(shu)上(shang)很具(ju)有挑(tiao)戰(zhan)性(xing)。

最近(jin)Google在官方博(bo)客(ke)上介绍了一个重要的自然语言理解(NLU)能力,即(ji) 自然语言评估(Natural Language Assessment, NLA),并討(tao)論(lun)了如何(he)能够在教(jiao)育(yu)的背(bei)景(jing)下有所(suo)帮助(zhu)。

典(dian)型的 NLU 任务關(guan)註(zhu)用户的意(yi)圖(tu),而(er) NLA 允(yun)許(xu)從(cong)多(duo)个角(jiao)度(du)评估答案。

在用户想(xiang)知(zhi)道他(ta)們(men)的答案有多好(hao)的情況(kuang)下,NLA 可以提供(gong)一个关于答案與(yu)預(yu)期(qi)有多接(jie)近的分(fen)析(xi)。

在 可能没有「正確(que)」答案的情况下,NLA 可以提供細(xi)微(wei)的洞(dong)察(cha)力,包(bao)括(kuo)主(zhu)题性、相(xiang)关性、冗(rong)長(chang)问题等等。

研(yan)究(jiu)人员制(zhi)定了 NLA 的範(fan)圍(wei),提出了一个實(shi)用的模型來(lai)執(zhi)行主题性NLA,并展(zhan)示(shi)了如何使(shi)用 NLA 来帮助求(qiu)職(zhi)者(zhe)练習(xi)回答面试问题。

自然语言评估概(gai)述(shu)

NLA 的目标是根(gen)據(ju)一組(zu) 期望(wang)(expectations)来评估用户給(gei)出的答案。

比如说有一个 与學(xue)生交(jiao)互的NLA系(xi)統(tong),有以下幾(ji)个组成(cheng)部(bu)分:

向(xiang)学生提出一个问题; 期望定義(yi)了用户预期在回答中(zhong)得到什(shen)麽(me)。例如一个具體(ti)的文(wen)本(ben)回答或(huo)者是一组用户期望答案涵(han)蓋(gai)的主题,并且回答需要簡(jian)潔(jie)。 由学生提供的答案; 评估結(jie)果(guo)。包括正确性、信(xin)息(xi)缺(que)失(shi)、過(guo)于具体或籠(long)统、文体反(fan)饋(kui)、发音(yin)等。 可选項(xiang):上下文。例如一本書(shu)或一篇(pian)文章(zhang)中的某(mou)一段(duan)。

使用 NLA,对答案的期望和(he)对答案的评估都可以非(fei)常寬(kuan)泛(fan),这使得師(shi)生之(zhi)間(jian)的互动更(geng)具表(biao)現(xian)力且更有细節(jie)。

有具体正确答案的问题

即使在有明(ming)确的正确答案的情况下,也可以比简單(dan)的正确或不正确更细微地(di)评估答案。

上下文(Context) :哈(ha)利(li)波(bo)特与魔(mo)法(fa)石(shi) 问题(Question) :霍(huo)格(ge)沃(wo)茨(ci)是什么? 期望(Expectation) :霍格沃茨是一所魔法学校(xiao) 回答(Answer) :我不是很确定,但我認(ren)為(wei)这是一所学校。

对于问答系统来说,上面这个回答可能因(yin)为缺少(shao)关鍵(jian)细节「魔法」而被(bei)标記(ji)为不正确,因为用户会认为这个答案并非完(wan)全正确,也没有太(tai)大(da)意义。

NLA可以提供更细节的理解力,例如认定学生的回答太过于笼统,并且学生本人对該(gai)回答不够确信。

这种细微的评估,以及注意到学生所表达的不确定性,对于帮助学生在会話(hua)環(huan)境中建(jian)立(li)技能非常重要。

主题预期

在许多情况下, 提问者并不期望得到具体答復(fu)。

例如,如果一个学生被问到一个 觀(guan)點(dian)类问题,并没有具体的文本期望,提问者更关注的是回答相关性以及观点,或许答案的简洁度和流(liu)暢(chang)性也在提问者的评估范围內(nei)。

问题 :請(qing)进行自我介绍。(Tell me a little about yourself?) 期望 :一个主题集(ji)合(he),可能包括「教育 」、「經(jing)歷(li)」、「興(xing)趣(qu)」等 回答 :我在加(jia)州(zhou)的薩(sa)利納(na)斯(si)长大,後(hou)来去(qu)了斯坦(tan)福(fu)大学,主修(xiu)经濟(ji)学,但后来对科(ke)技產(chan)業(ye)感(gan)到兴奮(fen),所以接下来我...

在这种情况下,一个有用的评估輸(shu)出將(jiang)把(ba)用户的答案映(ying)射(she)到所涉(she)及的主题的子(zi)集,可能还有文本的哪(na)些部分与哪个主题相关的标记。

从自然语言处理的角度来看(kan),这很有挑战性,因为答案可能很长,主题也可能是混(hun)合的,而且每(mei)个主题本身可能是多方面的。

主题性NLA模型

原(yuan)則(ze)上,主题性NLA(Topicallity NLA)是一个标準(zhun)的多分类任务,开发者可以根据常用的模型很容(rong)易(yi)地訓(xun)练出一个分类器(qi)。

但对于NLA来说,可用的训练數(shu)据很少,收(shou)集每个问题和主题的训练数据成本很高(gao),也很耗(hao)时。

谷歌的解决方案是将每个主题分解成可以使用大型语言模型(LLM)进行标識(shi)的细粒(li)度组件(jian),并进行简单的通用調(tiao)優(you)。

研究人员将每个主题映射到一个潛(qian)在问题列(lie)表,并定义如果句(ju)子包含(han)对这些潜在问题之一的答案,那(na)么它(ta)就涵盖了该主题。

对于 经历(Experience)这个主题,模型可以选擇(ze)一些潜在的问题,比如:

你在哪裏(li)工(gong)作(zuo)? 你是学什么的? ...

再(zai)比如 兴趣(Interests)这个主题下,也有一些基本问题,如

你对什么感兴趣? 你喜(xi)歡(huan)做什么? ...

这些基本问题是通过 叠(die)代的手(shou)工过程(cheng)設(she)計(ji)的。

重要的是,由于这些问题是足够细粒度的,当前的语言模型可以捕(bu)獲(huo)这些 句子内的语义(比如What和Where的區(qu)別(bie)),也使得开发者可以为NLA的主题任务提供一个zero-shot设置(zhi): 模型训练一次(ci)后,即可不斷(duan)添(tian)加新的问题和新的主题,或通过修改(gai)基本内容期望改编现有的主题,而不需要收集主题特定的数据。

帮助求职者准備(bei)面试

为了探索NLA的應(ying)用場(chang)景,谷歌的开发者还与求职者合作开发了一个新工具Interview Warmup,帮助用户在IT Support和用户体驗(yan)设计等快(kuai)速(su)增(zeng)长的就业领域为面试做准备。

网站上提供了大量(liang)的问题,求职者自己(ji)在家(jia)就能练习回答行业專(zhuan)家提出的问题,以帮助在真(zhen)人面试中變(bian)得更加自信和从容。

谷歌也是受(shou)求职者的啟(qi)发,了解面试过程中的难点后提出了NLA研究。

Interview Warmup并不对答案进行评分或判(pan)断,它只为用户提供一个独自练习的环境,并且帮助用户进行自我改进。

每当用户回答一个面试问题后,该答案会被NLA模型逐(zhu)句解析,然后用户可以在不同的談(tan)话要点之间切換(huan),看看在他们的答案中发现了哪些要点。

研究人员意识到,在向用户发出信號(hao)表示他们的反馈是「good」时,存(cun)在许多潜在的陷(xian)阱(jing),尤(you)其(qi)是当模型只檢(jian)測(ce)到有限(xian)的主题集时。

相反,该系统把控(kong)制權(quan)掌(zhang)握(wo)在用户手中,只使用機(ji)器学习来帮助用户发现如何改进。

到目前为止(zhi),该工具已(yi)经帮助了大量来自世(shi)界(jie)各(ge)地的求职者,取(qu)得了很大的成果,并且开发團(tuan)隊(dui)最近已经将其擴(kuo)展到非洲(zhou),并计劃(hua)繼(ji)續(xu)与求职者合作,迭代并使该工具对数百(bai)萬(wan)正在尋(xun)找(zhao)新工作的人更有帮助。

自然语言评估(NLA)是一个具有技术挑战性和有趣的研究领域。

NLA为新的会话应用鋪(pu)平(ping)了道路,通过从多个角度对答案进行细致(zhi)入(ru)微的评估和分析,促(cu)进了学习。

通过与社(she)区合作,从求职者和企(qi)业到課(ke)堂(tang)教师和学生,可以确定NLA有潜力帮助用户进行学习、參(can)与和发展各种学科的技能的情况,以一种负责任的方式建立应用程序(xu),使用户能够评估自己的能力,并找到改进的方法。

参考資(zi)料(liao):

https://ai.googleblog.com/2022/10/natural-language-assessment-new.html返(fan)回搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

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发布于:内蒙古包头九原区