亚洲嫩草AV永久无码精品无码,欧美日韩国产一中文字不卡,欧洲熟妇色XXXX欧美老妇多毛,翁与小莹浴室欢爱52章

在Glassdoor審查中使用語言模型，以一種我們原本無法做到的方式，幫助我們衡量了這種含糊不清的東西，稱為“文化”。----阿米爾?戈德堡（Amir Goldberg）

它從一個(gè)問題開始。在阿米爾?戈德堡（Amir Goldberg）的案例中，這是一個(gè)長期爭論的老問題：公司文化的多樣性如何影響公司績效？

文化多樣性可能是一個(gè)巨大的優(yōu)勢，可以通過豐富多樣的想法激發(fā)創(chuàng)造力。但是，人們可以輕易地想象這種多樣性會以其他方式推動公司發(fā)展，從而在員工之間造成一系列阻礙績效的分歧。

多部分功能
這個(gè)由兩部分組成的功能探討了訪問超大量數(shù)據(jù)集的多種方式，這些方式正在改變斯坦福GSB教職員工的研究面貌。

在第一篇文章中，教授們討論了大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)如何改變了傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)查詢方法-以及查詢本身的基本宗旨。

那么，戈德伯格想知道是什么呢？

數(shù)據(jù)
傳統(tǒng)上，對此問題感興趣的研究人員會列出他們認(rèn)為最重要的公司文化的維度-公司可以是競爭性或合作性，正式或非正式的。他們會將這些變量提煉成一份調(diào)查問卷，然后發(fā)送給不同公司的數(shù)千名員工。

作為回報(bào)，他們將獲得一個(gè)整齊的結(jié)構(gòu)化信息表：員工A認(rèn)為Google具有競爭力和創(chuàng)新性，而員工B則認(rèn)為沃爾瑪是官僚和正式的。等等。

戈德伯格解釋說，這種方法有兩個(gè)基本問題。首先，研究人員將自己狹narrow的文化類型強(qiáng)加給原本雜亂無章的系統(tǒng)。其次，人們實(shí)際上并不擅長回答調(diào)查問卷。他們以意想不到的方式解釋問題。他們給出他們認(rèn)為研究人員想聽到的答案。他們有時(shí)會猜測，因?yàn)樗麄儾恢涝撜f些什么。

戈德堡想采取一種不同的方法。他聯(lián)系了Glassdoor，這是一個(gè)求職和招聘網(wǎng)站，員工在該網(wǎng)站上匿名并公開審查他們工作的公司。戈德堡想知道，當(dāng)不受調(diào)查約束時(shí)，人們?nèi)绾握務(wù)摴镜奈幕客患夜镜膯T工是否同意工作場所的文化？如果不是，他們將以何種方式不同意？

團(tuán)隊(duì)
戈德堡和兩位合著者，麥吉爾大學(xué)的Matthew Corritore和加州大學(xué)伯克利分校哈斯商學(xué)院的Sameer Srivastava，在七年的時(shí)間里，從492家上市公司中收集了大約500,000條評論。從大量混亂的數(shù)據(jù)中（規(guī)模和時(shí)間范圍完全超出了傳統(tǒng)調(diào)查的范圍），戈德堡開始對文化的討論進(jìn)行提取和分類。他在大海撈針。

Goldberg說，在整個(gè)過程中，他得到了Stanford GSB Data，Analytics和Research Computing專家的支持。他們幫助確保對數(shù)據(jù)的訪問符合Glassdoor提出的要求。對于Goldberg所從事的其他項(xiàng)目，DARC幫助解決了第三方數(shù)據(jù)收集的合同迷宮，構(gòu)建了分析所需的內(nèi)部基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，并將數(shù)據(jù)組織成可用的東西-借助它們，復(fù)雜的工作變得更加容易。

算法
人工完成后，對50萬個(gè)Glassdoor評論的分析將是一項(xiàng)艱巨而艱巨的任務(wù)。因此，戈德堡轉(zhuǎn)向了一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，該方法在技術(shù)上稱為“潛在狄里克雷分配主題建模”。更非正式地講，這是“言語交流”方法。

對該算法的唯一限制是它應(yīng)該尋找多少個(gè)主題。在這種情況下，戈德堡可能會假設(shè)有50種相關(guān)的文化類型。也許是100。（此猜測可以隨著時(shí)間的流逝而不斷完善，以找到最具解釋力的數(shù)字。）一旦算法知道要查找的主題數(shù)，它就會掃描每個(gè)文檔并創(chuàng)建實(shí)質(zhì)上是一個(gè)巨大的電子表格，以定義一個(gè)單詞出現(xiàn)在句子中另一個(gè)單詞附近的概率。在不實(shí)際理解這些詞指的是什么的情況下，該算法能夠?qū)⒉煌脑~簇分類為一個(gè)或另一個(gè)文化桶。

戈德伯格說：“該算法沒有自上而下地施加各種可能性，而是通過歸納推斷出無需人工輸入的類別，”戈德伯格說。“沒有人類的了解正在發(fā)生；最基本的是，這是一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型，用于查找傾向于同時(shí)出現(xiàn)的單詞?！?

分析
Goldberg和他的合作者首先在大約一百萬個(gè)句子中訓(xùn)練了該算法，這些句子包含“文化”一詞或近似的同義詞（環(huán)境，氣氛，態(tài)度，氣候，價(jià)值，哲學(xué)，信念）。這些單詞周圍出現(xiàn)了什么單詞？該培訓(xùn)提供了一個(gè)可靠的不同文化類別的模型，從此，研究人員將模型應(yīng)用到每條評論中的每個(gè)句子中，從而可以精確地討論有關(guān)公司文化的討論。

再次，該分析包括近500家上市公司，這使Goldberg隨后可以查看兩個(gè)主要數(shù)據(jù)點(diǎn)。首先，給定公司內(nèi)的人們?nèi)绾卧u價(jià)其文化？他們是否同意其工作場所的文化？他們是否認(rèn)為它包含多種文化？其次，該公司的資產(chǎn)收益率是什么—是其在市場上的有效性的代表？

戈德伯格說：“實(shí)質(zhì)上，我們對任何一家特定公司的文化都不感興趣?！?“我們有興趣簡單地詢問員工對于公司的文化是同意還是不同意?！?戈德堡發(fā)現(xiàn)，在文化上存在分歧的公司效率較低，而在擁護(hù)多元文化的公司中更具創(chuàng)新能力。

最終，戈德伯格說，很容易被“機(jī)器學(xué)習(xí)”的光輝吸引住，這被現(xiàn)代文化中無所不知的光環(huán)所吸引。Goldberg承認(rèn)：“這些工具-花哨，有趣且酷”。但是，一個(gè)基本問題必須為機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)應(yīng)用提供信息。“為什么需要使用它？”

他指出，除了趨勢之外，研究人員還應(yīng)該有一個(gè)清晰而引人注目的案例，以使用復(fù)雜且通常不透明的算法來探索巨大的數(shù)據(jù)集。這項(xiàng)工作可能吸引資金和關(guān)注，但是有必要嗎？
戈德堡說：“就我們而言，在Glassdoor評論中使用語言模型可以幫助我們以一種我們原本無法擁有的方式來衡量這種模糊的東西，即'文化'?！?“我們從這項(xiàng)工作中學(xué)到的東西，否則我們根本無法學(xué)到?！?