一、红巴山电影豆瓣打分？

《红巴山》2020年,豆瓣评分【0.0分】

二、《建国大业》电影打分？

《建国大业》目前在豆瓣没有评分，一般这种带有政治色彩的主旋律片是不可以随意评分的，更别说是恶意刷分，所以这部电影在豆瓣评分栏的显示处是一片空白的。其实之前《建国大业》在豆瓣最后的评分是6.1分，底下的评论也还算中肯。在2009年那个时候，观众对于这种齐聚了数百位大牌明星零片酬出演主旋律片的电影模式大都觉得十分新奇。《建国大业》当时票房能一举冲到4.3亿，其中一部分的原因是因为有很多买票的观众，只为了能在电影院亲眼目睹多达百位明星同时出现在一部电影中的豪华盛况，毕竟《建国大业》每一帧镜头里随便出现的路人甲可能就是一位一线大腕！因此，才会出现了如今我们看到的《建国大业》在豆瓣没有评分的情况。实际上，“建国三部曲”每一部都各有千秋，就算被全民嘲讽过的《建军大业》，小鲜肉们的演技也是可圈可点，并非如观众预期中的那般差。

三、请问托福口语考试打分是人工还是机器打分？打分标准是怎么制定的？

19年托福改革后，我们可以非常肯定地告诉大家，托福口语一定是机器批改，至少机器批改参与了每一位同学的评分过程。

ETS官方公布的数据，最新版本的托福口语机器评分系统Speech Rater与人工评分的相关性系数是0.81。

说实话，官方单纯的拿这么一个统计学系数摆在我们的面前，对于考生或者是托福资深教师而言是没有感觉的，这个系数到底是偏高还是偏低，究竟什么数值范围值得我们进行参考，根本就无从比较。

因此，我们与ETS几位资深的语言测评老师进行了访谈，为大家整理了这篇ETS口语机评的干货。

此段来自于ETS的官方报告：

随着越来越多的年轻学生在世界范围内学习英语作为第二语言（English as a Foreign Language），为青少年语言学生（Young Language Students）设计的标准化语言考试 (比如托福考试)。变得越来越受欢迎。

鉴于这一快速增长的趋势，需要更好地理解年轻学生的语言发展模式和语言表现的语言特征成为语言学教师的需求。根据2014年，两位口语测评学者Bailey＆Heritage的研究，语言发展模式和语言表现对于语言学评估的创建提供指导和指导至关重要。

ETS于是系统地进行实证研究：在青少年语言学生中检查其英语语言能力（English Language Proficiency）的进展以便验证青少年语言学生评估任务和评分标准，并为基于测试结果的提供有效性证据（Kane，2013）。

在了解托福口语的机批原理之前，我们先了解一下什么是口语流利度。

何为流利度Fluency？

Lennon (2000) stated that fluency “can be measured both impressionistically and instrumentally by speech rate, and by such dysfluency markers as filled and unfilled pauses, false starts, hesitations, lengthened syllables, retraces, and repetitions” (p. 25)

简而言之的流利度有几个衡量的维度：

• 速度(Rapidness)
• 流畅性(Smooth)
• 准确性(Accuracy)
• 易懂性(Lucidity)
• 思维的高效转换（Efficient translation of thought)以交流为目的 (Communicative intention)

流利度同时也能细分成三个方面去进行深入分析：

停顿性流利度（breakdown fluency) : 在连续话语中的暂停特征(the pausing features of continuous speech)；

速度性流利度（speed fluency) : 话语演讲过程中的速度( the rate of speech delivery (Ginther et al., 2010 );

修复性流利度 (repair fluency)：在话语中的自我更正、重复以及重述的频率( the number of selfcorrections and repetitions or reformulations present in speech (Iwashita, Brown, McNamara, & O’Hagan, 2008)）

在目前ETS采用的机改Speech Rater的系统中，对于托福口语测评是何以科学、公正以及客观地对考生们进行评价的呢？

根据ETS最新的一项研究, 自1996年就有语言学学者(Ginther et al., 2010; Towell, Hawkins, & Bazergui, 1996) 使用平均话语长度(mean length of run) 这项指标来对考生们的流利度进行测评，通俗易懂的说法，就是在托福考试中你的所有"huh", "uh", "erm", "um", and “well" (filled pause)都会被计数，当频率高到一定程度，就会被认为是弱流利度，另一种就是沉默(silent pauses), 在整个口语回答的过程中如果出现长间断，那么系统会自动把你的口语归为弱流利度。

而托福口语考试的不同任务(task)其对考生们的语言能力和认知能力都有所不同，因此在进行口语独立任务(independent speaking task)设计和口语综合任务(integreated speaking task)设计的过程中，在这项研究中，青少年(YLS)与成人考生(Adult learner)的流利度水平在两个任务的机评效果中都出现了较为稳定的表现。

因此我们可以得出客观结论，在口语流利度方面，考生们在口语独立任务和口语综合任务之间较少会出现流利度偏差。

何为语法Grammar ？

自1999年，在第二语言习得(Second Language Acquisition)的理论中（Norris & Ortega, 2009; Skehan & Foster, 1999; Wigglesworth & Elder, 2010），与语言测试相关的语法方面研究主要关注于两个方面：

语法准确性(Grammar Accuracy)

语法复杂性(Grannar Complexity)

针对语法准确性，最新的研究报告给出了两个标准维度：

整体准确性(Global Accuracy)，在习者的语言中有任何的语法错误(Grammatical Errors)都会纳入考量范围；

特定种类错误(Specific Types of Error)，2015年的语言学研究者Brown已经将该种类进行了详细描述：动词时态(Verb tense)

• 主谓一致(Subject-verb agreement)
• 冠词使用(Article use)
• 介词使用(Prepositions)

针对语法复杂性，最新的研报的结果(McNamara, & Elder, 2001), 表现为

• 句式(Syntactic patterns)的呈现性(Elaboration)
• 句式(Syntactic patterns)的多样性(Variation)

在托福口语测试中，机器会针对各位同学的语法呈现，比如:

• 时态的丰富性(一般过去式，现在完成时，现在进行时等多个时态的呈现)；
• 同时较多中国考生在语法呈现的过程中会出现主谓不一致的现象 (例如：information加s, they doesn’t 这样的常见主谓不一致的问题)；
• 针对介词的使用: 较多同学在口语回答中会出现简单句的堆砌，缺乏定语从句、状语从句、宾语从句或是表语从句的使用;

无论是曾经的人批还是现如今的机器批改，托福口语考试的评分标准都是不变的，大家都要针对性地训练自己的口语能力。

福利：托福口语2019上半年的口语合集以及相应的高分参考答案

你离托福口语满分之间, 只差这么一份参考答案合集！

四、豆瓣上怎么给电影打分？

1. 有些电影，因为褒贬一致，所以评分可信。

2. 有些电影，因为受众面和体裁，所以评分不可信。

3. 有些电影，因为带着你童年的回忆，所以评分五星。

4. 有些电影，因为重名或者被认错名，所以评分一星。

5. 有些电影，因为水军曾经卖力的刷分，所以评分恶心。

6. 有些电影，因为用户针对个人却不针对内容，所以评分违心。

7. 你可以通过豆瓣，找到一部电影，让你发现生命的意义。

8.你也可以通过豆瓣，找到一部电影，让你丧失生存的勇气。

9. 没事多看评论，或许你就发现了，分数背后的真谛。

10. 你对电影的评价，不仅在于分数，也在于，你的心。

五、机器学习包括？

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

六、机器学习的概念的电影

机器学习的概念的电影

在当今数字化时代，机器学习已经成为人工智能领域中不可或缺的一部分。随着技术的飞速发展，机器学习应用于各个领域，给人们带来了前所未有的便利和创新。然而，对于许多人来说，机器学习仍然是一个比较抽象的概念，很难理解其背后的原理和运作机制。

要理解机器学习，我们可以借助一些电影中的情节和场景来解释。电影作为一种流行文化形式，往往能够生动地展现复杂的概念和技术，让观众们通过视觉和情节的呈现更容易理解抽象的概念。接下来，让我们一起通过几部电影来探讨机器学习的概念。

《黑客帝国》

《黑客帝国》是一部探讨现实与虚拟世界之间边界的科幻经典电影。在这部电影中，人类的思想被机器所控制，整个世界变为了虚拟的网络。这可以看作是一种类比，机器学习也是在模拟和理解人类行为和决策过程。机器学习算法就如同电影中的人类被控制一样，通过大量的数据和训练来模拟决策过程，最终实现自主学习和智能决策。

类比于《黑客帝国》，机器学习就像是让机器进入了一个虚拟的世界，通过不断地学习和调整模型来适应环境和任务的变化。这种模拟人类决策的方式，让机器学习成为了一种强大的工具，能够应用于各种领域，包括自然语言处理、图像识别、智能交互等。

《人工智能》

另一部值得一提的电影是《人工智能》，这部电影讲述了一个机器少年的成长和渴望成为真正人类的故事。在这部电影中，机器少年通过与人类的互动和学习，逐渐理解和感知世界，展现了人工智能的潜力和情感共鸣。

机器学习就像是电影中的机器少年，通过接收和处理大量的数据，逐步学习和改进自身的算法和模型。类似于机器少年的成长过程，机器学习也需要不断的训练和调整，才能逐渐实现自主学习和智能决策。这种在人与机器之间建立情感联系的体验，也反映了机器学习在未来人机交互中的重要性和应用前景。

《奇异博士》

最后，我们来看一部更具科幻元素的电影《奇异博士》。这部电影讲述了一位医生通过学习和实践，掌握了时间和空间的奇异力量，成为保护世界的超级英雄。在这个宇宙中，规律和逻辑被打破，一切皆有可能。

机器学习就如同《奇异博士》中的奇异力量一样，通过学习和探索，我们能够发现隐藏在数据背后的规律和模式，从而实现预测和决策的超凡能力。借助机器学习算法，我们能够探索数据之间的关联和影响，解决现实世界中的复杂问题，实现人类的科技梦想。

通过以上几部电影的类比和解读，我们可以更直观地理解和感受机器学习的概念。正如电影所展示的那样，机器学习并不是一个遥远的未来概念，而是正在日益融入我们生活和工作的现实。希望未来随着科技的不断发展，机器学习能够为人类创造更多的可能性和奇迹。

七、机器学习电影数据分析

机器学习在电影数据分析中的应用

随着时代的发展，电影行业在数字化时代迎来了前所未有的挑战和机遇。对于电影制作公司和影视从业者来说，如何更好地利用现代技术来分析电影数据、了解观众口味和市场趋势，已经成为了至关重要的问题。在这个背景下，机器学习作为一种强大的数据分析工具，正逐渐走进电影行业，为电影数据分析注入了新的活力。

机器学习的定义

机器学习是人工智能的一个分支，它致力于让计算机系统通过学习数据和经验改善性能，而无需明确地编程。通过机器学习算法，计算机可以利用数据来自动学习和改进。在电影数据分析中，机器学习可以应用于推荐系统、市场预测、内容分析等众多领域。

电影数据分析的重要性

电影数据分析是指利用数据科学技术对电影市场、观众口味、影片表现等方面的数据进行收集、处理和分析，从中发现规律和趋势，为电影制作和营销提供决策支持。在数字化时代，电影数据以庞大且多样的形式存在，如票房数据、用户评价、观影习惯等，如何高效地利用这些数据成为了电影行业的重要课题。

机器学习在电影数据分析中的应用

机器学习在电影数据分析中发挥着至关重要的作用，它可以帮助电影从业者更好地理解市场、观众和电影本身。下面我们将介绍机器学习在电影数据分析中的几个典型应用：

1. 推荐系统

通过分析用户的历史行为和喜好，机器学习可以构建个性化的电影推荐系统，提升用户体验和增加观影率。推荐系统的精准度和智能化程度直接影响着用户对平台的粘性和忠诚度。

2. 市场趋势预测

利用机器学习模型，可以对电影市场的未来趋势进行预测，包括票房表现、受众喜好、竞争对手分析等，为电影公司制定营销策略和投资决策提供数据支持。

3. 内容分析与创作辅助

通过机器学习技术，可以对电影内容进行深入分析，包括情感色彩、镜头运用、音乐节奏等方面，为电影制作提供创作灵感和改进建议。

结语

在数字化时代，机器学习的应用为电影数据分析提供了新的契机与挑战。随着技术的不断进步和应用场景的扩展，机器学习将为电影行业带来更多的创新和发展，助力电影制作和营销更加精准和高效。

希望以上内容能帮助读者更好地了解机器学习在电影数据分析中的重要性和应用价值。在未来，随着技术的不断演进，我们相信机器学习将为电影产业带来更多的惊喜和机遇。

八、什么是学习和机器学习？

机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。

九、机器学习是从哪里学习？

机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。

机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。

机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。

十、机器学习高校排名？

清华大学，北京大学，中国人民大学，复旦大学