18. 關於低度結構化(Low Structure)資料的處理方式敘述，下 列何者錯誤？
(A) Open CV 是常用的資料處理工具之一
(B) NoSQL 是最常用來存放低度結構化資料的資料庫， NoSQL 代表「不只是 SQL(Not only SQL)」的意思，而非完全不用 SQL 語法
(C) 自然語言處理(NLP)是用來處理文字資料的方法
(D) 影像資料處理多半使用.NET 語言

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統計： A(1), B(1), C(1), D(18), E(0) #3323448

詳解 (共 1 筆)

#6329618

(D) 影像資料處理多半使用 .NET 語言 ❌（錯誤的敘述）

解析：

低度結構化（Low Structure）資料的處理方式主要依賴於特定領域的工具與技術，以下是對各選項的分析：

  1. (A) OpenCV 是常用的資料處理工具之一 ✅（正確）

    • OpenCV（Open Source Computer Vision Library） 是一個開源的計算機視覺庫，廣泛用於影像處理、物件偵測、臉部識別等，常用於 Python 和 C++ 等語言中。

  2. (B) NoSQL 是最常用來存放低度結構化資料的資料庫，NoSQL 代表「不只是 SQL (Not Only SQL)」的意思，而非完全不用 SQL 語法 ✅（正確）

    • NoSQL（Not Only SQL） 資料庫適用於處理非結構化或半結構化資料，例如：
      • MongoDB（文件型 NoSQL）
      • Cassandra（列式 NoSQL）
      • Redis（鍵值 NoSQL）
    • 部分 NoSQL 系統仍然支援類 SQL 查詢語法，但不需要遵守傳統關聯式資料庫的模式設計。

  3. (C) 自然語言處理 (NLP) 是用來處理文字資料的方法 ✅（正確）

    • 自然語言處理 (NLP) 是用來分析和理解人類語言的方法，應用於 聊天機器人、語音轉文字 (ASR)、情感分析 (Sentiment Analysis) 等。常見的 NLP 庫有：
      • NLTK、spaCy（Python）
      • BERT、GPT（深度學習模型）

  4. (D) 影像資料處理多半使用 .NET 語言 ❌（錯誤）

    • 影像處理通常使用 Python、C++，而不是 .NET。

    • 常見的影像處理工具：

      • OpenCV（Python、C++）
      • TensorFlow/Keras/PyTorch（深度學習影像處理）
      • MATLAB（科學計算與影像處理）

    • .NET（C#） 主要用於企業應用開發，而非影像處理的主流語言。

結論：

**(D)「影像資料處理多半使用 .NET 語言」**是錯誤的，
因此正確答案是 (D)。

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