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律師也有良心，怎麼了嗎?：卡債不用全還、車禍對方錯了還是可以告你、獲得遺產竟被告侵占……36個需要律師的煩心事，讓暗黑律師法老王為你解惑!

為了解決舊 筆 電 處理 PTT的問題，作者法老王律師 這樣論述：

八卦板卡債爆文 × 線上社群解答熱門時事法律點 × 各大網路媒體注目轉載   　　欠債、車禍、家事， 　　是人生難免會遇到最需要律師的3大難題。 　　來吧！看法老王走進當事人的糾結人生裡， 　　你會需要這些不小心就懂了的法律小知識。   　　律師，就是不斷走進他人的人生裡 　　「生活快要過不下去了，現金卡很好借錢，這樣一次一次借下去，那天銀行跟我說連本帶利要還五百萬　。」　　　 　　「我照顧了爸爸和身心障礙的弟弟一輩子，姊姊從美國回來告我侵吞遺產。」 　　「發生車禍，肇責也不在我，但對方竟然可以告我……」 　　「房客不繳房租，我卻趕不走他？」

  　　36個真人真事改編的案件故事本色演出，包含律師最常遇到的三大類案件：車禍、家事、債務，以及形形色色的當事人、對造、對造律師、檢察官和法官，穿插好懂易讀的法律小知識。作者文筆輕鬆幽默善於自嘲，讓人為身世可憐的當事人感傷落淚、也為莫名其妙的當事人拳頭都硬了。   　　特別收錄： 　　律師被問到煩但還是一直被問的Q&A 　　□ 欠錢聲請更生每個月要還多少錢？欠太多還不起怎麼辦？ 　　□ 我只剩退休金了，要是再被強制扣錢還債我要怎麼活？ 　　□ 發生車禍被對方撞，我可以要求什麼賠償？ 　　□ 車禍明明是對方的錯，為什麼他可以告我？   　　良

心律師教你怎麼選適合的律師 　　□ 大型事務所的律師比較好嗎？ 　　□ 名氣大的律師比較好嗎？ 　　□ 一審輸了要不要趕快換律師？ 　　□ 打包票會贏的律師肯定值得信任吧？   名人推薦   　　國立臺灣大學法律學系教授 李茂生 　　荒野保護協會常務監事 宋家元 　　掘想知識工作室（法律新幹線）主理人 林坤毅 　　專業法律媒體 法律白話文運動 　　律師娘 林靜如 　　國立政治大學法學院副教授 陳志輝 　　國立高雄大學法律學系助理教授 張鈺光 　　旅日律師 手帳作家 黃昱毓 　　荒野保護協會第八～九屆理事長 劉月

梅 　　律師、YouTuber賴瑩真 　　（依姓氏筆畫排序）

武林舊事‧卷一：青城劣徒

為了解決舊 筆 電 處理 PTT的問題，作者賴魅客 這樣論述：

二十五年磨一劍！《武林舊事》再重現！ PTT鄉民一致盛讚，武俠網友一致推崇 ◆經典武俠文學作品◆ 這是一個「習武奇才」那些年被看扁的武林故事！ 各方名人推薦（按姓名筆劃順序）： 乃賴（編劇，武俠評論）、何敬堯（小說家，《妖怪臺灣》作者）、沈默（武俠作家）、林保淳（武俠小說研究專家，臺師大國文系退休教授）、星子（知名暢銷作家）、張草（知名暢銷作家）、戚建邦（武俠名家）、陳郁如（暢銷作家）、鄭丰（知名暢銷作家）、螺獅拜恩（人氣作家） ******     青城派少年古劍，資質愚鈍低劣、一套入門劍法學得七零八落、更遭同門欺辱，一次比劍被峨嵋派小孩童羞辱大敗，氣得師父邱廣平盛怒一陣耳光將之打聾、掌

門商廣寒將其逐出師門。      萬念俱灰的古劍，跳崖尋死不成，反遇當世第一高手狐九敗。性格孤僻冷絕的狐九敗發現古劍居然有特別的解劍天賦，百無聊賴下逼迫他自創劍法來跟自己挑戰，否則將成劍下亡魂，古劍只能孤注一擲...... 【目錄】 第一章  大雪 第二章  戰帖 第三章  悟劍 第四章  驚蟄 第五章  暴雨 第六章  鐵鍊 第七章  殘丐 第八章  花宴 第九章  盲女 ****** 媒體名家網友好評： 「整本《武林舊事》正如一把古劍，樸實而精準地指向了武林的核心：天人交戰的心性世界。我總以為，作品寫到最後，真正好看的是書寫者的人生體悟。《武林舊事》在劍法的設想上極其出色，唯確實打動我的仍

是小說裡蘊含的情感、思維。」 ——沈默（武俠作家） 「繼金庸、鄭丰之後，又有武俠小說可以看了！而且還是好看、精彩的武俠小說。主角古劍在被師門欺負霸凌後，怎麼在特殊機緣下，靠自己的毅力，跟著前輩狐九敗學藝。在這複雜多變、險惡詭異的江湖中，他的屹立不怕苦的精神，讓人看得心驚膽跳，又萬分心疼。精彩推薦。」 ——陳郁如（暢銷作家） 「二十五年磨一劍，根本跟故事主人翁共同成長！」 ——張草（知名暢銷作家） 「文筆精湛、武打快意，一路讀下來酣暢淋漓，精彩無比！」 ——螺獅拜恩（人氣作家） 「十五年了，我依然在等著那個叫古劍的少年。」 ——何鵬（網路讀者） 「樸實細膩的筆觸、淒清感人的愛情、不動聲色的劇情鋪

陳、看似簡單實而龐大的結構、還有那融入自己感情的創造，無不讓人凝神長思，久久回味。」 ——蠢災非q8546（網路讀者） 「乍一看來，武林舊事是一部非常不起眼的作品。毫無花俏的文字，平淡無奇的故事，中規中矩的敘事手法，還有毫不起眼的主角。在追求眼球效應的網路武俠中，簡直可以用樸素來形容了。可是，讀起來卻有一種熟悉而親切的感覺，讓你不知不覺中沉入故事，欲罷不能。就仿佛一杯清茶，初時淡淡的不覺其味，細細品嘗才漸入佳境，最後只留下滿口餘香。」 ——慧傑（網路讀者） 「《武林舊事》在文風上無疑深得金庸武俠神韻，在平淡而親切的節奏中，將讀者不知不覺的引入其中，欲罷不能。」 ——酒話桑麻（網路讀者） 「論設

定，論格局，論筆法，《武林舊事》當為近三十年武俠第一。」 ——大雨（網路讀者）

利用深度學習建立中文新聞情緒分類器

為了解決舊 筆 電 處理 PTT的問題，作者陳炳誠 這樣論述：

相關研究指出，新聞文字的情緒一直以來是扮演可能影響金融市場波動的角色之一。所以在每天千以萬計的新聞訊息之中，相較於傳統手工的方式，能夠有效快速地處理文字內容並且進行輿論導向分析，對市場交易走勢的後續預測與判斷是有幫助的。使用人工分類其缺點為成本高。故近年來，許多學者提出各種不同的新聞情緒分類器。在這些研究當中，大多利用新聞全文進行關鍵字的擷取並建立分類模型。因利用新聞全文之關鍵字進行新聞情緒判定會降低準確度，故本論文提出一個以句子為基礎的中文新聞情緒分類演算法。所提方法首先將收集的新聞進行斷句。接著，使用 TextRank 與 Word2Vec 進行關鍵句子的判定。所找出的關鍵句子進一步先透

過財金新聞詞典進行情緒分數的計算用以判定每篇新聞的正負面情緒標籤，再用於產生句子的關鍵字，進而形成可用之訓練資料集。最後，透過長短期記憶深度學習與遞歸神經網路模型建立分類器。實驗數據部份，透過選用台灣二家股票公司近五年資料進行評估，結果顯示所提的方法是有效的。