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這兩本書分別來自EZ叢書館 和印刻所出版 。

中原大學 應用華語文研究所 廖宜瑤所指導 張曉菁的 台灣母語者對於兩岸差異用語融入之研究-以生活常用詞彙為例 (2021),提出英文例句產生關鍵因素是什麼,來自於兩岸用語差異、華語教學。

而第二篇論文國立臺灣海洋大學 資訊工程學系 林川傑所指導 吳家豪的 擴增維基百科條目之語言資訊 (2020),提出因為有 維基百科、詞典生成、專有名詞資訊、中文詞性的重點而找出了 英文例句產生的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了英文例句產生,大家也想知道這些:

JLPT新日檢 N2一本合格 (附全書音檔MP3+模擬試題暨詳解4回+單字句型記憶小冊)

為了解決英文例句產生的問題,作者HackersAcademia 這樣論述:

最強外語檢定攻略品牌Hackers日語研究團隊 提供最逼真最符合趨勢的模擬試題 單字文法教學 + 單元習題 + 4回模擬試題 + 所有選項詳解 搭配單字文法例句MP3強化學習效益 一本解決基本觀念到實戰演練,三個月通過N2! *** 內含「線上互動式模擬試題」1回 *** 每題作答後隨即提供詳解,觀念檢視更即時,吸收更有效率! 本書特色   特色一、日檢全科目集大成,基礎教學與應試戰略兼具   內容包括日文教學、各題型解析、解題策略提示,針對實際出現於日檢中之必考單字與文法,搭配例句作教學,並透過單元習題確認觀念。之後進入各項目題型分析、答題策略,讓讀者熟悉實際解題方法強化應試技巧。

並附贈單字句型記憶小冊,集結書中所有N2單字句型,適合隨身攜帶,不需帶著厚重的教學書,便於平日外出、通勤、或考試當日於考場複習。   特色二、最新趨勢模考題與最完善詳解   收錄最新趨勢 (包括2021年日檢!) 日檢模擬試題,包含書中3回與線上檔案1回,共4回的最新趨勢擬真題,採用與日檢題本完全相同格式,並附有與實際考試相同之答案卡,充分習慣答題手感。詳解中,不僅對題目與正確答案、錯誤選項皆有翻譯與解說,更補充題目與選項內所使用之所有單字的解說與使用方法,將學習效益最佳化!   特色三、EZ Course線上互動式模擬試題   附贈的一回線上模擬試題與答案詳解,除了提供PDF檔案下載,E

Z Course網站也提供線上互動式學習,每答一題,系統會提供答案與解析回饋,更利於即時檢視觀念,網頁也會紀錄使用者每次作答成果。可自由選擇適合自己的作答方式,提高讀書效率。只要購買此書掃QRCode通過讀者認證,即可享有免費互動式學習!   特色四、豐富的聽力學習資源   所附MP3內容包括「日檢模擬試題篇」音檔、「教學篇」單字文法例句音檔、「必考單字句型記憶小冊」音檔,不僅練習日檢聽力項目,更能於平日複習當中不斷加強聽力、提升單字文法之吸收效率。   特色五、提供短期與中長期讀書計畫   準備日檢需要傾注時間心力,容易在過程中產生疲憊感,為減倦怠感與心理壓力,本書為讀者量身訂做,規劃了

12週與4週,兩種不同期程之讀書計劃,可同時滿足短期衝刺型與中長期準備型讀者。只要按照日程表完成當日作業,三個月內必能通過N2! 日檢名師力薦     今泉江利子|政大/淡大/文大兼任日語教師   虞安壽美 |銘傳大學應用日語學系兼任講師・中國文化大學推廣教育部兼任講師   藤本紀子 |中國文化大學推廣教育部日語講師   王世和  |東吳大學日本語文學系教授   阿陞   |IG「阿陞日語工作室」講師   你轟狗  |日檢線上課程名師   羊(ヨウ)|人氣日文學習IG「羊の日文筆記」

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1 【collude 勾結;串通】— 動詞(正式用語)
Police said Jimmy Lai had colluded with foreign forces without providing any details.

2【espionage 間諜行為】— 名詞
U.S. agencies are hacked in a foreign cyber espionage campaign linked to Russia.

espionage agent 就是 spy

3【backfire 產生反效果】— 動詞
In India, Facebook fears crackdown on hate groups could backfire on its staff.

4【campus career fair 校園徵才博覽會】— 名詞
The pandemic has pushed campus career fairs online this year.

5 【over and over 一次又一次】— 副詞片語
Inventors and autistic people both love to repeat their observations of patterns, over and over, to uncover timeless laws.

或 over and over again

簡單複習:
1)collude 串通
2)espionage 間諜行為
3)backfire 產生反效果
4)campus career fair 校園徵才博覽會
5)over and over again 一次又一次

台灣母語者對於兩岸差異用語融入之研究-以生活常用詞彙為例

為了解決英文例句產生的問題,作者張曉菁 這樣論述:

語言,隨著文化與地域發展而衍化,兩岸同屬華語圈,然而語用差異仍然存在,甚而各自形成常態。在中國改革開放後,兩岸重新互動,隨著文化與經濟交流增加,語言使用的差異度,也逐漸顯現出來,因而產生語用趨同及趨異狀況。就實用層面說,來自中國的新詞彙哪些被母語者接受?台灣常態性使用的舊詞彙哪些依然不受影響?值得探討。在文化層面,中國外來新詞彙的接受過程,除時間外,是否仍有其他因素?亦值得思議。 語言因交流而產生融入,本研究旨在探討台灣母語者對於兩岸差異用語融入情形─以生活常用詞彙為例,藉由分析台灣華語母語者對兩岸用語差異的認知及語用現象,了解近年台灣母語者對兩岸差異用語的感知,以提供華語教學及文化比

較之參考。首先,本論文以台灣母語使用者為研究對象,依年齡進行分級探討。其次,以「兩岸差異用語」作為考研焦點,研析台灣母語使用者對於兩岸差異用語使用上的融入情況。其三,研究方法以「線上問卷調查」為主,題目設計上,依兩岸華人經常使用之「差異用語」為設計藍本,答案設計採取五個等級作為選項。藉由數據分析,了解台灣母語者對兩岸用語差異之認知,釐析出用語產生的趨異與趨同現象?在實用上,哪些新詞彙在語用上被母語者接受?哪些台灣的舊詞彙仍然被穩固的保留?進而推敲,影響的可能因素?研究問卷根據研究者整理兩岸(生活)常用詞彙中有差異者,製成生活例句,再請受訪者以五等份用語區分量表加以評估,該例句傾向為台灣用語或大

陸用語。問卷結果再藉由統計方法,分析出兩岸用語差異,哪些用語趨異,母語者可清楚辨識?哪些用語趨同,母語者無法清楚辨識?以及影響這些用語趨同與趨異的可能因素為何?本論文研究結果歸納如下:第一、台灣母語使用者在認知狀況及語用狀況,年齡為詞彙使用融入之特徵;第二、台灣母語使用者在「同名異實」、「同實異名」相關詞彙,在語用上最易受外來詞彙影響;第三、關於「大陸特有」詞彙,在語用上較不易受影響;第四、本研究結果冀提供華語實境教學時,對於牽涉兩岸常用語產生差異現象時,作為教學取捨,或進行文化比較時,提供參考依據。

我們的語言:應用、爭議、修辭

為了解決英文例句產生的問題,作者紀蔚然 這樣論述:

  沒有語言,事物無法現身。   貫通任督二脈的語言學秘笈     標點符號左右文意  稍有不慎便後悔莫及   錯置逗點要人命  不加分號打官司  驚嘆連連鬧離婚    語言癌問題不小  語言潔癖也是病   話語痙攣人人有  殭屍名詞殺不完   追求完美穩失敗  但人總想把話說得更好   可惜語言滑溜如泥鰍   揭示時遮掩  隱瞞時泄漏    唯有透過「心語」  始能窺見自我與他者的靈魂     24堂趣味十足的哲學課,以日常情境剖析語言的真相與迷思,從親身體驗回溯話語的源頭,一面舉起修辭刀,殺殭屍,解痙攣;一面提醒自己語言不停改變,或可選擇不隨波逐流,倒也不必口誅筆伐。     語言是抉

擇──伸展你的書寫以便伸展你的心智。     應用篇:剖析音標的重要、學習關鍵期、雙語利弊、難搞的標點符號、寫作指南和風格之要。     爭議篇:介紹語言學研究重要的爭論和假說,如語言的源起、演化、本能論和文化論、語言相對論等各學派的基礎論述。     修辭篇:探討語言的藝術,說話或書寫的技巧,即每個人以語言與人互動的方式。藉小說、戲劇、史詩和生活對話,揭示人們如何運用語言傳達字面上和字面以外的意義,進而揣摩心語,領會感受與言說之間的裂隙。     語言之間,無分軒輊;語言之前,人人平等。   本書特色     劇作家的語言課,破解日常生活的說寫迷思。   語言涉及教育、心理、文化、歷史、腦科

學、行為認知、人類學等,影響人類感知和思考模式,思考語言就是思考我們的存在。

擴增維基百科條目之語言資訊

為了解決英文例句產生的問題,作者吳家豪 這樣論述:

維基百科是一個內容自由,公開編輯且多語言的網路百科全書,因此最新的資訊,詞彙,術語,人物名稱,事件常會迅速的被編寫入維基百科網站中。本論文的工作主要是利用維基百科自動建立一個大型且包含最新資訊的字典,並判斷各詞條是否為專有名詞,及其中文詞性為何。本論文的第一項主要工作是猜測各維基百科條目是否為專有名詞。本論文會先以英文維基百科作為研究對象,再將此經驗套用在中文維基百科中。英文依據大小寫出現情形分群規則將條目分為22個群組,每一群以大宗情形做為是否為專有名詞的判斷。測試資料是人工評估的2,400個詞條,分群規則正確率為80.33%。英文專有名詞判斷深度學習使用維基標題本身、序言章節的首句、維基

分類等文字的word embedding資訊、大小寫情形作為特徵,最好的系統是使用類神經網路GRURS + Dense,正確率90.00%,會以此系統判斷整部英文維基百科的標題是否屬於專有名詞。中文維基百科有320,089條目與英文維基百科有interlink對應關係,採用各對應英文條目之專有名詞標籤做為標準答案,產生中文的模擬訓練資料集。其中384詞條帶有人工判斷標籤,可做為測試資料。中文專有名詞深度學習也使用了GRURS + Dense及文字的word embedding資訊特徵,正確率為91.93%。本論文的第二項工作是預測中文維基百科條目的詞性,使用詞性標記系統、機器學習以及深度學習來

預測詞性。實驗資料有兩組,一組是有收錄於中研院平衡語料庫ASBC的中文維基百科詞條共22,045個,詞性標準答案採用各詞最常用詞性。一組是隨機挑選的825詞條,由人工判斷詞性。以ASBC詞條進行交叉驗證時,效能最好的系統為SVM,使用的特徵包括二元機率模型與中研院詞性標記系統預測結果比例,以及維基標題例句數量多寡。正確率為83.87%。以人工判斷的825詞條進行測試時,效能最好的系統為GRURS + Dense,使用的特徵包括維基標題本身、序言章節的首句、維基分類文字的word embedding資訊,正確率為60.41%。