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六大動詞，10天速成英語表達：多益考高分還是不敢說?本書幫你開口說，對方秒懂

為了解決英文例句網站的問題，作者周昱葳（葳姐）,李存忠（Mitch）,吳惠怡（Flora）、,林宜珊（Amy） 這樣論述：

　　連大人都想排隊報名的「葳姐親子英語共學」版主葳姐領軍！ 　　橫跨金融、電子科技、英語教學界最強專業師資群！   　　★隨書附贈！發音示範！QR Code線上音檔，現學現說！   　　◎please代表請，但如果說：「Give me some water, please.」你就會被當成奧客。 　　◎別再跟部屬說：Do you understand?（你懂我意思嗎？）， 　　更好的說法是：Do you get it? 　　◎點餐要用哪個動詞？別用order，你得說：I’d like to have… 　　◎say、tell、talk，都是「說」，用法差在哪？see、look、watch，又

該怎麼分？   　　本書作者周昱葳（葳姐），成立「葳姐親子英語共學」線上平臺近5年， 　　因為簡單說故事，且具有MBA商學院背景， 　　她設計的英語線上課程，實用到連大人都搶報名。   　　本書從心智圖、片語動詞、時態變化、助動詞、基本句型， 　　搭配超過200組的生活例句、實戰練習題， 　　告訴你，英文要學好，這6個動詞就夠了！   　　◎ 六大動詞，10天英語表達能力速成      　　介紹六大動詞：be、have、do、say、get、make， 　　教你用你早就會的簡單動詞，食衣住行玩，完整表達自己的想法、經驗。   　　問同事午餐哪裡吃？have lunch比eat lunch更道地

！ 　　like只代表喜歡？美國明星泰勒絲曾在致詞典禮上，提到了20次的like。 　　本書特別收錄like六大用法 ╳ 大明星金句 ╳ 獨創心情溫度計（第4天）。      　　◎ 職場、考試、生活，一定會用到的動詞   　　用圖像式記憶，教你從核心字義掌握，一學就懂！例如：   　　‧打開（關掉）電視，用open（close）？正確是：turn on（turn off）。 　　‧交報告怎麼說？你可以用turn in the report，或是submit the report。 　　‧take（拿） ＋ off（離開）＝請假： 　　I want to take two days off.（

我想要請假兩天。） 　　‧搭公車用get on、搭乘計程車則是用get into。 　　‧倒垃圾、外帶食物，都是用take out。   　　◎ 職場英文好好聊！疑問詞＆附加問句   　　只要用5W1H，就能輕鬆打開話匣子，跟別人聊不停！例如： 　　Who’s calling?（電話中，請問你是誰？） 　　Who will join us?（誰會跟我們一起去？） 　　When will the meeting start?（會議何時開始？） 　　還有3個聊天萬用句，教你提出邀約、建議、詢問意見： 　　What／How about、Why don't you、What if。   　　萬用句型公

式 ╳ 使用率破表的片語動詞 ╳ 文法急救包 ╳ 13首流行歌曲， 　　幫你立刻開口說，對方馬上懂。   名人推薦   　　歴任友達光電及台達電集團人資長／林瑞娟 　　自媒體創作者、TESOL認證ESL教師／倉庫的女人Claire 　　YouTuber、英語學習推廣家／Catherine 　　《通勤學英語》Podcast主持人／John老師 　　Ricky英語小蛋糕

英文例句網站進入發燒排行的影片

以華語口說應用程式輔助學習之成效探討

為了解決英文例句網站的問題，作者呂孟寰 這樣論述：

近年，華語文學習的課堂模式除了傳統課室之外，線上課程以及遠距教學也逐漸成為主要或輔助的教學方式。以台灣為例，英語為台灣人的主要學習的第二外語，不管是實體英文課程、線上英文課程或是英文學習App比比皆是，僅管學習華語在海外已開始被重視，但相關App卻尚未發展成熟。在全球化的社會當中，學習多種語言已是一種趨勢，語言學習分成聽、說、讀、寫四個部分，其中以「說」為最實用的一項。在課室活動當中，學習者能和教師練習對話的時間有限，如能夠把App當作輔助學習的工具使用，便可以讓學習者不受地點、時間限制，利用零碎時間將不足的練習補足，應可加速吸收速度，並鞏固知識。本研究從「輔助學習」及「練習口說」作為切入點

，以App－MyCT作為研究工具，根據初級華語之學習內容設計的華語口說練習課程供學習者使用，後續分析將透過問卷調查法進行，研究目的為深入了解使用者對於App輔助華語口說的成效結果之感受與意見回饋。欲探討此App輔助華語學習者學習華語口說的成效、華語學習者之App體驗調查及使用者意見訪談，希望可以藉由此研究了解華語學習者對於使用App輔助學習的看法及成效呈現，也望能讓華語學習的App在未來有更符合華語學習者期待的功能出現。研究發現，經過兩週的學習後，研究對象在前、後測皆有進步，平均進步分數為20.91分，平均進步百分比為63%。而對於使用App作為語言學習工具，十二位研究對象當中，有六位研究對象

持正面評價，願意繼續使用App學習華語，可得知以App作為語言學系的工具之一仍有發展空間，未來將有一定的市場存在。而在教材編寫方面，在趣味性、充足度、實用度及內容多寡四種面向的討論中，其中以趣味性及內容多寡得到較高的評分，充足度及實用度則是可再針對學習者族群進行微調。

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)

為了解決英文例句網站的問題，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」

擴增維基百科條目之語言資訊

為了解決英文例句網站的問題，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%。