align with中文的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

用英文了解中國：五千年歷史精華，美食美酒、奇葩典故，外國人怎麼能不懂!

為了解決align with中文的問題，作者楊天慶,楊磊 這樣論述：

東西方大不同，如何向外國人介紹那些華人特色文化？   家庭中的性別地位，中國是否已實現了兩性平等？ 五和八是lucky number、四諧音死，中文有哪些有趣的數字梗？ 中華美食百百種，佛跳牆、過橋米線、宮保雞丁……一一為您端上！   　　▎家庭倫理篇——向心力更強、規模龐大的華人家族 　　．傳統大家庭的結構？如何理解古代的妻妾嫡庶？ 　　．父母之命、媒妁之言，什麼是「包辦婚姻」？ 　　．如今的社會環境對女性友善嗎？有哪些福利制度？   　　▎教育規範篇——古今中國的升學制度與文化習俗 　　．風水、生辰八字、農曆，這些概念該怎麼傳達給外國人？ 　　．每個字都大有深意！中國人怎麼替孩子取名？

　　．從生員到進士，古代科舉有哪些等第？ 　 　　▎美食典故篇——走過路過，吃貨不可錯過！ 　　．八寶豆腐、臭豆腐、麻婆豆腐，淵遠流長的中華豆腐料理，外國人必須一試！ 　　．魚香肉絲裡面其實沒有魚？「狗不理」包子和狗一點關係也沒有？快來認識那些讓人霧煞煞的菜名！   　　▎品茗飲酒篇——何以解憂？唯有杜康！ 　　．龍井、鐵觀音、大紅袍、碧螺春……不只是品茶，更要懂茶！本書將為您詳盡道來 　　．酒的力量有多強大？漢高祖醉斬白蛇、宋太祖杯酒釋兵權、項羽欲藉鴻門宴除掉劉邦……不可不知的杯中物趣聞！   本書特色   　　本書有以下幾點特色： 　　一、編者具備豐富的英語導遊教學與實踐經驗，熟悉中國文

化內容，了解英語導遊工作的實際需求。 　　二、本書所選內容都是外國人感興趣的話題，涉及中國文化和導遊工作的多個層面，具有很強的知識性和趣味性。 　　三、編寫過程中特聘外國專家審校，確保內文符合英語習慣，容易被外國遊客理解。

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基於知識圖譜表示法學習增強使用者與物品交互關係於推薦系統之效能改進

為了解決align with中文的問題，作者段寶鈞 這樣論述：

　　在推薦系統（Recommendation System）中，知識圖譜（Knowledge Graph）扮演著越來越重要的角色。但幾乎沒有任何方法考慮到知識圖譜為不完整的可能性，現有方法大多單純透過標題或其他簡易資訊將使用者－物品偏好關係圖（User-item Interaction Graph）上的物品（Item）與知識圖譜上的實體（Entity）進行連線（Alignment），卻不曾考慮到連線可能有誤或是物品其實並不存在於知識圖譜上。因此本論文提出了一個新的想法，便是透過物品和實體的文本特徵，加入模型來計算兩邊的相似度，進而獲得連線。　　另外，我們發現現有的推薦系統幾乎都是使用一對一連

線，在訓練過程中直接將連線的物品與實體合併為同一點，並透過知識圖譜上其他相關資訊的連線來協助訓練。但這種透過知識圖譜上的多點跳躍（Multi-hop）所訓練出來的推薦系統，有丟失資訊、訓練時間過長或模型過擬合（Overfitting）的可能性發生。於是，本論文基於此，提出將一對一連線擴展至多對多連線的概念。因為本論文之連線方式都是計算兩邊的相似度來進行連線，因此也很容易可得到多對多連線。另外，本論文將 Text-aware Preference Ranking for Recommender Systems（TPR）模型的物品與詞語關係圖（Item-word Graph）的詞語部分替換為實體來

進行訓練達成了多對多連線之目的。　　本論文在四個真實世界的巨量資料集上進行 Top-N 推薦任務，且為了證明連線數多寡是否影響推薦效果，我們也進行了多對一與多對多的比較實驗。除此之外，我們將物品與實體進行隨機連線，來確認本論文提出之連線方式的有效性。本論文也透過更替知識圖譜的實驗，來確保多對多連線方式在不同的條件下依然能夠保持相同表現。而我們也透過實驗來驗證「連線正確與否並不影響推薦成效」之假說。最後，在實驗結果的部分，其數據表現呈現出我們所提出之多對多連線方式與使用者－物品推薦系統或加入知識圖譜之圖神經網路（Graph Neural Network）推薦模型實際比較後大多能取得最佳的推薦效果

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Rosie Easy English 露思兔子漫畫學Grammar(Tenses時態篇2)

為了解決align with中文的問題，作者灰若MissRosie 這樣論述：

跟露思兔子學Grammar，英文時態變得好Easy！ Learn grammar with Miss Rosie! English tenses will become so easy!   　　很多小學生也很怕Tenses，做功課和考試時常常犯錯。其實Tenses一點也不難，只要認清用法，英文文法能力立即大大提升！   　　本書內容包括： 　　●Chapter 1：Present perfect tense現在完成式 　　●Chapter 2：Past tenses過去式 　　●Chapter 3：Future tenses將來式 　　●Chapter 4：Verbs動詞 　　●Chap

ter 5：Others其他   　　■BONUS英語小劇場：Sasa in the Future   　　（故事簡介：延續上集Sasa的時空之旅，今次Master Frankie把她帶到未來。究竟在充滿科幻感的未來，Sasa能否如願地不用做功課和不用上課、舒舒服服地生活？）   名人推薦   　　「如果你能完成閱讀本書，你就能成為英文時態（English Tenses）小專家！」 ——黃明霞博士 香港教育大學英語教育學系副系主任

應用文字探勘於業配文揭露偵測

為了解決align with中文的問題，作者洪御哲 這樣論述：

業配文是在廣告媒體內容中有目的地整合品牌或品牌說服性訊息，以換取贊助商的報酬。在網際網路與行動裝置的普及下，社群媒體快速成長，捧紅了許多「網紅」高影響力者，看上此高度個人化與可控制內容的特性，使廠商將資源投入在這些人身上，以獲取商品的曝光與銷售。但是業配文常常會有假分享真業配的問題，讓消費者認為是自己的真實體驗分享，而非商業贊助，可能誤導消費者進行消費，故本研究目的在於能否建立一個模型找出背後可能是未揭露的業配文章。首先，先搜集痞客邦百大部落客的資料，建立會揭露業配之部落客名冊，再搜集該部落客發表過的所有文章，藉由揭露文字標注業配文與非業配文。然後透過機器學習方法SVM、CNN與Google

所開發的深度語言模型BERT進行訓練與比較，最後以CNN平均得出最高的準確度83.625%，同時，在我們標注的未揭露業配文章資料中，CNN能夠偵測業配文的準確度為90.69%。最後，應用逐層相關傳播LRP解釋CNN模型，觀察哪些常出現業配文文字最可能被預測為業配文，比較模型與人為觀點，並藉此找出業配文的特徵，以提供給消費者進行判斷。