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你絕對用得上的英文寫作：高級商務.升學.托福多益.求職，全方位生活應用指南

為了解決分享英文同義詞的問題，作者陶維極GBTalovich 這樣論述：

比The Elements of Style更好用 向中式英語說掰掰 你絕對用得上的 全方位生活應用英文寫作 　　學英文那麼多年，還是派不上用場；和國際客戶商務書信石沉大海；寄求職履歷有去無回，有一種可能叫「你的英文用錯表達，沒人懂」。 　　華人英文最大問題，就在「全中式」思考，針對中式英文痛點誕生的全方位英文寫作書，以階段式練習，助你擺脫菜英文。 　　｜6大練習心法擺脫中式英文｜  比native speakers說寫更道地 　　你我不是李白，非一朝一夕就能寫出曠世鉅作，努力再努力之餘，還可透過漸進式階段練習法，來增強功力。 　　簡單刪字句、串組，練寫作組織力；看圖寫作，一個題材寫

多種版本，練出說好故事能力；基礎文法與高階語法雙操作，一出手就能出口成章。 　　｜錯誤示範學道地用語｜　從錯中學各式寫作應用 　　每種語言都有他誕生時空背景，陶維極 G B Talovich中英雙語切換，分享哪些是現代新式慣用語。 　　作者私心透露不只外人會犯錯，連母語英文的專業職人也常犯修飾語病，從錯誤中找到正確用法；不同應用的語法分析，附錄1000超實用單字，練出好語感。 　　｜實用範例與書寫關鍵｜　商務、履歷、推薦信這樣寫最有效 　　商用書信也有宜和忌，條列最母湯的寫法禁忌，教你這樣寫不踩雷，附加提醒申請國外求學，學校教授最愛的自介內容，不是靠5W 1H就能成事，挑選對的字型，成功快

速通關。 本書特色 　　一本專解決華人中式英語問題的英文寫作書！ 　　超過100個時事題庫範例，1000實用字彙，搭配漸進式教學，6大練習心法，收錄商務、履歷、推薦信函實用範例與書寫關鍵，整理新式慣用語法，讓你的英文寫作跟上時代，還能全方位應用不踩雷。 名人推薦 　　學好英文升等菁英一點都不難， 來自BOSS級推薦 　　Tastel Coffee創辦人 / 林世華 　　亞東紀念醫院副院長 / 張至宏醫師 　　芝麻專家 / 陳文南 　　實踐大學董事長 / 謝孟雄博士 　　臺北藝術大學名譽教授 / 鍾明德博士 　　美加文教創辦人 / 叢樹朗 　　安德鏡頭下的世界YouTuber  / Am

edee Fornalique 　　音樂創作人 / Sangpuy桑布伊

分享英文同義詞進入發燒排行的影片

自動化知識概念結構之建構-以智慧穿戴裝置為例

為了解決分享英文同義詞的問題，作者陳韋翰 這樣論述：

　　過去知識概念分析在資料篩選上大多以人工進行樣本抽樣與知識結構判讀，但資料在人工辨識的過程中難免會產生誤差，再加上人工無法進行大量判讀。為了改善上述問題，本研究以編寫程式讓機器能自動判讀，並計算知識概念在各討論區下的權重，以了解消費者在討論時對特定概念的正確頻率。研究以穿戴裝置之討論為例，資料來源為Mobile01論壇和批踢踢討論區，透過網路爬蟲(Web Crawler)的方式抓取4824篇文章的內容與留言，並使用結巴(Jieba)工具對文字進行分詞，以增加判讀的精確度，並整理出6項知識概念，以TF-IDF計算各項知識概念權重和關聯權重，最後建構出知識結構並加以分析。

植物學家的詞彙手冊：圖解1300條園藝常用植物學術語

為了解決分享英文同義詞的問題，作者 這樣論述：

專為園藝和博物學愛好者而創作的詞彙手冊。作者收集了1300條植物學家、博物學愛好者和園藝愛好者常用的詞彙術語，用普通的語言闡釋植物的形態構造、顏色、形狀、質地、生長方式和果實特徵，描述簡潔，抓住重點，在詞條解析中也儘量運用人們熟悉的植物來做例子，同時配以一目了然的墨線圖。   這種圖文結合的形式讓讀者能更好地理解詞義，同時也提升了閱讀體驗。大部分詞彙術語列出了同義詞、反義詞、對應詞。 術語對照表按英文字母順利依次排列，方便讀者查看相關拉丁學名。 園藝愛好者們具有好奇的天性：他們會記下植物園的植物標籤，回家後查資料鑽研；會撿起落花近距離觀察；會花上幾個小時閱讀植物分類目錄；

也會抓住一切機會實踐親自種植並與其他愛好者們交流分享。但他們經常無法精確描述自己的發現，也很難找到一本既有趣又實用的園藝詞彙書。   本書恰好可以幫助園藝愛好者和博物愛好者分門別類地梳理自然界的種種植物，能教讀者如何描述花和植物的微小部分，因為有時一些不起眼的細微差別卻是區分兩種植物的關鍵。   本書比大學的教材更加實用，比普通的指南更加清晰、準確。

情感分析於電影推薦與評論展現系統之應用

為了解決分享英文同義詞的問題，作者黃德潔 這樣論述：

隨著以文字資訊為主的社交平台興起，例如：微博、推特、部落格…等微型網誌，消費者對於購買商品或服務品質的評價可以在網路世界中迅速傳播，對於其他消費者的購買意願造成很大的影響，同時也加深大眾對於該產品的品牌形象。對於電影產業更是如此，消費者只能透過片商剪輯的預告片，觀賞部分電影片段，就必須決定是否要進電影院觀賞，事後也沒有退換貨的服務，因此民眾在購買電影票之前，會更加注重網路上對於該部電影的相關評論以及心得分享。有鑑於此，如何從巨量的網路資訊當中，正確且有效率地辨別顧客所表達的語意與情緒，成為近年來文字探勘學者致力於探討的議題。本論文實作出一個有效的電影評價系統，蒐集2019年Yahoo!奇摩電

影網頁中網友滿意榜的短評資料，透過意見提取、屬性擷取、情緒分析、語意指向、特徵分群與機器學習分類法等技術，對評論按照其極性做分類，實驗結果顯示正確率為83.74%，F1-Measure也達84.29%，代表本研究在評論極性的判別上，確實有達到預期的效果。最終評論呈現的方式有兩個特點，首先，評論會依據其情緒強度由大至小排序，讓使用者優先瀏覽情緒與內容最豐富的評論；再者，藉由呈現意見詞與屬性詞搭配的結果，提供使用者搜尋電影多面向的情緒分析成果，了解該電影在各個屬性類別的各自評價，藉此推薦合適的電影給消費者觀賞。