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日檢N2全方位攻略解析【雙書裝：文字語彙本+文法讀解聽解本，附1回完整模擬題】(16K+寂天雲隨身聽APP)

為了解決將字典的問題，作者金男注 這樣論述：

　　搞懂每個出題單元，短期通過Ｎ2！ 　　本書專為想在短時間內通過日檢N2的考生所設計，徹底分析近幾年出題趨勢，列出各大重點題型，並提供內容豐富的實戰擬真題目。只要認真讀完本書，就能達成合格目標！ 　　本書架構： 　　本書按照實際日本語能力測驗分成二大項，其中二大項再細分成五大重點篇章，各篇章分別列出其重點題型和解題策略。並在最後附上一回完整的實戰模擬試題，試題亦按照學習重點的順序編寫而成。 　　第一大項 　　【文字篇】 　　將N2中的日語漢字詞彙分成：頻出單字、近年常考單字和必考單字。考生可以按照單字的出題頻率依序學習。除了列出必考漢字之外，還額外整理出發音相似、易混淆的漢字，以供

考生一併熟悉相關詞彙。請由「再次複習」單元複習重點單字，最後完成「迎戰日檢」，由各個句子測試自己的實力。 　　【語彙篇】 　　按照各項語彙試題類型、出題要點基準，將字彙整理排列出來方便考生學習。 　　問題4文章脈絡：整理出會在整個語彙篇出題的字彙，先按詞類分類，再按字母順序排列。 　　問題3詞組形成：整理衍生字和複合字。 　　問題5近義替換：以學習同義字為主。 　　最後透過迎戰日檢試題培養臨場考試的作答能力。 　　【文法篇】 　　將類似的必考文法形式和連接形式，整理排列出來，讀者要連同例句一起熟記。透過穿插在中間的試題練習，來確認自己學習理解的程度。另外透過這些日常生活中經常使用的句子，不

但能熟悉文法的使用法，還能自然學會句中的句型。最後，透過依據近年常考文法形式而編寫成的迎戰日檢試題，總結本單元的學習。 　　【讀解篇】 　　日檢改制後，讀解題型內容變得相當多元。本書對此進行分析，並提供迅速有效迎戰各大題型的解題策略。請由「迎戰日檢」中的試題，熟悉解題的感覺。 　　第二大項 　　【聽解篇】 　　說明不同聽解題型的重點，並提供各題型的解題技巧。「迎戰日檢」中收錄了符合最新出題趨勢的實戰試題，請由試題練習剛學會的解題技巧。另外，試題旁特別留下空白處，方便學習者在解題時可以隨手記下重點。 　　完整一回模擬試題 　　提供完整實戰模擬試題，讓學習者可以演練JLPT N2各題型，做完可

參考答案和解析檢討答錯的題目。 本書特色 　　1獨家解題技巧，縝密學習計畫表助你短時間內通過N2 　　本書將JLPT的文字、語彙、文法、讀解、聽解五大考題分為２冊合訂成ㄧ本，規劃出學習時間表。只要跟著本書獨家解題技巧、精心課程設計一步步學習，照表操課有效地準備考試，保證可以在短時間內通過Ｎ2！ 　　2 最新趨勢擬真試題，完美迎戰實際測驗 　　精選頻出單字、重點題型，掌握最新出題趨勢和各大題型的變化，同時本書分析改制後的所有考題，編寫出擬真試題。只要完成本書的重點題目和擬真試題，就能完美迎戰日檢。 　　3循序漸進的學習內容，助你從基礎到進階，累積深厚應考功力 　　精心安排「重點題型攻略（

基礎）→累積語言知識（進階）→迎戰日檢（延伸）」三階段逐步學習計畫表，帶領學習者從基礎開始累積實力，循序漸進邁向實戰測驗，累積深厚的日文功力。 　　重點題型攻略：分析JLPT N2中出現過的19大重點題型，並列出各題型的解題策略和學習技巧。 　　累積語言知識：提供基本概念，幫助學習者累積解題的基礎實力。完成基礎學習部分後，請由「再次複習」單元培養解題的能力，練習如何將先前學過的重點，運用至題目中。 　　迎戰日檢：提供豐富多元的擬真試題，並依照各大題分類，方便學習者集中學習各大題的重點題型。 　　實戰模擬試題：在應考前，必做「實戰模擬試題」，作為考前衝刺複習，測試自己一路以來累積的實力。

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支援閱讀學習之詞彙語意解歧

為了解決將字典的問題，作者郭芝瑜 這樣論述：

本論文介紹一個詞彙語意解歧系統，意旨在透過分析輸入文章中的歧異字並回傳對應的字典釋義，來輔助語言學習者進行閱讀。我們利用預訓練語言模型(Pre-trained Language Model)，將句子中的目標字轉換成含有上下文資訊的向量。我們的方法包含將字典中例句轉換為已標記的訓練資料，以及充分利用這些少量訓練資料，自動的標記新例句，來產生更多的訓練資料。執行時，輸入與訓練資料的向量會被互相比較，以選出最相關的釋義。實驗結果顯示，我們的方法相較於基準(Baseline)，解歧的正確率有顯著的提升。

Python面試題目與解答：邁向高薪之路

為了解決將字典的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

　　展開程式設計師的就業廣告，幾乎都是以Python語言為主流，這本書則是收集國內外各大主流公司的熱門考試主題，Leetcode考題以及筆者認為學習Python應該了解的主流觀念，全部以極詳細、超清楚的程式實例解說，期待讀者可以錄取全球著名企業獲得高薪。   　　Python工程師面試第一個主題當然是測試面試者對於Python語言的瞭解與熟悉程度，內行的面試主管可以經由面試者對於下列Python重點與特色的理解程度，可以很輕易了解面試者Python功力如何？是不是具備真正Python工程師的資格？   　　●認識Python特色 　　●跳脫Java、C/C++邏輯，從Python觀念設計

程式 　　●串列(元組)切片(slicing)、打包(packing)、解包(unpacking) 　　●認識何謂可迭代物件(iterator object) 　　●認識生成式(generator) 　　●認識字典、集合操作 　　●類別與模組 　　●正則表達式      　　面試時間通常不會太長，面試的另一個重點是考演算法，一個看似簡單的題目描述往往暗藏豐富的演算法知識，這時就是訓練讀者的邏輯與思考的能力，在這本書筆者也使用了極豐富與廣泛的演算法題目，詳細說明解題過程，至少在面試時讀者碰上類似考題可以輕鬆面對，在極短的面試時間完成解題，本書的演算法考題包含下列內容：   　　●排序與搜尋 　　

●字串 　　●陣列 　　●鏈結串列 　　●二元樹 　　●堆疊與回溯 　　●數學問題 　　●深度、廣度優先搜尋 　　●最短路徑演算法 　　●貪婪演算法 　　●動態規劃演算法     　　整本書除了內容豐富，適合Python面試工程師外，也可以增強讀者Python功力。   本書特色   　　這是國內第一本針對Python工程師考試的圖書。

基於深度學習之食品廣告違規識別

為了解決將字典的問題，作者曾浚宥 這樣論述：

隨著網際網路普及，大部分人們的專注從傳統媒體如：報紙、傳單、電視，轉向網際網路的社群媒體，各類廣告也跟隨潮流從傳統媒體轉向可以帶來大量點閱的社群媒體如：Google、Facebook、Yahoo，因為社群媒體的即時性，這些廣告也帶來了問題，一則廣告如果含有不當內容，也就是法律規定不允許出現的廣告用語等，這類型的廣告稱為違規廣告，這些違規廣告經過網際網路的傳播，可能對人們造成影響，例如：食品廣告從過去傳統媒體轉換到社群媒體，變得更容易接觸到大眾，而食品廣告中不乏有廣告內容宣稱吃了廣告內的食品，就可以達到治療氣喘、癌症、美白等醫療效果，誘使消費者購買，不但該食品除了沒有醫療效果，也可能含有不明成

分導致消費者身體受損，而廣告所宣稱的醫療效果依法律規定也不應該出現在食品廣告。研究[1]總結兩種常用的違規識別方法，一種是收集大量詞彙形成一部字典，並使用比對演算法將文字內容與字典進行比對；另一個是透過詞向量技術，將字典轉為詞向量，製作可用的訓練資料，並使用機器學習或深度學習，如：貝葉斯分類器或卷積神經網路等方法進行分類模型訓練，將內容中的違規詞識別出來。前者方法，通常用於專業領域，不僅可以為特定領域量身打造比對演算法，在比較特定領域的準確率，也因為比對演算法可以根據專業知識進行分析，在違規識別的準確率也贏過後者方法，但缺點是設計比對演算法具有一定門檻，必須懂特定領域的知識；後者方法則是使用機

器學習或深度學習從大量文字與標籤中分析出違規詞的特徵。由於透過詞向量的特徵進行違規識別，在應用領域方面不再局限於專業領域，在使用方面，通用性較高。 雖然上述方法可以有效進行食品廣告違規識別，但仍面臨下列挑戰，違規食品廣告與正規食品廣告的數量相比懸殊，違規廣告數量與正規食品廣告的數量相比過少，而深度學習是一種仰賴大量資料來解決問題的方法，如果使用深度學習來解決食品廣告違規識別的問題，勢必面臨正規食品廣告多、違規食品廣告少，這種資料不均衡的困境，這種情況可能導致深度學習學到的違規詞數量太少，仍有違規詞無法識別出來；食品廣告的違規詞有前後文關聯，例如：「增加體力」與「增加免疫力」這兩種廣告用語

，一樣都有「增加」一詞，前者的是合法，而後者卻是違規，原因是「體力」泛指人的動力來源，就像車與汽油，越多汽油，車就可以行駛越遠，同理，人的體力越多就能做越多事，而食品廣告中是不允許出現任何有關生理與醫療方面的用語，所以「免疫力」因為涉及生理功能而認定是違規，因為免疫力代表著可以預防疾病。從上述例子可以得知前後文的搭配，可以影響違規的認定。為了解決上述面臨的挑戰，以下將針對各個挑戰提出應對的解決方法。挑戰一：違規食品廣告與正規食品廣告的數量相比懸殊為了解決違規廣告數遠低於正規廣告數的問題，透過同義詞庫將將違規廣告的廣告用語進行替換，透過這個方式可以大量產出違規廣告以平衡違規與正規廣告的數量。挑戰

二：食品廣告的違規詞有前後文關聯食品廣告的違規詞有前後文關聯，例如：「增加體力」與「增加免疫力」這兩種廣告用語，一樣都有「增加」一詞，前者的是合法，而後者卻是違規，原因是「體力」泛指人的動力來源，就像車與汽油，越多汽油，車就可以行駛越遠，同理，人的體力越多就能做越多事，而食品廣告中是不允許出現任何有關生理與醫療方面的用語，因為免疫力代表著可以預防疾病，所以「免疫力」會因為涉及生理功能而被認定是違規。為了解決上述前後文關聯的問題，本論文提出的方法選用BERT模型，因為BERT模型可以透過詞性標註，學習詞與詞之間的前後文關係是否造成違規。 本論文將透過爬蟲收集食品廣告違規案例，建立食品相關的

違規詞庫與食品違規詞相關的同義詞庫，並查詢同義詞庫為食品違規案例中的違規詞與組合型違規詞進行BIO詞性標注，形成食品廣告違規識別的訓練資料。隨後將訓練資料匯入BERT進行實體辨識訓練，透過以上方法完成實體辨識訓練的BERT模型可以有效識別食品廣告中的違規詞。