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2022郵政(郵局)[專業職(一)共同科目]套書(贈郵政內勤小法典)

為了解決對應英文的問題，作者三民名師群 這樣論述：

　　★ 對應中華郵政制考科命題趨勢，短期衝刺專用書 　　★ 郵局專業職（一）共同科目考科速成：內勤國文+英文+郵政三法+金融科技知識 　　★ 獨家附贈《郵政內勤小法典》，完整法規隨身帶著讀 　　★ 免費送課程：三民輔考口面試技巧雲端課程 　　★ 上榜實據：郵局榜首、榜眼、30天上榜郵局招考 　　【套書適用】 　　這套《郵政（郵局）[專業職（一）共同科目]套書》，適用於報考中華郵政職階人員甄試專業職（一）各類科的考生。 　　【郵政招考書系特色】 　　》本社針對中華郵政甄試推出全新考試教材，對應考情趨勢。 　　》教材皆由三民補習班各科專業教師依據多年輔考經驗彙編，對應最新命題重點。 　　》

相關考試科目歷屆試題由名師詳解，提點答題關鍵，解說出題脈絡。 　　》三民輔考已輔助眾多考生錄取郵政招考考試，上榜實據有跡可循。 　　【套書成分】EAN：4711100553643 　　◎《內勤國文（短文寫作、閱讀測驗）》2022/01 　　◎《英文》2022/02 　　◎《郵政三法》2022/03 　　◎《金融科技知識》2022/01 　　◎ 贈：《郵政內勤小法典》2022/03 　　※套書出版日期為上架日，實際出版日以各單書為準※ 　　【套書內容】 　　一、內勤國文 　　(1) 彙編「字音字形辨正」、「國學常識」、「閱讀測驗」、「短文寫作」四大命題重點。 　　(2) 對應中華郵政最新公告

新制考科題型及範圍。 　　(3) 收錄先秦到清代經典文章，難詞註釋+篇篇語譯+精選試題，快速提升閱讀理解力。 　　(4) 短文寫作分析考題方向，細說審題構思布局，收錄精選範文、名言佳句。 　　(5) 收錄104～110年中華郵政專業職（一）（二）國文考科試題共16份，總計370題。 　　(6) 考古題100%題題詳解，幫助考生有效掌握考試方向！ 　　二、英文 　　(1) 對應英文基本題型（字彙、文法、克漏字、閱讀測驗）。 　　(2) 彙整各大考試（銀行招考、國營事業、公職考試等）常考單字1000個。 　　(3) 根據郵局招考英文科近年命題方向，系統化整理常考文法重點12大單元。 　　(4)

收錄精選克漏字測驗文章八篇，對頁編排同篇不必翻頁；篇篇附解析及中譯。 　　(5) 收錄104年～110年專業職（一）（二）英文考科試題共14份，總計350題。 　　(6) 題題皆由三民補習班專業英文名師提供詳盡解析，幫助考生快速掌握命題重點。 　　三、郵政三法 　　(1) 收錄郵政三法最新條文及其相關規定，逐條說明法條內涵。 　　(2) 精準剖析條文脈絡，於更新條文處特別以「最新修法重點」標記，掌握答題關鍵！ 　　(3) 穿插精選試題於相關條文後，研讀後立即演練，反覆強化條文理解記憶。 　　(4) 關鍵字劃記，幫助考生從歷年考題反推條重點，立刻掌握考試出題方向。 　　(5) 收錄105~11

0年郵政三法試題共11份，100%題題詳解。 　　四、金融科技知識 　　(1) 依郵局最新公告列示金融科技知識15大主題考點編寫。 　　(2) 借鏡金融研訓院，歷屆668道試題，主題分類全收錄。 　　(3) 金融科技法規匯整速記，命題焦點速覽。 　　(4) 針對中華郵政招考推出考科速成專書。 　　(5) 收錄郵局新制考科最新試題，專業老師100%詳解。 　　【獨家贈送】 　　購買三民輔考《郵政(郵局)[專業職(一)共同科目]套書》即贈三民補習班雙重好禮： 　　一、郵政內勤搶分小法典 　　(1) 完整條文＋重點標示＋精選試題。 　　(2) 收錄郵局招考95-110年相關試題。 　　(3) 相

同條文考點試題彙整嵌入相對應的法條後，以顯眼特殊設計標示得分關鍵字。 　　二、口面試技巧雲端課程 　　(1) 課程適用國營事業考試口試範圍。 　　(2) 針對口面試時應對技巧、注意事項，提供精闢指導。 　　※兌換雲端課程，請掃書封QRcode※ 　　【三民輔考郵局招考上榜實據】 　　30天拚過郵局招考．郵政三法98分：林○翔 　　三民輔考用書重點整理清晰，準備更輕鬆 　　比較過幾家補習班後，發現三民櫃台服務人員非常親切，對於各式考試資訊也熱心地作了許多分析，於是我選擇三民輔考專門針對郵局招考出版的考試用書。另外企管用書重點註記也很清晰，且有不同色調，方便快速掌握內容重點。其他科目版面編排清楚

易讀，容易記憶和吸收，面對不熟悉的考科，準備起來更加得心應手。 　　非本科系3個月高分考取．郵政法規98分：劉○瑄 　　畢業後偶然得知郵局招考的消息，算一算時間發現距離考試大約只有三個月的時間，於是便替自己擬定了一份讀書計畫，由於本身不是相關科系的學生，考科中的專業科目包括企業管理和郵政法規當然也就不曾接觸過，所以非常清楚自己必須更加努力才能彌補這一塊的不足，學習的過程中當然也有遇到瓶頸的時候，像是練習題目一直寫錯時，真的會覺得很挫折，但另一方面也不斷提醒自己不要失去信心，在練習的過程中發現自己不會的地方，然後努力補足它，這樣正式考試時就不會怕了。 　　全職媽媽4個月拚過郵局招考：陳○竹

　　選擇題的部分，我的準備方式分兩種，非法條類的（企管、金融科技）就是以最短的時間記重點項目，看過有印象或是理解它的意思即可，不要去逐字硬記，而法條類的（郵政三法、犯罪洗錢）要考慮題目會有文字上的陷阱題，所以我會盡可能把法條內容逐字背下來。講義和筆記的部分，我都會在上完課之後自己再重新複習一遍，並且把相同類型的東西以表格的方式寫下來做整理。然後到考前兩週我想再把講義跟筆記全部從頭到尾看過一遍，特別常考或是自己特別不熟的地方我會拿便利標籤以重要程度分顏色貼起來，特別重要的我會每天都看過一遍、普通重要的可能考前一天或是專門複習該科目的時候再看，以時間很零碎的狀況這樣的方式比較能快速掌握到自己的弱點

。

對應英文進入發燒排行的影片

中文條件句「除非」之語意分析

為了解決對應英文的問題，作者李竺芹 這樣論述：

摘要    『除非』一詞在過去的研究有許多爭議，但在過去的研究裡缺乏進一步的解釋，也尚未有結論。關於『除非』的研究，主要有幾種說法。一是其為正面的條件標記(positive conditional marker)，並且和同為正向條件標記的『只有』相似。另一說法是『除非』是負面的條件標記(negative conditional marker)，此說法認為『除非』和『除了』相似。還有一些學者認為這兩種解釋都通，『除非』的語意同時包含了正面和負面，但一個詞同時包含了正面與負面的語意，在人的直觀上並不合理。本文主要是探討『除非』的爭議原因，並予其合理的解釋。解決『除非』爭議的關鍵在『否則』的語意功

能，本文採用郭進屘 (2018, 2021)對『否則』在語意上的定義，來分析『否則』在『除非』句的影響。這能釐清『除非』為正面或負面標記的議題。本文更進一步探討『除非』的語意，『除非』為複合詞，Bauer (2013)用語意的角度細分了複合詞，從其理論能細分『除非』為複合詞當中，『除』與『非』是由『和』連結語意(conjunctive)相連(與並列結構的定義相似)。此外，本文點出『除非』難以直接對應英文的unless，在Geis (1973), Declerck & Reed (2000)和Leslie (2008)的理論中，以連接詞能使用『和』(and)或者『或』(or)來辨析unless的

語意，然而其特徵和『除非』並不相應。本文深究除非的爭議原因，予其合理的解釋，並以語意的角度更進一步地探討『除非』之意。

法哲學：自然法研究

為了解決對應英文的問題，作者陳妙芬 這樣論述：

自然人，如何成為道德╱法律權利的主體 法哲學，又叫做法理學， 自19世紀後就因「自然權利」而展開長時間的論爭，延續到今天。 這是「自然法論」與「法實證主義」之間的辯論， 固然推進了專家與學院研究， 但也因很多走向概念化與形式化，漸失與社會及人的連結， 權利主體及方法論轉變的內涵，逐漸被忽略。 法哲學要跟社會對話，重探方法論勢必不可省。 　　19世紀前的法哲學都是自然法學，但對自然法則有不同的理解方式。本書從法哲學的視野，分成三個部分，探討自然法的起源和轉折、現代自然權利論及當代的論辯。陳妙芬以歷史性及分析性的詮釋方法，探討各時期自然法論的特色，指出霍布斯的自然主義法形上學為關鍵的轉折，影

響了盧梭檢視人性論、自然狀態及社會契約等假設，透過盧梭及康德完成自然權利論，將自然法轉型成為理性法，其最重要的貢獻為建立「權利主體」概念——自然人成為道德及法律上的權利主體。《法哲學》藉助新康德哲學家卡西勒的盧梭辯證詮釋，梳理法文和德文原著，將基礎研究帶入19世紀至今的論辯，對圍繞自然法與實證法的問題糾結，包括法治與正義等議題，提供宏觀和微細考察。 專業推薦 　　在此一民主政治深陷危機的年代，重新審視作為其理論基礎的自然法傳統是一件刻不容緩的事，本書無疑是近年來對此議題最系統性且兼具學術深度與現實關懷的傑作。──葉浩（政治大學政治系副教授） 　　《法哲學：自然法研究》是中文世界第一本系統

性介紹自然法思想史的鉅著。陳妙芬教授以平易近人的文字，引領讀者思考「法律是什麼？」的大哉問。不論專業法律人或關心公共事務的一般公民，本書都是必讀佳作。──王鵬翔 （中央研究院法律學研究所副研究員） 　　本書作者使用自己的、清楚的語言風格，完整探索一切法律思維與根本人性的牽繫，藉此在尋找法律本質的路途上鮮明浮現一個勇敢與真誠自然人的影像。──黃榮堅（臺灣大學法律學院名譽教授）

擴增維基百科條目之語言資訊

為了解決對應英文的問題，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%。