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Linux Shell程式設計與管理實務[第三版]【暢銷回饋版】

為了解決得字的問題，作者臥龍小三 這樣論述：

　　☝ 博碩嚴選！系統管理者必備的經典工具書！ 　　☝ 好評再上市，熱銷回饋發行中！ 　　主機管理的上乘之道，就在於能夠把工作予以自動化；凡是可以交給電腦做的事，就不要由人來做。工作自動化的關鍵，就在於管理者是否具備 Shell 程式設計的能力。我們可以說：對 Shell 的操控能力以及 Shell 程式設計的能力，是每一位主機管理者應具備的基本知能，欲進階主機管理者，不可不熟 Shell！ 　　本書由淺入深，帶領讀者由入門到精通，徹底把 Shell 程式設計一次弄通，書中並含有許多實務方面的應用知識，可快速提升讀者的管理能力。 本書特色 　　1. 完整涵蓋 Bas

h Shell 4.x 的各項功能介紹，是目前最詳實的中文書籍。 　　2. 本書循序漸進，解說 Bash Shell 的各項觀念，讓讀者能在最短的時間內，打通 Shell 程式設計的任督二脈。 　　3. 書中含有豐富的範例，展示各式 Shell 技法，是您進階 Shell 程式設計的最佳範本。 　　4. 包含許多網路管理的實務經驗，提升讀者主機管理的能力。 　　5. 本書含有許多自動化管理主機的技巧，讓您輕輕鬆鬆就能成為一位有創意、高生產力的管理者。

得字進入發燒排行的影片

華語「V得C」與「V到C」補語結構分析及教學建議

為了解決得字的問題，作者駱宛辰 這樣論述：

本文旨在探討「V得C」及「V到C」兩種動補結構的異同。在現代漢語中，有兩種狀態補語結構，第一種是發展已經非常成熟的「V得C」結構，第二種則是尚處於發展階段的「V到C」結構。當補語表示結果時，兩種結構在格式相同的情況下可同時合法，如：「張三跑得很累」可以轉換成「張三跑到很累」;但並非所有條件下都可以同時存在且交替使用，比如「張三跑得很快」就不能換成「*張三跑到很快」。過去已有學者注意到此現象，然而考察文獻後發現，「V得C」及「V到C」結構的比較研究不多，且研究大多只提及可替換與不可替換的情形，卻未清楚解釋原因。筆者認為兩種結構無法替換的原因，應追溯到結構本身的差異，有鑑於此，本文首先考察「V得

C」及「V到C」狀態補語結構的語法分布，依照「V」及「C」成分的不同整理出兩種結構的搭配情況。接著使用自省語料，從構式語意、語義指向、否定結構以及致使用法四個層面，以最小差異對呈現兩種結構在句法上的分歧，並藉由測試以及分析句子的合法性，提出合理的解釋。研究結果發現句法上「V得C」中的「得」為「補語標記」，語義虛化僅剩下引介補語的功能及構式語意，並且「V得C」結構可以表示狀態、程度或結果。然而「到」仍具有「累積、到達」的實詞義，語法上將「到」視為「次要謂語」，以「到」引介補語時受到語義影響，「V到C」結構只能表示到達的程度或結果。也就是說，「V到C」結構不具有表達狀態的功能，所以當「V得C」結構

用來表示狀態時，兩者就會出現分歧無法相互替換。最後，本文考察了現有教材中「V得C」及「V到C」結構的分級和排序，使用《TOCFL學習者語料庫》蒐集語料進行偏誤分析，了解學習者的習得情況及困難，並針對偏誤提出相關教學建議，希望本研究結果能為實際教學作出貢獻。

自學印尼語看完這本就能說!：專為華人設計的印尼語教材，字母+單字+會話+文法一次學會!(附QR碼線上音檔+發音教學影片)

為了解決得字的問題，作者張倩倩 這樣論述：

專為華人設計！秒懂易學的印尼語實用教材   全書除了有詳細的發音教學外， 並為初學者加上中文擬音，好記又好唸！ 結合「聽、說、讀、寫」絕對超值的綜合自學課本   一本搞定！初學者所需的字母、發音、單字、 句型、文法、會話！ 讓你輕而易舉就能開口說印尼語   　　■ 第一次學印尼語發音就精通： 　　書本＋QR碼線上音檔＋印尼籍外師發音影片教學，發音絕不搞錯 　　 　　雖然印尼語是一種看到字面就唸得出來的文字，但不代表要學習印尼有就有這麼簡單！想學印尼語卻又怕印尼語很難的朋友，請不要擔心了，印尼語其實沒你想得那麼難。發音是每個語言的入門門檻，本書花了三分之一的篇幅解說發音。不僅一個字一個字教讀

者怎麼唸，還告訴讀者發音的小技巧。學發音時，嘴型是關鍵，嘴型不對，發出來的音絕對是錯的。本書除了提供印尼語老師發音嘴型的圖片之外，更有印尼語老師真人發音教學影片。讀者可以藉由教學影片觀察印尼語老師的嘴型並加以模仿，從中比對自己與印尼語老師嘴型的差異，調整自己的發音方式。當然影片要有相關設備才能看，所以不方便看影片時，本書還是有附發音線上音檔，讀者可以利用音檔隨時學習。另外，對初學者來說，要記得一個陌生的文字，還要知道它怎麼唸，其實得花費不少心力與時間。因此我們特別加了「漢字擬音」的設計來達到發出類似發音的效果，藉此增強記憶，讓讀者在對印尼語字母發音還不熟悉時便能達到溝通的目的（但此設計只是輔助

，正確發音仍請以影片及音檔為準）。   　　■ 第一次學印尼語溝通就流利： 　　從單字短句到會話，學會最道地的印尼語聊天術 　　 　　印尼文是標音文字，只要認得字母就可以唸得出來，但要唸得道地勢必得學好發音規則。書中發音篇有教每個母音、複合母音、子音及複合子音。讀者若學到後面發現自己唸的怎麼與音檔不同時再翻回來看一下，如此一來便能在無形中增加印象，久而久之就記起來了。文法篇章裡，作者教給讀者的是一個整體架構。先讓讀者了解印尼語有哪些詞性，句子的結構有哪些型態，再用最簡單的方式介紹，一看就能懂印尼語基礎文法，若能學好這些文法，遇到印尼人時便有能力用簡單的印尼語與對方交流。單字篇裡收錄的詞彙全是我

們日常生活中會使用到的單字，包括國家城市、家人與稱謂、身體部位、日常用品、數字與日期、時間與金錢等。學完單字之後，本書將發音、文法、單字結合起來，讓讀者學習文字長度再長一點的日常短句。這個篇章裡的短句總共分為26類，基本上表達自身情緒與意見時會用到的簡單句子都收錄在內，就算無法說一口流利的印尼語，也能適時用這些簡單句型來完成與印尼人的交流。等前面四個篇章的東西都學好後，就會進入最後一個篇章會話課。此單元裡總共提供13個類別的生活場景對話，每個類別都有一個以上的副情境，每個情境下對話也從短句篇的一句衍生為一組三到四句的模擬生活會話。經過發音課、文法課、單字課、句型課與會話課五大篇章，你看完這本書

後，就能用簡單的印尼語和印尼人溝通了。   本書特色   　　◆特點一：看起來困難的印尼語字母，就這樣變簡單了！ 　　每一個印尼文字母除了有嘴型示範及重點提示之外，還用漢字擬音及英文字彙擬音輔助記憶。   　　◆特點二：印尼語文法說明一看就懂 　　本章將印尼文基本的詞性及慣用句型透過表格及例子解說，讓印尼語文法變得好簡單。   　　◆特點三：超實用的生活單字 　　書中收錄的單字都是實用、必須要背起來的單字。像是國家城市、家庭稱謂、身體部位、日常用品、時間日期、數字貨幣、天氣、水果、蔬菜、動物、交通、公共場所、職業、服飾、配件、顏色等，無一不是我們日常生活中天天會用到的單字。   　　◆特點四：

各種情緒表達的日常短句 　　日常短句單元中，有表達「高興、難過、生氣…等」各種情緒感受下的短句內容。每種情緒感受共有1-12句不等相當實用的短句，學會這些短句就能達到印尼語基本的溝通，更能讓潤滑自己所說出來的印尼語，變得更加地道地。   　　◆特點五：情境模擬生活會話 　　每一課情境模擬對話的前面都會先介紹一些常用短句，依情況部分常用短句將會套入會話中，並完成兩到三個模擬情境對話讓讀者練習。   　　◆特點六：貼心的e字母發音標記辨識 　　正式的印尼的字母結構與英文完全相同，只有「A(a)」到「Z(z)」這26 個羅馬字母，不會有類似歐洲外語中 â, ê, á, é ... 等字特殊母存在。而

在印尼語裡，字元「e」的發音有兩種：①是偏向「ㄟ（A）」的發音。②是偏向「ㄜ（呃）」的發音。這兩者因於發音規則中，沒有太過明確的規則可言，致使學習者在記憶印尼語時，往往不容易背下正確發音。為了解決此一窘境，本書中特別將發音偏向①「ㄟ（A）」的母音，在上面加上一條斜線變成「é」的方式呈現；反之，則是偏向②「ㄜ（呃）」的發音。再次提醒，這條斜線是幫助了解發音的識別記號，當正式書寫印尼文時，頭上沒有一撇的「e」才是正確的字母。   　　◆特點七：印尼籍教師影片示範標準發音 　　隨書附印尼籍老師的發音影片教學，包括母音及子音。影片中老師親自示範發音，就像是一對一的家教一般。讀者除了可以看書學習，還可模

擬影片中老師的嘴型，同時比對自己發音時的嘴型看看有哪裡不同，盡可能唸出正確的音。   　　◆特點八：QR碼線上音檔，用聽的也能學好印尼語 　　不論是字母教學、發音教學、單字、短句、會話，本書都備有QR碼線上音檔，由印尼籍人士親自錄製，能邊聽邊學，達到良好學習效果。亦提供可一次下載全書 MP3的 QR 碼，不需註冊會員，或額外安裝自己不熟悉的播放 APP，省去每次聽音檔都要掃描的麻煩！（註：打包下載檔案為ZIP壓縮檔，請先安裝解壓縮程式或APP再行下載，由於iOS系統對檔案下載的限制，iPhone用戶需升級至iOS 13以上，方可使用全書完整打包下載連結。）

使用BERT-CNN進行Twitter 使用者之立場偵測

為了解決得字的問題，作者吳佩珊 這樣論述：

在人們的文字表達敘述裡，「立場」可能包含正向或是負向的情緒用詞，贊成或反對的語氣，但這些特徵都無法直接與立場相關聯。人們可以利用支持一個對象或是說法來反對特定目標，也可以藉由反諷法，使得字面上不能直接了解真正所表達的意思，但真實意義正好與字面上相反。在本研究中，將已標記立場標籤、來自 Twitter 使用者所發表的推文(Tweet) 當作訓練資料，使用監督式學習的方式來訓練深度神經網路(DeepNeural Network)。本研究所使用的資料集來自於 2016 年舉辦的國際自然語言語意評測競賽(SemanticEvalution 2016, SemEval 2016)的Task 6 ，主辦

單位所提供已標記立場的推文之訓練集與測試集，將其進行資料前處理並與類神經網路進行連接，其中使用到由Google 公司於2018年所提出之 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)及卷積類神經網路(Convolutional Neural Network，CNN)。本研究針對SemEval 2016 Task 6中之子任務A進行實驗，使用監督式框架來偵測Twitter使用者的立場，評估方法採用F1分數，並與當年參加競賽之隊伍進行比較，本研究所使用之方法在數個項目中排名居前。主辦單位所提供之資料集僅有兩千多筆，因此

在訓練模型的成效有一定限制，若是有更多的已標記之訓練集，應會獲得更好的成績。因此本研究再加入MPCHI資料集進行訓練，此資料集包含五個健康相關的主題，並已標計立場，並分別實驗測試集為SemEval、MPCHI以及SemEval加上MPCHI，觀察其實驗結果顯示有其幫助性，優於僅使用原始資料集之實驗結果。