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我的第一本格林法則英文單字魔法書：全國高中生單字比賽冠軍的私密筆記本，指考、學測、統測、英檢滿分神之捷徑

為了解決word字的問題，作者陳冠名,楊智民 這樣論述：

狂賀！！格林法則魔法學校團隊全力打造的首部曲，108年統測單字百分百命中率！   　　神準的預測劍指接下來的指考與學測，希望幫助讀者以省力又有效的方式，找到考試範圍的重點，得以在這波教改浪潮中，乘風破浪，航向成功的彼岸，加入學霸的行列。   　　格林法則權威莫建清教授、印歐詞根權威謝忠理博士兩大權威 用力推薦 　　台大學霸、醫界學霸 齊聲說讚　   　　字根首尾分析神人陳冠名＋格林法則研究專家楊智民， 　　格林法則魔法學校兩大名師合體嘔心瀝血鉅作，掀起新一代單字學習風暴！ 　　→聚焦精準，囊括7000必考單字、歷屆考試重要單字，考題命中率高　 　　→

指考、學測、統測、英檢，滿分神之捷徑 　　→台大學霸、醫科學霸、英文學霸直達車 　　英文單字比賽最強王牌教練　魏延斌◎審訂 　　★萬眾矚目：本書作者指導學生暨全國高中學校單字冠軍　莊詠翔　滿分實證   　　嚴選388個字根首尾，涵蓋7000單字，學習以字根首尾為經，格林法則轉音為緯，再搭配獨創的「神隊友」記憶法則，即可用簡單字來串聯整合同源難字或詞素，達到「字以群記」、「識字辨義」的成效。先有詞素，再學轉音，即使不熟悉格林法則，亦能輕鬆入門，有效學會上萬個單字，實為字根首尾學習的一大突破！   ★★《我的第一本格林法則英文單字魔法書》有別於他書的4大優勢★★ 　

　１.作者獨創6大轉音模式，7大魔法強化記憶策略：市面上唯一以轉音統整詞素學習模式，加諸神之捷徑、秒殺解字、源來如此等等強化記憶單元，幫助學習者迅速理解單字用法、同反義字……記憶單字快又有效。 　　２.聚焦最精準：精選重要詞素，衍生單字量大，涵蓋7000單字、歷屆考試重要字彙；囊括必考單字，考題命中率高（108年5月統測單字百分百命中率）！ 　　３.字源考據量、單字拆解量最大：比市面上的所有書籍單字拆解量多，同時，考據精準、詳盡，能提供最正確的知識和學習架構。 　　4. 只要購買此書，可免費加入《格林法則魔法學校》臉書社群，並獲贈近二十年學測、統測、指考歷屆試題電子檔（按本書字根首

尾分類）。   　　格林法則魔法學校正是集合全世界格林法則、構詞學和字源學高手一起切磋、學習的地方。我們會舉更多的實例來驗證格林法則的威力，並提供你正確的單字學習法，消除你對於單字記憶的抗拒。在格林法則魔法學校，我們不只要當一堂課的同學，還要成為一輩子的朋友！   【本書特色】 　　一、字源考據嚴謹深入，立論有憑有據；以理解取代死背，單字記得更多更牢。 　　二、破除坊間書籍常見謬論，導正錯誤用法，最貼近真實語用。 　　三、涵蓋7000單字，有助攻克指考、學測、統測、英檢等大型標準化測驗。（最新實證：統測單字百分百命中率！） 　　四、獨創轉音統整詞素，記憶由簡入繁，學

習更輕鬆有效率。 　　五、排版層次分明，字根首尾按字母順序排序、標粗體，類似課堂筆記方式呈現，符合學習邏輯，快速擴充單字量。 　　六、不須老師逐字講解，適合學生自學，翻轉傳統教學。 　　七、收錄英語母語人士發音，建立快捷索引，方便查找。   【本書重點】 　　▍獨創格林法則6大轉音模式統整字源，單字好學易懂記得住 　　作者就「格林法則」的精神，獨家提出「轉音六大模式」，貫穿分類詞素，把同源字統整在一起，由簡入繁，即能輕鬆有趣地擴充單字量；不懂轉音都能學，加了轉音，統整字源，就能學更多。   　　▍7大魔法記憶單元，多元管道攻克單字 　　1. 神之捷徑：簡介該

單元字根首尾詞素與定義，再以創新的「神隊友」記憶法，引導讀者用簡單字來連結複雜單字或詞素。 　　Ex：可用tooth當神隊友，d/t，t/θ轉音，母音通轉，來記憶dent，皆表示「牙齒」。（例：dentist牙醫；dental牙齒的）。 　　2. 秒殺解字：有別一般書籍，《我的第一本格林法則英文單字魔法書》提供字根首尾更詳盡、深入的單字拆解和解釋，以利聯想，達到快速記憶的目的。 　　Ex：ambiguous（含糊不清的、模棱兩可的） 　　秒殺解字 amb(=ambi=around, both)+ig(=ag=drive)+u+ous → 整天「到處」「開車」「浪流連」（wan

der, go about, go around），就像一個浪子永遠不知道要回頭，不知道人生目的是什麼，引申為「含糊不清的」、「模棱兩可的」。   　　3. 源來如此：提供品牌知識，並解析同源字，達到字以群記，並能貼近生活的目標。 　　Ex：wagon和vehicle可一起記憶，v/w對應，母音通轉，核心語意都是「運輸工具」。德國知名品牌Volkswagen（福斯汽車，縮寫VW），德文念成 [ˋfolksvægən]，f/v轉音，v/w對應， Volks表示「人民」（folks），wagen表示「車」（wagon），意即是「人民的汽車」。由此可證，很多英文字來自德文，特別是w/v/

f的互換。   　　4. 字辨：解釋語意接近的單字，或者是容易混淆的單字，讓讀者更能清楚明白、辨識字詞差異，用字更精準。 　　Ex：從字源的角度來看，probable發生機率較高，約80%，字面意思指「試驗」後，發生或成功的機率很大；possible的字面意思指「有能力的」，發生機率較低，約20%。   　　5. 延伸補充：提供單字更多的使用方法、片語、字詞搭配等等，廣拓更多相關知識。 　　Ex：(1) disaster area災區  　　(2) natural disaster 天災 　　(3) nuclear disaster 核災  　　(4) be

a complete/total disaster 徹底的失敗   　　6. 英文老師也會錯：破解坊間書籍普遍存在的錯誤論述，建立正確字源論述和字詞用法。 　　Ex：坊間書籍和網路幾乎都會犯一個錯誤，把surroud和round, around歸類 在一起，但事實上它們並不同源。   　　7. 源源不絕學更多：利用相同的學習架構，學習更多相關同源字，輕鬆擴充字庫無上限。 　　Ex：cyber addict (phr.網路成癮症患者)、cybershopper (n.網路購物者)、cybercrime (n.網路、電腦犯罪)、cyberwidow (n.電腦寡婦)、cy

berterrorist (n.網路恐怖分子)、cyberterrorism (n.網路恐怖主義)、cyberwar (n.網戰)、cyberwarfare (n.網戰)、cyber-warrior (n.網軍)。   　　▍大量考據，坊間之最！學習最準確的字源及用法 　　《我的第一本格林法則英文單字魔法書》全書的所有字源，參考資料遍及國內外知名字源字典與大師作品，爬梳語言歷史、考據字詞用法，提供學習者最正確的學習知識，堪稱市面上考據最嚴謹的單字學習書。   　　▍單字書大突破！字根首尾按字母順序排序並粗體標示，易於辨識，加深印象 　　必學388個字根首尾，特別以目前學習書

罕見的字母順序排序及標粗體方式處理，除幫助學習者加深對字根首尾的印象，連帶強化用字根首尾記憶單字的功能。同時，藉由字根首尾記憶7000 單字及歷屆考試重要字彙，有助學習者攻克學測、指考、統測、英檢等重大考試。   　　▍特別收錄單字索引，按字母查找單字更方便 　　所有單字，全部按字母排序索引，不論遇到哪一個生字，隨時都可以快速搜尋查找。   　　加拿大自然醫學博士 王永憲 　　中國醫藥大學醫學院教授 蔡崇豪 　　臺灣首席諮商心理師 佛洛阿水　　 　　元輔法律事務所律師 洪巧玲 　　南國春秋法律事務所律師 王展星 　　啟碁科技公司經理 陳俍鈞　　　　　　　　

　　　 　　　　　　　　　　　　　臺大學霸／醫界　聯名推薦 　　 　　國立彰化高中圖書館主任 呂興忠 　　字神帝國英語講師 派老師 　　教科書、英文學習叢書作者 黃百隆 　　《大考寫作A攻略》作者 廖柏州　 　　國立嘉義大學通識課程教授 蔡榮捷　 　　兩岸英語學習暢銷書作者 蘇秦　　　　　　                                                                                                學術界／補教業　專業推薦

word字進入發燒排行的影片

F word的字幕翻譯策略探討：以電影《華爾街之狼》為例

為了解決word字的問題，作者彭家銓 這樣論述：

粗話是全球共通的文化語言，F word又是粗話中出現比例最高的一類。透過視聽媒體與網路的傳播，使得F word無差別的在各個文化與社會階層間進行縱向與橫向的滲透，F word的語意則在歷時與共時的轉換中悄稍的出現本質上的變化。語言文化的傳遞必須透過翻譯始能達成信息轉換的目的，在視聽媒體的環境中則由字幕做為翻譯呈現的外顯工具之一，而譯者對於F word的翻譯，在字幕嚴格的制約因素下，又該採取何種策略，才能完成最大程度的信息轉換呢？本論文以《華爾街之狼》這部電影的字幕為分析標的，以理論與實例並重的分析方式，探討F word字幕翻譯的具體策略。 本論文分為五章，第一章緒論，概述研究動

機與研究的重要性，再稍微簡介《華》片的電影情節。第二章文獻探討分兩部分，第一部分探討F word的翻譯，分別就F word的定義、社會語言學現象與現代語言學的觀點進行討論；第二部分探討字幕翻譯，分別就字幕的功能與特性、制約因素以及翻譯原則進行討論。第三章敘述研究方法，先做條列式的概述，再由中、港、西方三地學者的理論中整理出F word的字幕參考翻譯策略。第四章實例分析與討論，則以《華》片字幕為樣本，建立統計圖表，並依前一章的參考翻譯策略，配合影片中的實例加以討論與說明，最後歸納出九項具體的F word字幕翻譯策略。第五章結論，先將前面各章的討論進行整理，再對F word的字幕翻譯策略進行總結，

最後提出未來可能的研究方向。

大學計算機基礎（MOOC）教程

為了解決word字的問題，作者陳雷（主編） 這樣論述：

本書是中國大學MOOC在線課程「大學計算機基礎」的配套教材。全書共12個單元，分別講述信息技術與計算機、計算機組成和原理、計算機操作系統基礎、程序設計基礎、Word字處理程序、Excel電子表格處理、PowerPoint演示文稿、數據庫及Access數據庫系統、多媒體技術、計算機網絡技術應用、網絡安全及網絡新技術，常用工具和軟件等內容。本書按照MOOC課程的特點去歸納知識點、設計案例，內容組織注重深度與廣度的結合，強調理性思維和技能訓練。全書結構合理、層次清晰、圖文並茂，既有豐富的理論知識，也有大量的操作范例。本書在直接服務於MOOC課程的同時，也可作為普通高等院校非計算機

專業的計算機公共課程的教材，還可作為計算機愛好者的自學參考書。

應用區域敏感雜湊對文獻進行分類之研究

為了解決word字的問題，作者李治平 這樣論述：

將文集中內容相似的文章群集在一塊是議題與內容分析常用的方法，不過世界上的語言有千百種，在文獻分類上並非所有語言都可以使用過去英文分類所常使用的斷字切詞(Tokenization)、去除停用詞(Delete stop word)、字詞原型化(Word Stemming)、字詞權重計算的方式進行分類，因此本研究提出透過區域敏感雜湊(Locality Sensitive Hashing, LSH)進行分類，LSH過去被用於網路內文的相似性比對，其不受限於任何語言，因此本研究選用LSH作為文獻分類之分類演算法。LSH主要透過擷取Shingling的方式作為文獻的特徵，而Shingling擷取之長度k

由文獻佐證與實測顯示，對於研究論文或期刊這類較龐大的文獻，使用k=9的擷取長度準確率會較為準確，擷取Shingling後利用Minhash將Shingling集合縮減成較小之簽名(signature)矩陣，再利用LSH將特徵透過雜湊的方式進行分類。本研究為證明LSH可對文獻進行分類且確保其準確率，因此將過去常用於英文文獻分類的空間向量模型(Vector Space Model, VSM)做為比較基準，並結合K-NN與K-means將兩分類流程建立在同一個分類的基準上進行比較。結合K-NN的流程中使用不同的文獻篇數產出各篇數不同的訓練模型，再對待分類文獻進行分類，最後透過混淆矩陣對兩分類流程所產

出之結果，檢視模型之性能。結合K-means的流程中透過集群與內文一致性檢定的方式，評估分群結果。本研究從IEEE網站上搜尋6主題之文獻(Cloud Computing、Information Analysis、Enterprise Resource Planning、Image Processing、Music及Criminal Justice)，並透過LSH與VSM兩流程對此6個主題的文獻進行訓練分類，而結果顯示當每個類別提供50篇以上的文獻進行模型訓練時，其待分類文獻的準確率皆接近90%，證明LSH可應用於文獻分類之研究。