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另外網站根據消息來源"英文到底該怎麼說呢? @ 與你(妳)分享美好的人事物也說明：做為敘述事件的開端，在英語新聞裡，如果以新聞來源(source)當主詞時，動詞可以用哪些單字呢? 先來看個例句吧… Sources say the president won't call for a hike in taxes ...
中華大學 工業管理學系 魏秋建所指導 魏靜芬的 探討不同教學媒體影響國中生英文學習成就與學習動機之研究 （2016），提出來源英文關鍵因素是什麼，來自於英文歌曲、英文影片、學習成就、學習動機。
而第二篇論文朝陽科技大學 資訊工程系碩士班 吳世弘所指導 李民祥的 探勘維基百科可比語料庫並用於改善特定領域之機器翻譯 （2011），提出因為有 可比語料庫、句子對列、維基百科、平行語料庫、機器翻譯的重點而找出了 來源英文的解答。
最後網站資金來源英文說明信則補充：Ⅰ "資金來源"用英語怎樣說呢. source of fund source of capital. Ⅱ 資金來源證明英文怎麼說. Fund Source Certificate. Ⅲ 出國留學資金來源解釋信 ...
韓語單字簡單到不行(附光碟片)
為了解決來源英文 的問題，作者王愛實 這樣論述：
這樣子學韓語，真的好簡單(gan dan ??)！ 什麼？會說中文就可以聽懂好多好多韓語？ 是的，中文與韓語之間，有著不為人知的「關係密碼」！ 只要習慣那些微的發音變化，你會發現其中有固定轉化的玄機！本書將韓語單字分成有：漢字的韓文、外來語、純韓語這三類。 在漢字後面有「真正對應」的中文意思。外來語後面則寫出來源「英文」與中文意思。 純韓語則著重於常常出現的關鍵字，各種語氣詞、連接詞等。 整體所收錄的單字都是最常用、最常聽到的，再加上造句舉例，可以更清楚明白其意思和用法。 希望大家愉快學韓語，用最方便、快速的方式，大量補充韓語單
字，學韓語單字簡單到不行！
來源英文進入發燒排行的影片
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探討不同教學媒體影響國中生英文學習成就與學習動機之研究
為了解決來源英文 的問題，作者魏靜芬 這樣論述：
本研究旨在探討不同教學媒體融入教學對國中生英文學習成就及英文學習動機的影響。本研究採「準實驗設計」，研究對象選取苗栗市某國中七年級三班共75位學生，實驗組分別進行英語歌曲融入教學及英語影片融入教學十週課程。研究工具包含校內第一次段考及第三次段考考卷做為學習成就測驗分數來源，英文學習動機問卷、及多媒體融入教學問卷，並輔以訪談紀錄。根據本研究結果，主要發現如下：(一)實施英語歌曲融入教學與實施英語影片融入教學的學生學習成就優於講述式教學法的學生。(二)實施英語歌曲融入教學與英語影片融入教學的學生學習成就並無顯著差異。(三)英語影片融入教學課程對促進學生英文學習動機有正面的效果。(四)英語歌曲融入
教學課程對促進學生英文學習動機無顯著效果。(五)學生對歌曲與影片融入教學皆抱持正面觀感。(六)學生認為英語歌曲教學比英語影片教學更有助於學習英語。本研究也發現實驗組學生同時對電影及電影相關歌曲有興趣，建議課程中可同時加入兩種元素來幫助學生學習英語。
探勘維基百科可比語料庫並用於改善特定領域之機器翻譯
為了解決來源英文 的問題，作者李民祥 這樣論述：
近年來，學者持續發展有益於自然語言處理的資源，例如開發雙語或多語辭典，使得某種語言的文件﹑句子或是詞彙能夠被轉換為其他語言，如此便可有效幫助跨語言處理的任務。為了持續讓這些資源保持在可以被信任，即是高質量的狀態，必須仰賴人力不斷維護更新以及添加新資源，但這項工作既費時又消耗成本。因此，學者致力於開發「自動建構平行語料庫」這項技術，企圖建構大量的平行語料庫用以輔助多種自然語言處理，例如：跨語言資訊檢索﹑機器翻譯﹑文本分類等。然而，現實生活中絕大部分的語料可被視為「可比語料庫」，例如：新聞﹑教科書﹑含有主題的雜誌書籍，甚至是網頁等。由於這類型的語料並不拘泥於內容，而是在特定主題下探討發表相關的內
容，因此即便兩則文章談論的是同一主題，內容也可能有所不同。正因為如此，可比語料庫才能夠包含更廣大﹑富涵更龐大於平行語料庫的資訊供人適當地擷取利用。雖然可比語料庫擁有比起平行語料庫更豐富的資源，但比起平行語料庫，由於文本內含有可對列之語料乃是未知數，因此從可比語料庫中擷取出平行語料形成了一項待改進的任務。本系統於擷取平行語料可分為兩個部分：第一部分，為避免可比語料庫中含有高比例的非平行語料，我們基於Ma學者經由TF-IDF改寫而成的STF-IDTF，計算以句子為層級的頻率，並藉由門檻值裁定句子是否有機率成為平行語料，我們稱此方法為候選對列句子。於此，我們實驗了門檻值0.1至1.0，選擇最適當的區
間作為往後實驗挑選句子的基準；第二部分，將被挑選為候選對列句子的部分以Champollion進行句子對列，同時分為1-0﹑0-1﹑1-1﹑1-2﹑2-1﹑2-2﹑1-3﹑3-1﹑1-4﹑4-1等十種類別以動態規劃演算法計算其句子相似度分數，並挑選最佳對列路徑。本篇論文以改善特定領域之機器翻譯為目的，利用文句對列技術從維基百科擷取特定領域之中英文平行語料，並以GIZA++取得詞彙對列後使用NiuTrans訓練機器翻譯。接著利用NTCIR-9的專利機器翻譯（Patent machine translation）任務的資料集，以BLEU和NIST比較其機器翻譯含有維基百科訓練語料與否﹑Google
translation以及Base line系統，作為評估維基百科用於特定領域之機器翻譯可行性。實驗結果表明，本篇論文從維基百科擷取的平行語料，其質量足夠以少量資源達到輔助特定領域之機器翻譯，且其效能優於主流的線上翻譯系統。而且，維基百科提供超過300種類別的主題條目，例如：數學﹑地理﹑戲劇﹑…等，透過線上使用者不斷更新校正，能夠持續擴大其資訊含量供本系統不斷更新平行語料庫，將之使用於跨語言處理任務。