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修正同義詞的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黑格爾寫的 大邏輯 下卷 和小K的 讚啦!我成為印尼語導遊了!都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自五南 和樹人文化所出版 。
東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 許晉雄所指導 賀彥銘的 利用機器學習的方法預測比賽的勝率-以 NBA 常規賽為例 （2021），提出修正同義詞關鍵因素是什麼，來自於比賽預測、XGBOOST、決策樹、SVM支持向量機、KNN。
而第二篇論文國立高雄科技大學 資訊管理系 黃文楨所指導 黃智暘的 基於數據增強的情感辨識技術 （2021），提出因為有 Word2Vec、數據增強、Bert、多標籤分類的重點而找出了 修正同義詞的解答。
最後網站解除寫作的夢魘-小學生作文病句的診斷與補救途徑則補充：修正 :只要能做到以上幾點,那麼你就不容易生病了。 ... 修正:像公共電視節目裡的一個男生。 ... 6 - 1 七 5 - b )「一百」與「不斷」同義詞。修正:有些老人不斷的咳嗽。
大邏輯 下卷
為了解決修正同義詞 的問題，作者黑格爾 這樣論述：
黑格爾的《邏輯學》，通稱「大邏輯」，《哲學全書》中的〈邏輯學〉，即通稱的「小邏輯」。 黑格爾把邏輯學分為三部分，就是「存在論」 (「有論」)、「本質論」和「概念論」。前兩部分合稱客觀邏輯，分別出版於1812年和1813年，第三部分稱主觀邏輯，出版於1816年。黑格爾哲學體系的出發點，是承認在自然和人類社會出現以前存在一種作為世界本原的「理念」，他的哲學體系就是對理念發展過程的描述。他認為，邏輯學是研究理念本身發展的科學。當理念處於「存在」以及與之相關聯的「本質」階段時，稱之為客觀邏輯；當理念揚棄了與「存在」以及與之相關聯的「本質」而作為概念的概念,即作為「主觀性」
的概念出現時,就稱之為主觀邏輯。因此，《大羅輯》(即《羅輯學》)由客觀邏輯和主觀邏輯兩部分組成。 《大羅輯》上冊內容為導讀、客觀邏輯「存在論」、索引。 《大羅輯》下冊內容為客觀邏輯「本質論」和客觀邏輯「概念論」、索引，譯後記及黑格爾年表。
修正同義詞進入發燒排行的影片
人大常委會通過了《個人所得稅法修正案》，規定凡在內地居住滿183日的境外人士，包括香港居民，須要申報全球收入。 所有收入，不論什麼來源，都叫做income。所得稅叫income tax；個人收入是individual或personal income，住戶收入household income，
利用機器學習的方法預測比賽的勝率-以 NBA 常規賽為例
為了解決修正同義詞 的問題，作者賀彥銘 這樣論述：
本研究的主要目的是通過 Basketball-reference 網站提供的 NBA2003-2004 賽季至 2018-2019 賽季常規賽首發球員的場均基本參數或進階參數以及新增的 EFF、GmSc 和 Poss 三項進階參數，分別使用 XGBOOST、決策樹、SVM 支持向量機以及 KNN 進行預 測季後賽球隊在主場情況下的比賽勝負和判斷 3 項進階參數是否是球隊主在場情況下的 比賽勝負的關鍵因素並找出其他影響比賽勝負的關鍵因素，最後利用混淆矩陣和 F1 Score 進行評估實驗模型的準確率。實驗發現通過 XGBOOST 權重計算得到客場球員助 攻數(AWAY_AST)、主場球員每次投
籃罰球獲得率(HOME_FTr)和客場球員投籃中三 分球的比率(AWAY_3PAr)，是影響比賽勝負較高的參數，新增加的 EFF、Gmsc 和 Poss， 從本次研究來看由於三項參數在後續的實驗中的權重較低，導致三項參數對球隊勝負的 影響較小實驗效果相對不明顯。從六項評估指標來看預測某一支球隊在主場情況下的比 賽勝負的準確率在 60%左右，每一次的實驗預測效果 F1 Score 在 70%左右，若從單個球 隊來看，四個模型對活塞隊(DET)的比賽勝負預測實驗效果最佳。
讚啦!我成為印尼語導遊了!
為了解決修正同義詞 的問題，作者小K 這樣論述：
本書適合想要深入學習印尼文，有志從事導遊、外交及移民工作的台灣人。 ◎印尼的富裕遠超出你我的想像！利用本書學習進階印尼文，以準備外語導遊考試，並充實用印尼文介紹台灣風土人情及各種觀光資源的專業知識。 ◎利用本書還可以學習到流行戲劇中的「○、□、△」這些符號，以及「人與人的連結」的印尼文說法，讓你有更多與印尼人時事交流的能力。 ◎本書保有文法書的深度與專業性，又兼顧旅遊傳記的廣度與趣味性，附錄更蒐集了各類主題的印尼文單字庫，具有觀光旅遊百科全書的功能。 ◎隨著疫情趨緩，希望能協助更多台灣人提升印尼文能力，加入外語導遊的行列，及早為爭取印尼客源市場做準備。
基於數據增強的情感辨識技術
為了解決修正同義詞 的問題，作者黃智暘 這樣論述：
近年來，隨著科技的進步與社群媒體的普及，有更多的人在網路上發表自己對某些事情的看法與意見。若能即時分析作者在做出這個言論時的情緒狀態，則可以讓我們更加快速的瞭解大眾對於現今各項議題的情緒反應。進而將這些資訊提供給企業、政府、機構、組織等等，並做出相對應的回應。 本研究資料集(DataSet)來源是自然語言處理與中文計算國際會議(NLPCC)中的NLPCC 2018 Shared Task1。其中情緒類別有快樂、悲傷、憤怒、恐懼、驚訝、以及無任何情緒六大類別。總共有6000個句子，且各項情緒是不平衡的。所以需要先做資料前處理，接著對於較少情緒的類別做隨機抽樣。最後透過數據增強技術增加句子數量
，使得各項情緒趨近平衡。目的為防止訓練時過擬合以及增加其分類準確率。 本研究採用Word2Vec模型來進行詞向量的訓練，以詞向量的結果來做同義詞替換，接著採用BERT-wwm-ext模型進行分類與評估。評估的方式主要為Accuracy、Precision、Recall、和F1-sorce。本研究將探討數據增強前後的差異，對同義詞替換法不斷嘗試、修正與調整，以提高準確率。在不改變原本句子結構的前提下做增強，分別比較並分析其個別差異：替換(1)單一詞彙、(2)雙詞彙以及(3)多詞彙與(4)單純只透過翻譯來增強數據集。又以(3)最佳，準確度為79%，分別高出(1) 4%、(2) 3%、(4) 16
%。