學習同義詞的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

全新托福TOEFL單字大全：徹底分析最近10年考題，針對托福測驗量身打造的單字書!(附音檔下載QR碼)

為了解決學習同義詞的問題，作者DavidCho 這樣論述：

Hackers團隊的TOEFL單字破解之作！ 堅持實際進入考場調查，徹底分析最近10年考題， 針對托福測驗量身打造！ 提升必備英文素養&同義詞概念， 不止提升單字分數，更提高對各類型內容的理解能力！ 　　準備TOEFL考試，只靠死背單字意義是不夠的！不同於多益測驗，托福的出題範圍包括物理、化學、醫學、科技、政治、藝術……等各種文理學科，對於特定知識領域的詞彙，如果不了解背景知識，以及在學術討論中的單字用法，就算背了單字的意思，也有可能看不懂。本書選擇的單字用法與例句，都取材自實際測驗曾經出現的主題，具備知識性的深度，只要閱讀並研究這些句子的內容，就能大致掌握各種學科的出題精華！書

末更針對各領域的特殊用語進行解說，讓讀者不會對專業術語一知半解。 　　此外，由於托福有不少「選擇同義詞」的詞彙考題，所以書中的單字都先列出英文同義詞，然後才是中文解釋，讓讀者在學習時就能將同義詞替換的邏輯植入腦中。頁面呈現方式也以英文為主，正文部分只顯示英文句子，讓讀者習慣用英文思考，需要中文解釋時再看頁面底部的翻譯，如此一來更能熟悉閱讀大量英文的感覺，並減少對中文翻譯的依賴。 　　針對讀者聽音檔學習的需求，本書也特別設計四種不同的音檔： 　　1) 包含單字、中譯、同義詞及例句的完整學習版 　　2) 快速掌握單字意義關聯的「單字＋中譯＋同義詞」版 　　3) 專注學習單字音義的「單字＋中譯」

版 　　4) 確認是否了解單字意義的「純單字朗讀」版，搭配不同學習階段使用，讓學習效果更加分。 本書特色 　　 　　◆ 完全反映TOEFL最近10年出題內容，依出題頻率排序 　　David Cho老師根據Hackers團隊對於最近10年托福考題的分析，選擇最常考的重要單字，並且將經常出現的文章內容濃縮在例句中。此外，每個單元的單字以出題頻率排序（以星星數★★★、★★、★標示），讓讀者可以先學習最常考的單字，提高學習效率。 　　◆ 徹底整理TOEFL測驗曾經出現的同義詞，完全征服詞彙考題！ 　　托福測驗的詞彙考題以「選擇同義詞」的題型為主，也就是針對句子裡的某個單字，選出意思相同的詞彙。本書

的每個單字都列出了意思相同或相近的詞彙，並以顏色區分托福測驗實際考過的同義詞，以及雖然沒考過，但有可能出題的重要同義詞。在學習單字時就對同義詞留下印象，就能完美通過托福詞彙題的考驗！ 　　◆ TOEFL最新出題重點揭密，提高得分勝算！ 　　托福同義詞考題為了提高難度，有時候會使用和一般情況不同，只有在特定用法中才會產生的單字意義。本書針對單字的特殊用法，以及因為拼字或發音相似而有可能搞錯的情況，另外提供重點提醒，進一步提高得分機率。 　　◆ 書末提供各領域術語特別解說，不再一知半解 　　因為托福考題不侷限於日常生活的英文，也有物理、化學、醫學、科技、政治、藝術……等各種文理學科的文章及討論

，如果對這些領域沒有基本的認識，可能因為完全無法理解而嚴重失分。因此，本書最後整理了每個領域經常出現的術語，不止列出中文意義，還提供簡單的背景知識說明，讓讀者能在短時間內對各種主題有大略的了解。 　　◆ 30天完成的學習計畫，搭配小測驗與詞彙考題，做好徹底的準備 　　本書分為30天的學習內容，讓讀者每天花費一定的時間，一個月就能徹底學習托福的重要單字。另外，每一天都附有同義詞小測驗，每五天及全書學習完成後還有針對實際測驗內容設計的詞彙考題，讓考前準備更完整。 　　◆ 四種不同版本的朗讀音檔，滿足不同階段的學習需求 　　本書提供的四種朗讀音檔如下，讀者可依照自己的學習情況選用。 　　1) 例

句完整學習版：包含單字、單字中譯、同義詞及例句的完整內容，適合學習初期使用 　　2) 同義詞學習版：包含單字、單字中譯及同義詞，加強學習同義詞適用 　　3) 單字意義記憶版：包含單字與單字中譯，專注學習單字意義適用 　　4) 單字實力最終檢測版：只唸出英文單字，檢測是否能聽到單字就說出單字的意思  

學習同義詞進入發燒排行的影片

深度學習應用於中文成語與同義成語寫作之推薦

為了解決學習同義詞的問題，作者王皓儀 這樣論述：

近幾年自然語言處理(NLP)的研究發展十分迅速，已有許多關於英文自然語言處理的學術研究陸續發表，但是關於中文自然語言處理的研究卻很少，尤其是在中文成語這部分。本論文提出以深度學習為基礎的方法，用於中文成語與同義成語寫作之推薦。論文中使用中文成語例句語料庫來訓練Word2Vector模型，以獲得中文詞向量，接著再決定各中文成語在詞向量空間中的相似程度，以此作為推薦中文同義成語的依據。此外，本論文亦將使用中文成語例句語料庫來訓練LSTM與BILSTM模型，然後以此模型來推薦適合用於中文寫作時的成語。實驗結果顯示使用Word2Vector模型來推薦排名前5名的中文同義成語的準確率可達35%。使用L

STM與BILSTM模型來推薦排名前5名可用於中文寫作的成語的準確率可達31%。