得知同義詞的問題,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

得知同義詞的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦黃粱寫的 君子書:黃粱歌詩 和OwainMckimm,ZacharyFillingham,LauraPhelps,RobWebb,RichardLuhrs的 讀出英語核心素養 1:九大技巧打造閱讀力(16K+寂天雲隨身聽APP)都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自釀出版 和寂天所出版 。

南臺科技大學 資訊工程系 鄭淑真所指導 趙嘉祥的 以關鍵詞之難易度結合文本之關鍵詞TF-IDF分析文本之難易度 (2021),提出得知同義詞關鍵因素是什麼,來自於關鍵詞提取、資料探勘、難易度。

而第二篇論文淡江大學 資訊工程學系碩士班 張志勇所指導 徐志奇的 基於自然語言轉換SQL之資料庫語音查詢機器人 (2020),提出因為有 人工智慧、BERT、Seq2Seq、SQL資料庫、同義詞、同音字的重點而找出了 得知同義詞的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了得知同義詞,大家也想知道這些:

君子書:黃粱歌詩

為了解決得知同義詞的問題,作者黃粱 這樣論述:

  他寫詩。   在詩裡,他擁抱親情、詠嘆天地、紀錄歷史、思念友誼,人生的萬種情緒與樣態,盡收於此。   他說詩。   如同園丁一般,守護著他所珍愛的詩園。一方面,帶領讀者導覽詩的體裁,探索詩的文化底蘊與美學。一方面,他悉心灌溉,肥沃的知識土壤中長出詩的新芽:雙聯詩。   《君子書》,這部黃粱詩文集,除可品嘗淡雅的文字況味,亦能追隨詩人的腳步,悠遊於詩的奧美境界。 本書特色   ★精選黃粱詩篇近百首,鴻鴻稱譽之:「黃粱,漢語詩的精粹與絕美在他手中完成,像塔可夫斯基那樣保存了直覺的心象。」   ★除詩作外,亦收錄黃粱詩論,梳理詩的原理與本質;自剖文化脈絡與創作歷程,

闡釋文明精神。   ★深度賞析瑞典當代詩人特朗斯特羅默(2011年諾貝爾文學獎得主)與日本俳聖松尾芭蕉之作品。 各界推薦人   顏崑陽(輔仁大學中文系講座教授)   于堅(《百年新詩》軸心詩人)   車前子(《百年新詩》語言天才)   廖育正(廖人,成功大學中文系助理教授)   黃粱不只是敏於感覺、想像的詩人,而更是深於思想的「詩哲」。他的歌詩吸納傳統文化之精神,體察現代生命存在之迷魅,鎔鑄為物、事、情、理兼容的境界;而以漢語特有之語法、聲調、意象的形式表現之。其意義個殊而普遍,普遍而個殊。閱讀他的歌詩,需要靈銳的感覺、神遊的想像與清明的沉思。──顏崑陽(輔仁大學中文系講座教授)  

 黃粱的詩是一個另類。現代派是新詩自五四以來的一貫時尚,如今已深入漢語骨髓。黃粱試圖反其道而行,但並非復古,依然是自由詩,彷彿古人寫的新詩,魏晉風骨的自由體。這是遠比新詩之現代派路線更為深刻、潛沉的詩之道,新詩不能總是膚淺輕薄的同義詞。《君子書》精神高古,依然關於人的品味。──于堅(《百年新詩》軸心詩人)   我把《君子書》看做地圖,私人的公共地圖,冠名黃粱的地圖,黃粱在這張新大陸地圖上發現舊大陸,他是另一個哥倫布:反哥倫布。黃粱不懷舊,他是新制,他把舊大陸這塊醃肉逼出鹽分剔除糜爛,成就為抽象而具體的鮮味……彷彿可以返老還童的藥水。黃粱的每一行詩似乎都是從一首史詩中突然按住的一行。──車前子

(《百年新詩》語言天才)   黃粱特別看重素樸、誠摯、純粹、自然的質地。他的早期作品晶瑩透亮,彷彿生命自行結晶的詩,有複製不來的玄妙;後期作品帶有溫潤的文化感和古風,是極富有人文底蘊的性情之作。他對詩的一往情深與義無反顧,充盈了君子一詞的涵義:不學詩,無以立,若要學詩,則必須交付全副性命。──廖育正(廖人,成功大學中文系助理教授)  

以關鍵詞之難易度結合文本之關鍵詞TF-IDF分析文本之難易度

為了解決得知同義詞的問題,作者趙嘉祥 這樣論述:

隨著科技的進步帶動網際網路的快速發展,網際網路拉近了人與人之間的距離,同時也是互相分享資料的媒介。每天網路上所產生的資料量是非常龐大的,大量的資料也確實帶給生活上不少的便利。但衍伸的問題是,面對這些大量資料,反而不知道該如何從中挑選出適合自己的內容。網路搜尋引擎的出現,可以初步過濾不相干的內容並找出與搜尋關鍵詞相似的結果。但是,針對這些搜尋的結果,還是需要閱讀過後才能得知是否適合,這會消耗非常大量的時間。否則就只能透過標題進行簡易判斷,但這通常也不太準確,常常會忽略掉適合的文章。在學習的過程中,對於什麼都要仰賴網際網路的時代,網路搜尋引擎是學習者的必備工具之一。透過網路搜尋引擎可以尋找更多教

學文章以增進自己的能力。由於每個人的程度與理解力都是不同的,文章的難易度是一項重要的指標。本研究使用網路爬蟲技術自動取得網路文章。經過文字前處理後,判斷該文章是否為資訊類文章。針對資訊類文章繼續執行難易度的計算。關鍵詞難易度初始值是由考選部合作計畫之題目難易度資料與專家訂定之難易度產生的。透過關鍵詞難易度初始值得到文章難易度。再由文章難易度計算下一輪關鍵詞難易度。經過多次迭代後,得到的結果為最終的文章難易度。最後,將文章難易度的結果應用到演算法課程上,透過學生的回饋資料綜合評估本研究的準確率。研究結果顯示,最高獲得76%的準確率。

讀出英語核心素養 1:九大技巧打造閱讀力(16K+寂天雲隨身聽APP)

為了解決得知同義詞的問題,作者OwainMckimm,ZacharyFillingham,LauraPhelps,RobWebb,RichardLuhrs 這樣論述:

  50篇主題多樣豐富精彩文章   跨領域主題 X 生活化體裁 X 250道閱讀技巧訓練題   有效鍛鍊英語閱讀整合能力   從閱讀中高效培養核心素養!     本套書共分四冊,專為英文初學者編寫。內容架構切合108課綱素養精神,重視跨領域多元學習,以文學、科技、文化、運動、生物、環保、性別等多樣議題打造核心素養,並以生活化的體裁,如短文、信件、廣告、網頁、對話、廣播、邀請卡等,寫成50篇生動有趣的文章,揉合生活經驗。文後搭配5道題目,訓練讀者解讀文意、推理意涵、判讀圖表來作答,有效鍛鍊閱讀整合能力,從閱讀中培養扎實的核心素養!     本書以七、八年級範圍文法寫成,體裁符合會考出題趨勢,

適合國中教育會考生選用,幫助奠定英文核心素養,英文閱讀能力直升!     套書四冊難度循序漸進,主要以國中基礎1200字為範圍,讀者可依程度與需求選用:   Book 1   ▶1200字占比:93%   ▶文章長度:120–150字   ▶句子長度:15字   Book 2   ▶1200字占比:86%   ▶文章長度:150–180字   ▶句子長度:18字   Book 3   ▶1200字占比:82%   ▶文章長度:180–210字   ▶句子長度:25字   Book 4   ▶1200字占比:75%   ▶文章長度:210–250字   ▶句子長度:28字     全書特點   

1. 四大單元訓練,教你輕鬆理解文章   全書分為四大單元,每單元針對一個學習重點撰寫:     閱讀技巧(Reading Skills)   含明辨主題(Subject Matter)、歸納要旨(Main Idea)、找出支持性細節(Supporting Details)、辨認事實與看法(Fact Or Opinion)、理解因果關係(Cause & Effect)、做出推測(Inferences)等實用閱讀技巧,引導讀者聚焦關鍵文意,學會根據細節找出文章主旨,以及根據關鍵字判斷上下句關係、句子的主觀或客觀性等。     字彙學習(Word Study)   含認識同、反義字(Syn

onyms & Antonyms)、從上下文推測意思(Words in Context),幫助讀者舉一反三高效率增進字彙力,奠定聽力與寫作基礎,同時學會在遇到不確定單字字義的狀況下,仍從單字的上下文推敲文意,並正確作答。     學習策略(Study Strategies)   教導讀者看懂影像圖表(Visual Materials)、參考資料(Reference Sources),學會從表格、折線圖、長條圖、圓餅圖、字典及書中索引等視覺資料中,快速掌握正文以外的重要資訊,提升答題速度與準度。     綜合練習(Final Reviews)   綜合全書學習重點,讓讀者透過實際練習自我

檢驗、加深印象,進一步將所學內化吸收。     2. 文章主題多元、體裁多樣,打造多樣閱讀體驗   全書文章主題橫跨多個領域,並以豐富多樣的體裁寫成,強調將學習融入生活,讀者不只學會閱讀豐富多變的體裁,還能學習新知並應用於日常,結合閱讀與跨領域多元主題學習。     3. 文後閱讀題組即時檢驗,高效訓練閱讀技巧,打造英語閱讀力   文章後精心設計5道閱讀習題,針對不同學習重點編寫,有效訓練閱讀技巧,提升英語閱讀力。讀者讀完左頁文章,立刻於右頁答題,透過實際演練與檢討,學習能力成長超有感。     4. 豐富多彩圖片+道地發音MP3,加強聽力,輔助吸收   每篇文章搭配鮮豔彩圖圖解,幫助讀者融入

主題情境,輔助單字圖像記憶與吸收,同時附母語人士朗誦的專業發音MP3,讀者可反覆聆聽,同時加強聽力能力。

基於自然語言轉換SQL之資料庫語音查詢機器人

為了解決得知同義詞的問題,作者徐志奇 這樣論述:

隨著資料庫的資料日益增加,資料的複雜度也逐漸提升,以過往的查詢方式,過去的查詢是手動的點選網頁方式,需要倚賴使用者對問題的了解程度,而且需要自行篩選條件,才能得知答案,不但浪費時間,也增加操作的複雜度。 因此,利用人工智慧的技術,提供一個直覺化和方便性的查詢方式,讓使用者省時方便得到想要的查詢結果,便成為很重要的研究議題。本論文採用自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)的技術,利用深度神經網路建立模型,將自然語言轉換成對應的資料庫SQL語法。讓使用者輸入時,只要以語音來隨意輸入詢問的語句,我們深度學習的模型便能將語音轉成文字,再將文字轉換成資料

庫相對應的「欄位」、「關係」與「值」的查詢欄位,最後轉換成SQL的語法,查詢到使用者需要的正確結果。