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博客來獨家套書 老師希望你別再用錯的 英語易混淆字+英文單字跟我學 字首、字根、字尾【2書+2片朗讀MP3】

為了解決adjust形容詞的問題，作者LiveABC編輯群 這樣論述：

　　《英文單字跟我學 字首、字根、字尾》 　　4大高效學習法，從根打造英語力！ 　　→字彙解析，理解字彙結構及組合。 　　→字源說明，解析單字來源典故。 　　→延伸補充，聯想提醒及用法說明。 　　→綜合比較，使用時機及相關補充。 　　找到正確的方式，背單字也可以很輕鬆！ 　　許多人推薦可以從了解英語的字根、字首、字尾來累積字彙量，是因為英文中有許多字是由字根加上字首、字尾所構成的，舉例來說，macrobiotic是由字首macro-(長的)+字根bio(生命)+形容詞字尾tic所組成，表示「長壽的」意思。因此只要對這些詞義及規則有基本了解，找到正確的學習方式，就可以大量且迅速的累積英文

字彙，就算遇到不認識的單字，也可以從這些原則來推敲單字的意思。 　　單字拆開看，用理解代替死背！ 　　本書收錄超過1,250 個實用的單字，將單字分為名詞、動詞、形容詞和副詞四類，分別說明其常見字首、字根和字尾的意思和用法，然後把能夠拆解的單字以「字首 + 字根 + 字尾」、有如公式般呈現，幫助讀者了解單字的組成。另外，在各篇章的最後有「綜合比較」單元，列出意思相近而可能造成混淆的字首或字尾，或利用表格、對照等方式呈現重要字首和字尾的用法和比較，幫助讀者融會貫通之前學到的重點。最後還有方便你查詢單字「索引」與有系統整理學習重點的「附錄」。 　　朗讀MP3+點讀筆雙效學習，聽說能力大幅提昇！

　　本書附有專業外師所錄製的MP3音檔，同時支援點讀功能(點讀筆必須另外加購)，可以依照自己的學習喜好來選擇使用，主要都能幫助加強英語的聽說能力，不受學習的時間與地點限制，能有效提升學習效率。透過這本精心規畫、用心製作的書，我們希望不只能幫你學會實用的英文單字，更能深入認識它們、樂在學習中，用理解取代死背來拓展字彙量，成為你學習英文的一大助力！ 　　《老師希望你別再用錯的英語易混淆字》 　　worth & worthy 是什麼在「值得」？ 　　skinny, slim & thin 都是瘦，到底怎麼「瘦」呢？ 　　bite & sting 是被蜜蜂「叮」還是被蚊子

「咬」？ 　　hope & wish 哪一種「希望」會成真？ 　　say, speak, talk & tell「說說看」哪裡不一樣？ 　　arrive, come & reach 「到達」怎麼用才對？ 　　傻傻分不清的這些字，很常用錯場合而造成語義不清！ 　　6大分類總整理，讓你不再用錯字、會錯意！ 　　1.拼法相似字比一比 　　2. 近義字程度比一比 　　3. 特定單字不混淆 　　4. 說話者語氣比一比 　　5. 中英翻譯比一比 　　6. 正確用法不混淆 　　精準用字不出錯，英語溝通更順暢！ 　　生活中有一些看似簡單的用字大家都會，但如何用的精準呢? 來看看以下

兩個情境：①進到公司看到兩個同事在「談話」，跟他們「說」早安後，他們跟我「講」了個笑話。要用talk、say 還是tell 呢？②我們放學「後」約在公園「後面」打籃球如何？要用after 還是behind。除了上面這兩個情境之外，有些你本來就會的單字卻可能在對話的當下說錯，例如你知道「空的」是empty，但如果把空白處（blank space）說成empty space 就會鬧笑話了。因此精準的用字，不僅可以讓溝通更順暢，也更貼近所要表達的意思。 　　收錄最常用的英語混淆字彙，讓你不再用錯字、會錯意! 　　本書收錄240 組英語學習者最常搞混的易混淆字，為了方便讀者學習，各組易混淆字依照單字

的使用方式分為：「拼法相似字比一比」、「近義字程度比一比」、「特定單字不混淆」、「說話者語氣比一比」、「中英翻譯比一比」及「正確用法不混淆」等六個Section。 　　每組字都是以表格方式編排，目的是讓讀者可以一目了然單字的比較，搭配使用情境和用法小提醒，清楚易懂。表格下方的例句特別把各組混淆字和對照的中譯做套色處理，讓讀者一看就能明白該組字彙的相異之處。如果遇有特殊片語或句型時還會另外標示做解釋，加強對句意的理解。另外，針對主題內容還會適時補充延伸學習，例如在cap & hat 單元除了介紹兩個字的不同，還補充其他常見的帽子說法，搭配圖像學習可加強單字記憶。而每個Section 後

附加的測驗題，有三種不同的題型讓讀者測試自己的學習能力。最後，書末還附上單字索引，方便讀者查詢想了解的單字。 　　朗讀MP3+點讀筆雙效學習，聽說能力大幅提昇！     　　本書附有專業外師所錄製的MP3音檔，同時支援點讀功能(點讀筆必須另外加購)，可以依照自己的學習喜好來選擇使用，主要都能幫助加強英語的聽說能力，不受學習的時間與地點限制，能有效提升學習效率。希望本書輕鬆的編排搭配詳盡的解析，可以幫助你徹底學會常見的易混淆字，加強溝通能力、提升英語實力。

老師希望你別再用錯的 英語易混淆字：【書+朗讀MP3光碟】

為了解決adjust形容詞的問題，作者LiveABC編輯群 這樣論述：

　　worth & worthy 是什麼在「值得」？ 　　skinny, slim & thin 都是瘦，到底怎麼「瘦」呢？ 　　bite & sting 是被蜜蜂「叮」還是被蚊子「咬」？ 　　hope & wish 哪一種「希望」會成真？ 　　say, speak, talk & tell「說說看」哪裡不一樣？ 　　arrive, come & reach 「到達」怎麼用才對？ 　　傻傻分不清的這些字，很常用錯場合而造成語義不清！ 　　6大分類總整理，讓你不再用錯字、會錯意！ 　　1. 拼法相似字比一比 　　2. 近義字程度比一比 　　3

. 特定單字不混淆 　　4. 說話者語氣比一比 　　5. 中英翻譯比一比 　　6. 正確用法不混淆 　　精準用字不出錯，英語溝通更順暢！ 　　生活中有一些看似簡單的用字大家都會，但如何用的精準呢? 來看看以下兩個情境：①進到公司看到兩個同事在「談話」，跟他們「說」早安後，他們跟我「講」了個笑話。要用talk、say 還是tell 呢？②我們放學「後」約在公園「後面」打籃球如何？要用after 還是behind。除了上面這兩個情境之外，有些你本來就會的單字卻可能在對話的當下說錯，例如你知道「空的」是empty，但如果把空白處（blank space）說成empty space 就會鬧笑話了。因

此精準的用字，不僅可以讓溝通更順暢，也更貼近所要表達的意思。 　　收錄最常用的英語混淆字彙，讓你不再用錯字、會錯意！ 　　本書收錄240 組英語學習者最常搞混的易混淆字，為了方便讀者學習，各組易混淆字依照單字的使用方式分為：「拼法相似字比一比」、「近義字程度比一比」、「特定單字不混淆」、「說話者語氣比一比」、「中英翻譯比一比」及「正確用法不混淆」等六個Section。 　　每組字都是以表格方式編排，目的是讓讀者可以一目了然單字的比較，搭配使用情境和用法小提醒，清楚易懂。表格下方的例句特別把各組混淆字和對照的中譯做套色處理，讓讀者一看就能明白該組字彙的相異之處。如果遇有特殊片語或句型時還會另

外標示做解釋，加強對句意的理解。另外，針對主題內容還會適時補充延伸學習，例如在cap & hat 單元除了介紹兩個字的不同，還補充其他常見的帽子說法，搭配圖像學習可加強單字記憶。而每個Section 後附加的測驗題，有三種不同的題型讓讀者測試自己的學習能力。最後，書末還附上單字索引，方便讀者查詢想了解的單字。 　　朗讀MP3+點讀筆雙效學習，聽說能力大幅提昇！     　　本書附有專業外師所錄製的MP3音檔，同時支援點讀功能(點讀筆必須另外加購)，可以依照自己的學習喜好來選擇使用，主要都能幫助加強英語的聽說能力，不受學習的時間與地點限制，能有效提升學習效率。希望本書輕鬆的編排搭配詳盡

的解析，可以幫助你徹底學會常見的易混淆字，加強溝通能力、提升英語實力。  

使用文字探勘探討企業合併下市之研究

為了解決adjust形容詞的問題，作者呂姿鈴 這樣論述：

背景與動機：併購一直是金融研究的主要領域，發生併購時，能使投資者從市場上獲取利益，然而，投資者往往要等到企業公開向大眾宣布後才會知道併購消息，可能會錯失較佳的股票收益，因此，若能事先確定可能的併購目標，並關注其股市動向，將可使投資者在較好的時機點做出有利的決策。隨著資訊科技的發展與文字探勘技術的興起，除了數字數據之外，電子財務文本內容亦可為投資者提供非常有價值的投資訊息，因此，本研究採用財務文本建立預測企業未來是否會合併下市的模型，並加以驗證其效果，希望透過本研究開發之預測模型能提供投資者預測模型，使其及早預測企業未來是否會合併下市，調整投資策略。方法：本研究以2014至2018年北美製造業

上市公司為研究對象，共71家合併下市公司及以1:3隨機抽樣配對之213家上市公司，以各公司之10-K年報的管理層討論與分析和註腳之文本進行分析，僅採用名詞與形容詞作為特徵字詞，透過Doc2Vec和TFIDF進行文本特徵向量轉換，使用邏輯式迴歸、隨機森林、與支援向量機來建立預測模型。本研究使用的工具包含Python3之自然語言處理工具和Scikit-learn套件。結果：註腳於實驗結果中表現最佳，其最高接收者操作特徵曲線(Receiver Operating Characteristic, ROC)的曲線下面積(Area under the Curve of ROC, AUC)為0.74（採Do

c2Vec之PV-DBOW法，以隨機森林和支援向量機建模）；而管理層討論與分析之最高AUC為0.64（採Doc2Vec之PV-DBOW法，以隨機森林和支援向量機建模）。結論：基於本研究結果，發現（1）管理層討論與分析和註腳，這兩種不同的財務文本對分類模型的準確度有影響；（2）採用TF-IDF與Doc2Vec這兩種特徵詞擷取的方式對分類模型的準確度具有差異性。