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國立中央大學 資訊工程學系 蔡宗翰所指導 黃嘉銘的 A Hybrid Embedding Approach for XLM to Dialect Neural Machine Translation （2021），提出LIHKG關鍵因素是什麼，來自於無監督神經機器翻譯、深度學習、低資源。

而第二篇論文國立雲林科技大學 視覺傳達設計系 黃雅玲所指導 何如謹的 《阮ê臺語城》臺語與城市意象之研究創作 （2021），提出因為有 招牌、城市意象、臺語招牌、臺語的重點而找出了 LIHKG的解答。

最後網站【緊急討論】突發！lihkg 超鬼祟收集用戶帖文鏈結點擊率大 ...則補充：事緣有個it 朋友睇到呢個post， 〈有無人留意而家喺lihkg click URL link 會經一經r.lihkg.com redirect?〉， https://lihkg.com/thread/1974730/page/1 個情況係點呢 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了LIHKG，大家也想知道這些：

LIHKG進入發燒排行的影片

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A Hybrid Embedding Approach for XLM to Dialect Neural Machine Translation

為了解決LIHKG的問題，作者黃嘉銘 這樣論述：

粵語是漢語的變體。在中國南方地區得到廣泛應用。此外，它在世界各地有很多演講者。雖然粵語和普通話的詞系統和大部分詞義相同，但由於語法和用詞的不同，這兩種方言不能相互理解。因此，為這些語言創建翻譯模型是一項重要的工作。無監督神經機器翻譯是應用於這些語言的最理想方法，因為並行數據很少。在本文中，我們提出了一種方法，該方法結合了改進的跨語言語言模型，並對無監督神經機器翻譯進行了逐層注意。在我們的實驗中，我們觀察到我們提出的方法確實將粵語到中文和中文到粵語的翻譯提高了 1.088 和 0.394 BLEU 分數。此外，我們發現訓練數據的領域和質量對翻譯性能有巨大影響。來自社交網絡，尤其是論壇（LIHK

G 連登）的粵語數據解析，不是用於方言翻譯的理想資源。

《阮ê臺語城》臺語與城市意象之研究創作

為了解決LIHKG的問題，作者何如謹 這樣論述：

招牌與城市意象的塑造過程中息息相關，一條街道的招牌風格往往會影響整個街道的整體形象，從日本京都彩度較低的街景到香港的霓虹燈街景，皆呈現當地文化特色。屬於臺灣的招牌街景是什麼？在琳瑯滿目的巷弄裡，用臺語語境書寫的招牌讓人看到能會心一笑，在四五十年後，臺語即將面臨高度瀕危的景況，本土文化也逐漸消失。本創作藉由文獻探討，從招牌相關資料、各國對於招牌的規範以及臺語與華語招牌之間的異同等相關研究切入，再藉由前導研究使用KJ法作為找尋臺語、華語招牌之間的風格，為後續的創作風格奠定創作研究的基礎。創作研究前期找尋專家由不同的觀點探討，何謂一個好招牌以及對於屬於臺灣招牌街景的想像，作為靈感來源的資料蒐集，半

結構式訪談了解專家對於招牌、城市意象的視覺結構看法與建議，由此發展出招牌的設計形式。透過各種當時發生的議題作為招牌內容文字的創作方向，打造對於臺語城的街景想像，希冀能夠提醒世世代代：本土語言的復振過程艱辛及民主得來不易。

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