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從零到日檢N1滿分：和Tiffany一起在學日文的路上拔腿狂奔！

為了解決youtube驗證錯誤的問題，作者蒂芬泥 這樣論述：

學日文，不能「太用功」！ 輕鬆而微小的努力，只要能不間斷， 用適合自己方式維持動力，你一定能達到N1。   講日文的台灣女生Tiffany第一本力作 關於日語自學 & 日檢準備「享樂式學習心法」傳授 從背五十音到做單字筆記、從練聽力到開口說 教你將日文學習簡單落實在每一天。   　　這是一本分享日語學習方法與觀念的書，也是一本強調「學習就要從快樂出發」「善待自己才走得遠」的勵志書。   　　全書包含四大部分：Tiffany各階段學習歷程故事、初級到高級學習者皆適用的觀念與方法、日檢準備方式及應試守則，最後收錄８個與日本人應對時的絕竅。   　　Tiffany回顧自身學習經驗，加上教

學實際授課驗證過的高效率學習方法，期望讀者用省力的方式學習，少走冤枉路，並在準備日檢的過程中保持快樂、持續前進的動力。   本書特色   　　特色一、容易落實於每天的日語學習技巧＋單字筆記術   　　從假名入門技巧，到聽力、語彙力、語感、口說等方面的練習，如何有效且容易落實於平日忙碌生活中，提出諸多具體做法。例如：如果你有十分鐘，請做「聽寫練習」、如果你有二十分鐘，請做「跟讀練習」、如果你有一個小時，請做「題本練習」或「翻譯練習」；聽力與口說訓練可採用「跟讀法」與「回音法」；５個生活習慣輕鬆建立語感……等。   　　由於語彙力是實力根基，作者特別推薦，將子彈筆記術應用於單字筆記，並分享自己使用

的兩種單字筆記術：強調字彙量的單字筆記術1.0、強調單一字彙深度學習的單字筆記術2.0。同時效利用單字筆記，紀錄自己在會話時犯過的錯誤，因為了解自己的犯錯模式，就是進步的起點。   　　特色二、日檢各級別、全科目得分關鍵拆解   　　擬定適合自己的讀書計畫、各科目策略分析、考不好的常見原因、日語學習者最頭痛的文法項目解析、在考場可以讓自己表現更好的小撇步等，一一盤點。   　　針對常見陷阱題、出題機率高的考點、如何用關鍵字句判斷文意、作答時間不足的改善方式等，也提出實例逐一解說。特別是高頻出現的「授受動詞」及變化型態，以淺顯易懂的情境與例句說明。只要搞懂「授受動詞」，大部分的聽解與讀解就能迅速

準確掌握語義！   　　特色三、方便好用又有趣的日語學習資源分享   　　「我們需要的不是更強大的耐性，而是更有趣的內容！」Tiffany推薦了適合初學者的課外書與動漫、適合各學習階段的日本網頁，也分享了自己追蹤的日本ＩＧ帳號，從不同媒介與領域，找到自己的興趣切入點！   　　另外，也針對網路辭典做了豐富的比較與介紹，例如ＮＬＢ（国立国語研究所），整合了讀音、慣用結合方式、結合方式使用頻率、例句等資訊，是一個可以迅速掌握一個生字所有資訊，還能同時觸及大量相關單字的網站。   　　特色四、傳授「日文說話術」，大膽開口說獲得好印象   　　Tiffany從豐富的日本生活及商務口譯經驗中，整理出必須

先瞭解的台日文化差異與說話技巧，讓你成功跨出口說這道檻。例如：被稱讚時，不需一味害羞否認，有許多方法可以讓稱讚你的人感覺更好！例如「そんな風に言ってもらえて嬉しいです」（被你這樣說我很開心）、「これでまた一週間頑張れる気がします」（聽到你這樣說我感覺可以再努力一個禮拜了）等；意見不合時，可以說「～してくれたら嬉しい」（如果你能～我會很高興）、先說「間違いだったらごめん」（如果是我誤會了很抱歉），之後再陳述己見……這些日文說話術，能讓日本人感受你的體貼。   專業力薦(依首字筆畫排序)   　　RU│旅日Youtuber 　　王心怡 （Hikky）│  小狸日語創辦人，《日語50音完全自學手冊》

《小狸日語觀念文法書》作者 　　艾琳 Erin's Diary │ 知名YouTuber、自媒體大學共同創辦人 　　撒醬（五十嵐幸子）│ 日語教師、中日口筆譯、YouTuber

youtube驗證錯誤進入發燒排行的影片

線上社群發文之複合情緒分析

為了解決youtube驗證錯誤的問題，作者田家豪 這樣論述：

網路社群蓬勃發展有目共睹，已成為現代人生活的一部分。大多數人除了在其中閱讀他人文章外，也會透過發文抒發己見，甚至發洩情緒。因此，社群成員情緒的監測便成為管理者的重要課題之一。管理者雖可觀察討論區中的發文獲得相關資訊，但由於資料量過於龐大，上述方法不但曠日廢時，且準確性堪慮。因此，學者們便提出各種情緒偵測方法，分析討論區發文造成之情緒反應，以協助管理者早期發現並發展因應對策。前人研究提出之方法固然有效，但面對日益複雜的網路社群，仍有待改進之處。首先，相關研究經常使用正、負、中立等情緒做為分類標記，無法提供合理的分析結果。此外，前人研究已歸結出目前機器學習方式的三大問題: 分別是依賴大量訓練資料

、不同訓練導致結果不一致與推理過程的不透明。在運用器學習於情緒分析時，需有更精細的設計與考量。有鑑於此，本研究以發展更有效的情緒分析方法為目標，設計一套多維度情緒偵測方法-Dimensional Emotion Identification with Multi-BERT (DEIMB)。首先，我們採用考量人類感受之情緒沙漏模型(Hourglass of Emotions)來表示量化的複合情緒，讓文章標籤有更一致的定義，以提升情緒分析結果的解析度。為顧及更高解析的情緒維度，我們提出一套以Google BERT語意分析模型為基礎的情緒分析方法DEIMB。配合情緒沙漏模型，針對不同情緒維度分別建立

極性偵測模型與程度值偵測模型，最後再加以組合，以提供更具參考價值之複合情緒判別結果。為驗證提出方法之有效性，本研究以網路社群實際發文資料進行分析。經實驗結果發現，本研究提出方法能在情緒極性方面取得合理的準確率。此外，與傳統正負極性判別結果不同，研究之結果能提供更高解析複合情緒描述，有助於社群管理者深入了解發文者的心情。對於多維度情緒偵測而言，準確性雖不如預期，但具有較高的情緒解釋性，顯示此做法具有發展之潛力。

大家學標準日本語【每日一句：生活實用篇】行動學習新版：書＋APP（書籍內容＋隨選即聽MP3）iOS / Android適用（加碼出口仁親授Youtube跟讀練習影音）

為了解決youtube驗證錯誤的問題，作者出口仁 這樣論述：

網路&實體教學皆廣受好評的出口仁老師， 了解大家學日語時「擔心文法不對不敢說」或是「聽不懂，所以無法說」的困擾， 精心撰寫「實境日語會話」並親授「提升聽力、連帶提升會話力」的「跟讀練習法」 　　169個「在日本生活的實際會話場面」 　　APP整合全書內容及MP3音檔， 　　再搭配【出口仁老師親授，５階段跟讀練習】Youtube影音 　　任何程度都能用自己跟得上的速度，循序漸進達成最終階段「高速跟讀」； 　　讓「閱讀的文字」和「聽到的發音」在腦海中產生連結〈不再「看得懂的字卻聽不懂」！〉 　　把自己的「讀解力」「語彙力」連結到「提升會話力」的層次！ 　　【APP特色】 　　將全書

之「主題句、文型解析、使用文型、用法、會話練習、MP3」等內容，融合文字、圖像、音訊等元素，透過APP友善的操作介面，規劃流暢的學習動線。日常一機在手，可閱讀、可聽MP3，享受科技帶來的學習便利與舒適。 　　●【可跨系統使用】：iOS / Android皆適用，不受日後換手機、換作業系統影響。 　　●【可播放MP3】：可「全單元播放音檔」或「逐句播放音檔」。 　　●【自由設定MP3的 5 段語速】：最慢、稍慢、正常語速、稍快、最快。 　　●【一單元一獨立畫面】：操作簡潔，完整掌握「主題句、文型、會話」等內容。 　　●【可搜尋學習內容／標記書籤／做筆記】 　　●【可調整字體大小】：進行個人化設定

，舒適閱讀。 　　●【提供手機/平板閱讀模式】：不同載具的最佳閱讀體驗。可離線使用。 　　※［APP安裝說明］ 　　1. 取出隨書所附之「APP啟用說明」：內含安裝序號1組。 　　2. 掃瞄QR-code連結至「App Store / Google Play」免費安裝《檸檬樹－大家學標準日本語【每日一句：生活實用篇】APP》。 　　3. 安裝後，開啟APP： 　　● iOS：點按［取得完整版］輸入［序號］點按［確定］，即完成安裝。 　　● Android OS：點按主畫面［三點］圖示，點按［取得完整版］輸入［序號］點按［確定］，即完成安裝。 　　4. 適用之裝置系統： 　　●iOS：支援最新

的iOS版本以及前兩代 　　●Android OS：支援最新的Android版本以及前四代 　　【Youtube跟讀練習影音】 　　使用全書的主題句製作成「Youtube跟讀練習影音」，由出口仁日文錄音，並親授「跟讀的功能＆練習方法」。透過「跟讀」讓「日語文章（視覺情報的日語）」和「日語會話（聽覺情報的日語）」產生連動，你將感受到自己的「讀解力」「語彙力」反映在「會話力」的進步。 　　※［跟讀的功能］ 　　（1）提升「發音、語調、表達力」 　　（2）提升「聽解力」 　　※［跟讀的練習方法］ 　　①【掌握內容】 　　第１階段［聆聽］：〈一邊看〉會話文。一邊聽日文語音，確認中譯。 　　②【循

序漸進跟讀】 　　第２階段［複讀］：〈可以看〉會話文。日文語音結束後「1秒」（建議值）複讀。 　　第３階段［低速跟讀］：〈儘量不看〉會話文。聽到日文語音後「2秒」（建議值）跟讀。 　　第４階段［中速跟讀］：〈儘量不看〉會話文。聽到日文語音後「1秒」（建議值）跟讀。 　　③【高速跟讀】 　　最終階段［高速跟讀］：〈絕對不看〉會話文。聽到日文語音後「0.5秒」（建議值）跟讀。 本書特色 　　生活中許多「聽說讀寫」的詞彙，都包含「情感」和「心情」的要素在裡面。說話時「情緒」和「語言」是一起運作的。如果置身在日本，藉由實際會話場面，「情緒」隨著「語言」一起運作，就能學會豐富的日語表現方式。但是，我

們是在日本以外的地方學著日語，缺少實際會話的機會。 　　因此，書裡面大量介紹在日本生活會碰到的實際會話場面，透過「在日本生活的假想體驗」學習日語。即使不在日本生活，也能掌握「日本人真實的生活會話」。 　　同時，也沒有忽略文法。任何日語表達的背後，一定存在「規則性的文法」。能夠說得一口流利日語的學習者，一定都徹底而紮實地學習文法。如果欠缺文法能力，即使持續學著日語，很快地日語能力就會陷入停滯且苦無進展。本書詳細解說「文法結構、使用文型」，期待大家透過「具體的會話場面」以及各種「根據文法原則的日語表現」，學會能夠在生活中實際運用的日本語。

基於Adaboost的特徵選擇在提升分類演算法性能上之研究

為了解決youtube驗證錯誤的問題，作者羅元澤 這樣論述：

特徵選擇是一種能夠提升分類演算法分類效果的技術，此技術透過從資料中獲得有效的特徵子集降低資料維度，以解決因為高維度的資料帶來模型複雜度高、資料分類效度不佳的問題。除了特徵選擇外，集成學習的方法，利用透過建立多個分類器，來共同決定資料的類別，也可提升分類模型的效能。Adaboost為集成學習中領域的佼佼者。它利用資料抽樣的方式訓練多個相同分類演算法的分類器。Adaboost的優點在於能夠對分類錯誤的資料，給予較高的權重，使其有更高的機率給下一個分類器訓練，以不斷優化下一個類器的分類效能。Adaboost以決策樹為基礎建立多個模型時，會因為決策樹有特徵選擇的功能，在建模完成後，除輸出模型外，也可

輸出特徵選擇的結果。但如果基礎分類演算法不是決策樹時，則只能輸出模型。本研究以Adaboost為基礎提出一種新的分類方法以及兩種產生屬性重要性的方法。我們的分類方法將特徵選擇融入Adaboost集成學習之中，讓每個分類器在訓練抽樣後的資料之前，先做特徵選擇，以期能再提升每個分類器的分類效能。實驗的結果顯示我們的方法確實能夠提升分類的正確率。兩種產生屬性重要性的方法也讓Adaboost在選擇非決策樹為基礎分類演算法時，也能輸出特徵選擇的結果。