範本同義詞的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦HenryDavidThoreau寫的 Walden 瓦爾登湖(又名:湖濱散記) 和龔才春的 模型思維:簡化世界的人工智能模型都 可以從中找到所需的評價。
另外網站學校不教,但你一定要會的email信件格式禮儀!超基本也說明:善用CC 和BCC,回覆時也不能疏忽. CC 是「副本(Carbon Copy )」的意思,在寄件時通常除了主要「收件人」外,與這 ...
這兩本書分別來自商務 和電子工業所出版 。
文藻外語大學 華語文教學研究所 林景蘇所指導 鄺慧豐的 全語言理論之華語教學設計及實踐- 以中級華語學習者為例 (2014),提出範本同義詞關鍵因素是什麼,來自於全語言理論、教學設計、學習者為中心、中級華語學習者。
而第二篇論文國立高雄師範大學 華語文教學研究所 方麗娜所指導 黃薰萱的 鍾怡雯《野半島》之詞彙及其在華語文教學的應用--以馬來西亞華文獨立中學教材為探討 (2011),提出因為有 國別化、馬來西亞華語、借詞、華文獨立中學、鍾怡雯的重點而找出了 範本同義詞的解答。
最後網站簡單點英文則補充:B: Explain the problem to me in a nutshell. 免費的在線翻譯器,擁有強大的詞典定義,發音,同義詞和例句並支持19種在網絡上最常用的語言。 simple ...
Walden 瓦爾登湖(又名:湖濱散記)
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為了解決範本同義詞 的問題,作者HenryDavidThoreau 這樣論述:
梭羅分享自己與大自然和諧共存的心路歷程,並不尋求別人認同,但期盼讀者有所啟發,尋找自己的答案。
全語言理論之華語教學設計及實踐- 以中級華語學習者為例
為了解決範本同義詞 的問題,作者鄺慧豐 這樣論述:
本研究旨在探討全語言理論應用於華語文中級教學的要領,規劃 為期六周中級華語教學設計。本研究使用問卷調查法、訪談法及三角檢定法,全語言理論教學 設計七大原則:一、課程必須整體到部分,二、以學生為中心,因為 學習是由學生主動建構知識,三、課程對學生現在有意義與目的,四、 學生要有群體的社交活動,五、課程兼顧口語和書面語,聽說讀寫同 時發展,六、課程應從學生母語出發、用已知學未知,七、老師要表 現出學生的信心來拓展學生的潛能,這七大原則是本研究教學設計理 念。本研究發現,七大理論以「學習者為中心」為首。針對中級華語學習者之教學設計,歸納出以下結論:一、善用學 習者已有的華語知識教導連接詞及比較同義
詞,讓學生了解文章段落 意義為教學重點,二、運用心智圖學習主題,三、教師透過有意義提 問及提供相關學習材料,四、全語言理論是雙向圓成,五、全語言建 構學習材料,不僅只是語言範圍。
模型思維:簡化世界的人工智能模型
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為了解決範本同義詞 的問題,作者龔才春 這樣論述:
對從事演算法研究與演算法開發的人來說,模型的學習與使用必不可少。尤其是在目前備受關注的人工智慧領域裡,人人談模型,新模型也是層出不窮,讓人眼花繚亂。 模型讓人又愛又恨:可愛的地方在於它確實能夠解決實際問題,而且其有效性一般都經過了檢驗;可恨的地方在於學習它是一件非常痛苦的事情,尤其是對人工智慧的初學者來說。 《模型思維》將人工智慧在現實生活場景中解決的問題分類,並根據這個分類來介紹各種模型。書中將人工智慧問題分為權重問題、狀態問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類,方便讀者瞭解各個模型之間的關係,也方便讀者理解各個模型的適用場景。 《模型思維》儘量更多地結合模型的使用場
景,更多地介紹實際業務需求之間的關係,更多地採用生活中淺顯易懂的例子,方便人工智慧的初學者學習模型。 《模型思維》不僅適合希望學習和運用人工智慧模型到具體應用場景的企業工程師、科研院所的學生和科研人員,也適合對人工智慧模型感興趣的讀者,説明其將模型思維應用到生活中。 龔才春 畢業於中國科學院計算技術研究所,工學博士學位;教授,博士生導師;長期從事人工智慧與人力資源等領域的研究。 中關村科金技術人工智慧研究院院長,職品匯創始人,大街網原首席科學家,阿裡巴巴原搜索研發專家。 在大資料採擷方面有許多成功經驗,創辦了大資料虛假簡歷識別平臺職品匯;在自然語言處理,尤其是語
義理解、知識圖譜等方面有深刻理解,中文幽默識別是其一個有特色的研究工作;曾負責淘寶評論的情感分析等工作。 第1篇 模型為什麼這麼神奇 模型是一個很常見的名詞。與人力資源管理相關的有漏斗模型、人才模型、定級模型等;與工程師相關的有線性回歸模型、隱瑪律可夫模型、LDA模型等;與業務相關的有價格預測模型、銷量預測模型等;與銷售相關的有SSM模型、銷售漏斗模型、銷售能力模型等;與行銷相關的有市場衝突矩陣模型、品牌五力模型、區域行銷模型等……但到底什麼是模型、怎麼選擇合適的模型、怎麼創新模型,則是仁者見仁,智者見智。 第1章 為什麼要建立模型 2 1.1 什麼是模型 2 1.2 無處不在的模型 4 1
.3 模型的意義 4 1.3.1 萬有引力定律 4 1.3.2 大陸漂移假說 5 1.3.3 日心說 5 1.4 模型都是對的嗎 6 1.4.1 模型可以是錯的 7 1.4.2 模型可以是未被證實的 7 1.4.3 模型可以是互相矛盾的 7 1.5 什麼模型是好模型 8 1.5.1 表示客觀事物的能力 8 1.5.2 簡化客觀事物的能力 9 1.5.3 評價模型好壞的模型 9 1.6 模型的演化 9 1.7 正確看待模型的價值與缺陷 10 1.7.1 正確看待模型的局限性 10 1.7.2 用歷史的觀點看模型 10 1.7.3 拋棄對模型的階級觀點 11 1.7.4 用發展的觀點看模型 11
1.8 本書的特點 12 1.8.1 對讀者的基礎要求 12 1.8.2 從場景出發講模型 12 1.8.3 從方法論的視角講模型 13 1.8.4 用類比的技巧講模型 13 1.8.5 避免讀者被數學公式嚇倒 13 1.8.6 避免“知識的詛咒” 14 1.9 本書主要內容 14 1.9.1 權重模型 15 1.9.2 狀態模型 15 1.9.3 序列模型 15 1.9.4 表示模型 16 1.9.5 相似模型 16 1.9.6 分類模型 16 第2章 模型的運用 18 2.1 用知識圖譜表示問題 18 2.1.1 知識圖譜的基本理念 18 2.1.2 建立知識圖譜的一般步驟 19 2.1.
3 問題的屬性研究 19 2.1.4 問題的關係研究 20 2.2 問題分析的示例 20 2.2.1 前提假設分析 20 2.2.2 已有資料的分析 21 2.2.3 待求資料的分析 21 2.2.4 關係分析 21 2.3 權重問題的判斷 22 2.4 狀態問題的判斷 24 2.5 序列問題的判斷 25 2.6 表示問題的判斷 25 2.7 相似問題的判斷 26 2.8 分類問題的判斷 26 2.9 模型之間的關係 27 第2篇 權重模型:計算你的分量 世界上的萬事萬物,紛繁複雜,讓人眼花繚亂。幾千年來,人類一直在試圖發現事物背後的共性規律。在電腦學者眼裡,世界上幾乎所有問題,最終都可以歸
結為權重計算的問題。 權重問題是一個通用問題,在各個學科中都已經有許多深入的研究,也有了許多計算各種各樣權重的方法。將這些權重計算方法進行整理並抽象,就簡化為模型了。 第3章 TF-IDF模型 33 3.1 應用場景 33 3.2 詞頻率—逆文檔頻率模型的計算 34 3.2.1 詞頻率模型 34 3.2.2 逆文檔頻率模型 37 3.2.3 TF-IDF模型 39 3.3 詞權重模型的平滑 40 3.4 引申閱讀 40 3.4.1 發明歷史 41 3.4.2 發明人簡介 41 3.4.3 最新研究 42 3.5 本章總結 42 第4章 線性回歸模型 43 4.1 應用場景 43 4.2 直觀理
解回歸問題 44 4.3 一元線性回歸問題 45 4.3.1 鋼軌長度與溫度的關係 45 4.3.2 判斷最合適直線的兩個原則 47 4.3.3 最小二乘法 50 4.4 多元線性回歸問題 52 4.5 標準方程法 53 4.5.1 一些符號定義 53 4.5.2 矩陣表示 54 4.5.3 參數求解 55 4.5.4 用標準方程法計算銀行授信額度 58 4.6 梯度下降法 60 4.6.1 梯度下降法的直觀理解 60 4.6.2 坡度最陡下山法 63 4.6.3 坡度最陡下山法的類比 64 4.6.4 梯度下降法的計算 66 4.6.5 銀行授信額度的計算 67 4.7 梯度下降法與標準方程
法的區別 68 4.8 引申閱讀 69 4.8.1 最小二乘法的發明 69 4.8.2 梯度下降法的發明 69 4.8.3 最新研究 69 4.9 本章總結 71 第5章 PageRank模型 73 5.1 應用場景 73 5.2 PageRank的直觀演算法 74 5.2.1 直觀理解 75 5.2.2 模型的初始化 77 5.2.3 模型的反覆運算 79 5.3 直觀演算法的漏洞修復 81 5.3.1 非連通漏洞 81 5.3.2 過河拆橋型漏洞 82 5.3.3 孤芳自賞型漏洞 85 5.3.4 過分謙虛型漏洞 85 5.3.5 隨機遊走模型 86 5.4 PageRank模型的計算 8
8 5.4.1 連結關係表 88 5.4.2 連結流覽矩陣 88 5.4.3 直接流覽矩陣 89 5.4.4 狀態轉移矩陣 89 5.4.5 反覆運算計算 90 5.4.6 計算示例 91 5.5 引申閱讀 92 5.5.1 收斂性證明 93 5.5.2 發明歷史 94 5.5.3 發明人簡介 94 5.5.4 相關研究 95 5.6 本章總結 95 第3篇 狀態模型:加官進爵的模型 事物是變化的,我們也要從意識形態上跟上客觀事物的變化,否則就會犯“刻舟求劍”的笑話。目前,最好的描述事物狀態改變的模型是自動機模型,又被稱為有限狀態自動機模型。 在電腦領域,有很多自動機模型的應用場景。例如常見
的正向最大匹配分詞演算法其實就是一個自動機模型;在自然語言處理中,中文分詞、語音辨識、詞性標注、字串查找、拼寫糾錯、模糊匹配等都是自動機模型的變種;在網路安全領域中,我們最熟悉的病毒掃描場景,很多都使用了AC自動機模型,這也是一種狀態轉移自動機模型。 第6章 有限狀態自動機模型 100 6.1 應用場景 100 6.1.1 Java詞法分析 100 6.1.2 Java詞法分析示例 101 6.2 直觀理解與形式化描述 103 6.2.1 自動機模型的直觀理解 103 6.2.2 形式化描述 105 6.3 詞法分析自動機模型 105 6.3.1 注釋識別自動機 105 6.3.2 保留字識別
自動機 107 6.4 位址解析自動機模型 108 6.4.1 位址解析場景概述 108 6.4.2 地址解析的難度 109 6.4.3 標準地址庫建設 110 6.4.4 位址識別自動機模型 111 6.5 引申閱讀 113 6.5.1 發明歷史 113 6.5.2 發明人簡介 114 6.5.3 最新研究 115 6.6 本章總結 115 第7章 模式匹配自動機模型 116 7.1 應用場景 116 7.2 形式化描述 118 7.3 BF模式匹配演算法 118 7.3.1 BF演算法的直觀理解 118 7.3.2 BF演算法的匹配過程示例 119 7.3.3 BF演算法的偽代碼表示 12
1 7.3.4 BF演算法的自動機模型 121 7.4 RK模式匹配演算法 122 7.5 KMP模式匹配演算法 123 7.5.1 KMP演算法的直觀理解 123 7.5.2 KMP演算法的匹配過程示例 125 7.5.3 移動長度的計算 127 7.5.4 KMP演算法的自動機模型 129 7.5.5 KMP演算法的總結 129 7.6 BM模式匹配演算法 129 7.6.1 後向BF演算法 130 7.6.2 實現跳躍式匹配 131 7.6.3 基於壞字元的模式匹配過程 132 7.6.4 壞字元匹配演算法的缺陷 137 7.6.5 好尾碼的匹配規則 138 7.6.6 BM模式匹配演算
法介紹 141 7.6.7 BM演算法的自動機模型 143 7.7 AC模式匹配演算法 143 7.7.1 TRIE樹的使用 144 7.7.2 TRIE樹的構建 145 7.7.3 失效指針的直觀理解 146 7.7.4 失效指針的設置示例 147 7.7.5 失效指標的設置演算法 150 7.7.6 AC演算法的匹配過程示例 152 7.8 Wu-Manber模式匹配演算法 153 7.8.1 Wu-Manber演算法的直觀理解 153 7.8.2 Wu-Manber演算法的總體思路 155 7.8.3 字元塊 156 7.8.4 後移長度陣列 157 7.8.5 字元塊的雜湊值 159
7.8.6 倒排鏈表 159 7.8.7 首碼雜湊值 160 7.8.8 Wu-Manber演算法示例 161 7.9 引申閱讀 163 7.10 本章總結 166 第4篇 序列模型:揭示現象背後的規律 序列模型,就是根據可觀察的現象序列,探索其背後不可觀察的神秘序列。我們能夠想到的需要探索現象背後的邏輯、本質、規律等,都可以歸結為序列模型。 第8章 隱瑪律可夫模型 170 8.1 應用場景 171 8.2 瑪律可夫鏈 171 8.3 隱瑪律可夫模型的定義 173 8.3.1 直觀定義 173 8.3.2 形式化定義 174 8.3.3 盲人與苔蘚的例子 174 8.4 兩個假設 176 8
.4.1 齊次瑪律可夫假設 176 8.4.2 觀察獨立性假設 176 8.5 評估問題 177 8.5.1 評估問題的應用價值 177 8.5.2 暴力求解法 178 8.5.3 前向演算法 179 8.5.4 前向演算法的形式化描述 185 8.5.5 前向演算法的演算法描述 186 8.5.6 後向演算法 187 8.6 解碼問題 190 8.6.1 暴力求解法 190 8.6.2 維特比演算法 190 8.6.3 維特比演算法的形式化描述 197 8.7 學習問題 198 8.7.1 監督學習 199 8.7.2 非監督學習 201 8.7.3 一個更簡單的EM演算法例子 202 8.
7.4 更好一點的演算法 205 8.7.5 直觀方法 206 8.7.6 Baum-Welch演算法 207 8.7.7 Baum-Welch演算法的偽代碼表示 212 8.8 引申閱讀 213 8.8.1 發明人簡介 213 8.8.2 最新研究 214 8.9 本章總結 215 第9章 最大熵模型 216 9.1 應用場景 216 9.1.1 語義消歧 216 9.1.2 音字轉換 217 9.1.3 其他常見場景 217 9.2 直觀理解最大熵 217 9.2.1 熵增加原理 217 9.2.2 熵的定義 218 9.2.3 不要把雞蛋放在同一個籃子裡 219 9.2.4 不要隨意添加
主觀假設 219 9.3 最簡單的最大熵計算示例 220 9.3.1 方程組求解 220 9.3.2 最大熵化 221 9.3.3 拉格朗日乘子法 221 9.3.4 骰子的概率計算 223 9.3.5 計算複雜度分析 225 9.4 形式化定義 226 9.4.1 經驗分佈 226 9.4.2 特徵函數 227 9.4.3 特徵範本 228 9.4.4 約束條件及其期望 228 9.4.5 條件熵 230 9.4.6 最大熵的定義 230 9.5 最大熵模型的計算流程 231 9.5.1 模型訓練 231 9.5.2 模型執行 232 9.6 平滑方法 232 9.6.1 拉普拉斯平滑 23
3 9.6.2 古德—圖靈平滑 236 9.6.3 Jelinek-Mercer平滑 238 9.6.4 Katz平滑 239 9.6.5 絕對折扣平滑 241 9.6.6 Witten-Bell平滑 241 9.6.7 Kneser-Ney平滑 242 9.6.8 各種平滑方法的演化關係 243 9.7 特徵選擇 245 9.7.1 基於閾值的特徵選擇 245 9.7.2 增量式特徵選擇 245 9.8 參數計算 246 9.8.1 參數計算的形式化 246 9.8.2 參數的數值計算 248 9.9 引申閱讀 250 9.10 本章總結 251 第5篇 表示模型:萬事萬物的表示 當人們在
看到某個事物或現象後,需要向沒有看到的人描述這個事物或現象時,就需要盡可能找一個讓對方可以接受並理解的方式來表示該事物或現象。對事物或現象的表示,是這個事物或現象區別於其他事物或現象的基礎,是進行轉述、分析、處理的前提。 到了現代社會,表示方法越來越普遍,使用也越來越頻繁。重大的科技創新,往往都是從表示方法創新開始的。 第10章 向量空間模型 256 10.1 應用場景 256 10.2 之前的文本表示方法 257 10.3 向量空間模型 258 10.3.1 文檔的詞袋化 258 10.3.2 文檔的向量化 259 10.3.3 詞項的權重計算 261 10.4 相似度計算 263 10.5
引申閱讀 264 10.5.1 發明人介紹 264 10.5.2 最新研究 264 10.6 本章總結 265 第11章 潛在語義分析模型 266 11.1 應用場景 266 11.2 LSA模型的計算 268 11.2.1 詞—文檔矩陣 268 11.2.2 奇異值分解 270 11.2.3 降維處理 272 11.3 結果的解讀 275 11.3.1 3個矩陣的物理含義 275 11.3.2 實驗結果解讀 275 11.4 為什麼LSA模型有效 277 11.5 LSA模型的應用 278 11.5.1 識別同義詞和近義詞 278 11.5.2 文檔的聚類和分類 280 11.5.3 跨語
言語義檢索 281 11.6 LSA模型的不足 282 11.7 引申閱讀 283 11.7.1 發明人介紹 283 11.7.2 最新研究 283 11.8 本章總結 284 第6篇 相似模型:誰與我臭味相投 在現實生活的許多場景中,都需要判斷兩個事物有多相似。各種事物之所以可以比較,是因為我們已經潛在地計算了事物之間的相似度。之所以稱這種相似度是“潛在的”,是因為我們以為是在尋找事物之間的差異,其實在尋找差異之前我們已經找到了相似之處。 第12章 相似模型 288 12.1 歐幾裡得距離 288 12.2 曼哈頓距離 289 12.3 切比雪夫距離 292 12.4 閔可夫斯基距離 29
3 12.5 馬哈拉諾比斯距離 293 12.5.1 用歐氏距離計算身材相似度 293 12.5.2 歐氏距離失效的原因 294 12.5.3 引入原因 295 12.5.4 方差與協方差 295 12.5.5 馬氏距離的定義 298 12.5.6 馬氏距離為什麼有效 299 12.6 皮爾遜相關係數 299 12.7 Jaccard相關係數 300 12.8 余弦相似度 302 12.9 漢明距離 304 12.10 KL散度 305 12.11 海林格距離 307 12.12 編輯距離 307 12.13 本章總結 312 第7篇 分類模型:物以類聚,人以群分 分類問題是我們在日常生活中
每時每刻都可能遇到的。分類也是所有決策制定的基礎,沒有分類,就不可能有決策的制定與實施。各行各業每天都在處理各式各樣的分類問題:高校要根據高考成績判斷是否錄用考生;HR要根據候選人簡歷判斷是否安排面試;公司CEO要根據市場情況及時調整產品戰略和銷售目標;農民要根據天氣、作物生長狀況等決定是否澆水、施肥;廚師要根據火候判斷菜品是否應該出鍋;司機要根據目的地和交通狀況決定是直行還是轉向…… 在現實生活中,我們可能遇到的分類問題千差萬別,可以對分類問題進行分類,從而使每一類分類問題可以用一類分類模型來處理。 第13章 感知機模型 315 13.1 應用場景 315 13.2 神經元的工作原理 317
13.3 感知機模型的原理 320 13.3.1 感知機模型的數學表示 320 13.3.2 感知機模型的分類原理 320 13.3.3 距離的計算 323 13.3.4 代價函數 323 13.4 參數訓練 324 13.4.1 梯度下降法 324 13.4.2 計算示例 325 13.5 引申閱讀 326 13.5.1 發明歷史 326 13.5.2 最新研究 327 13.5.3 與其他模型的關係 327 13.6 本章總結 328 第14章 邏輯回歸模型 329 14.1 應用場景 329 14.2 直觀理解邏輯回歸模型 330 14.2.1 邏輯回歸的目標模型 330 14.2.2
邏輯回歸模型的工作原理 332 14.3 邏輯回歸模型的計算 333 14.3.1 相關符號表示 333 14.3.2 代價函數 334 14.3.3 梯度下降法 335 14.4 引申閱讀 336 14.4.1 發明人簡介 336 14.4.2 發明歷史 337 14.4.3 最新研究 337 14.5 本章總結 338 第15章 樸素貝葉斯模型 339 15.1 應用場景 339 15.2 先驗概率和後驗概率 340 15.3 貝葉斯公式 341 15.3.1 全概率公式 341 15.3.2 逆概率公式 342 15.4 獨立假設 343 15.5 文本分類的案例 344 15.5.1
訓練樣本介紹 345 15.5.2 詞典與先驗概率 345 15.5.3 直接使用貝葉斯公式 346 15.5.4 拉普拉斯平滑 347 15.6 引申閱讀 349 15.7 本章總結 349 第16章 決策樹模型 350 16.1 應用場景 350 16.2 決策樹模型的直觀理解 351 16.2.1 猜數字的遊戲 351 16.2.2 猜動物的遊戲 352 16.2.3 決策樹模型要解決的問題 354 16.3 最佳決策樹 354 16.3.1 蠻力的方法 355 16.3.2 從數據中領悟審批原則 355 16.3.3 什麼是好問題 356 16.4 信息量的計算 357 16.4.1
資訊熵的定義 357 16.4.2 熵的計算示例 358 16.4.3 熵的單位 359 16.5 資訊增益與ID3演算法 359 16.5.1 條件熵的定義 360 16.5.2 資訊增益的計算 360 16.5.3 使用資訊增益選擇特徵 361 16.5.4 ID3演算法 364 16.6 資訊增益比與C4.5演算法 364 16.6.1 資訊增益比的定義 364 16.6.2 計算示例 365 16.6.3 C4.5演算法 365 16.7 基尼係數與CART演算法 366 16.7.1 基尼係數定義 367 16.7.2 基尼係數計算示例 368 16.7.3 CART分類樹演算法
372 16.7.4 CART回歸樹 373 16.8 引申閱讀 375 16.8.1 發明歷史 375 16.8.2 最新研究 377 16.9 本章總結 377 第17章 支援向量機模型 378 17.1 應用場景 378 17.2 一元支持向量機 379 17.3 二元支持向量機 383 17.3.1 實例場景描述 383 17.3.2 最佳分類面 384 17.3.3 最佳分類直線的函數形式 385 17.3.4 分類間隔的計算 387 17.3.5 最大化問題的數學表示 388 17.3.6 拉格朗日乘子法 389 17.4 支持向量機的對偶問題 391 17.4.1 SVM模型的數
學描述 391 17.4.2 SVM模型的對偶問題 392 17.5 支持向量機的參數求解 396 17.5.1 SMO演算法的形式描述 396 17.5.2 SMO演算法的整體思路 397 17.5.3 參數更新過程 399 17.5.4 乘子的啟發式選擇 401 17.6 引申閱讀 402 17.6.1 發明歷史 402 17.6.2 發明人簡介 403 17.6.3 最新研究 403 17.7 本章總結 404
鍾怡雯《野半島》之詞彙及其在華語文教學的應用--以馬來西亞華文獨立中學教材為探討
為了解決範本同義詞 的問題,作者黃薰萱 這樣論述:
摘要馬來西亞是中國大陸、臺灣、香港、澳門以外,最多華人聚居的地方,也是內圈以外的華人區中擁有比較完整的華文教育體系者,其中以董教總組織,並帶有僑教體質的華文獨立中學最為獨特。處於多元文化、多語社會的馬來西亞是語言匯聚的國家,華文在這片土地上生根、發展,產生了必然的變化。由於馬來西亞處於東西方文化的交會點,不同文化、語言的滲透孕育了馬來西亞華語和馬來西亞華文文學(馬華文學)。在這樣的語境之中,產生的語言與文學,其最大的特點是在詞彙運用方面,鑄熔了華語方言、在地語言借詞以及外來特有詞語的文字,產生出豐富的借詞,形成南洋地域色彩濃厚,獨特的馬來西亞華語及馬華文學。華文文學乃馬來西亞華人文化的重要組
成部分。鐘怡雯是著名的馬來西亞華文作家,在華語文散文界具有特出的地位。她是馬華文學譜系中極具實力的承先啟後者,是承簡媜而下筆墨卓越的女性散文第六代。她在文字、語言、習俗、節慶等一脈相承的傳統中有著無法割捨文化的鄉愁,傳承著華人社會與文化的命脈,特別是她擅長運用東南亞地區的華語詞彙,來表現繽紛多樣的文化色彩與遞變。其作品《野半島》展現出濃郁的蕉風椰雨情調,馬來西亞風情的詞彙洋灑於字裡行間,是為探討馬來西亞華語詞彙與國別化華語教材的優秀範本。本研究採用文獻分析法和次級資料分析法。正文由三章組成:第一章對馬來西亞華文獨立中學的華文科教材進行分析;第二章討論馬來西亞華語的詞彙,這些詞彙直接反映著當地的
真實社會,從詞源來看,包括大量閩粵方言詞語、馬來語、英語借詞,以及漢語古舊詞語,本文將之分為:1.華語特有詞語, 2.同形異義詞語,3.異形同義詞語;最後一章在前文的基礎上,以《野半島》為例,為馬來西亞華文獨立中學的教育改革和教材編寫提出了建議。本文參考國內外有關華語和馬來語的借用研究,進行馬來西亞華語借詞的探討。研究有幾點發現:第一,馬來西亞華語的借詞現象是多元文化屬性的表現,是一種社會中多種語言接觸的自然融合。第二,借詞的詞彙類型以生活化的事物名詞為主,這是兩種文化在複合型社會中自然交流的具體反映。第三,我們必須將馬來西亞華語置於世界華語的高度加以考量,重視其獨立的主體性和多元文化的內涵,
重新為之定位。
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#35.簽訂契約應注意事項
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#36.文章搜尋的同義詞群組
目前版本的翻譯正在進行中。您所見內容來自先前的版本。 建立同義詞群組,使字詞或片語在搜尋中視為同等項目。當使用者搜尋Salesforce Knowledge 文章時,他們會找到與 ... 於 help.salesforce.com -
#37.Top 100件推薦同義詞- 2023年9月更新
新版同義詞近義詞反義詞 ... 中華經典素讀範本 · 一年級閱讀課外書必讀帶拼音 · 史航推薦的書 · 日語二級口譯真題 ... 於 world.taobao.com -
#38.範例的近義詞是什麼_同義詞查詢
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#39.范本-翻译为英语-例句中文
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#40.【主題單字】舉例來說除了for example還有別的說法嗎?13個 ...
八個同義詞不藏私,讓你英文UP UP! For instance. instance (n.) 實例. for example跟for instance可以交替使用,. 通常是接一個用完整句子來說明的範例 ... 於 engoo.com.tw -
#41.範例的近義詞 - 名言佳句
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#42.範本的意思、解釋、用法、例句
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#43.美食同義詞 - dkphoto
美味的相似詞,美味的近義詞,美味的同義詞漢語網. 英delicious food ... 5 招寫出成功履歷自傳、5 種自傳範本. 美食薈是什麼意思,美食薈的近義詞 ... 於 dkphoto.fr -
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#45.每個孩子都不一樣:解開人格差異與形成之謎(暢銷經典版)
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#46.公文製作與案例解析
、公告之寫作要領與範例. 六、案例解析. 七、結語. Page 3. 公文定義. 3. 公文. 係指處理 ... 「對外意思表示之公文」,. ◇「先簽後稿」案件,其簽陳案經長官核定後,. 就其 ... 於 ws.yunlin.gov.tw -
#47.公文製作與習作
11、契約書:當事人雙方意思表示一致,成立契約關係時使用。 12、提案:對會議 ... 九、顧及排版問題,以下範例字體礙難依規定行之。 Page 22. 22. (三)報告(私務 ... 於 pers.ncku.edu.tw -
#48.範本的近義詞_範本的反義詞_範本的同義詞- 相似詞查詢
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#49.NBA/曾2度奪聯盟阻攻王伊巴卡轉戰德甲拜仁慕尼黑
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#50.中華民國行政院公共工程委員會全球資訊網-招標相關文件及表格
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#51.Yahoo! Japan 廣告群組設定
舉例來說,您可以指定關鍵字只在與搜尋查詢完全相符時,或者與搜尋查詢或其任何同義詞相符時觸發廣告。 ... 同樣,如果您為廣告群組中的廣告和其他項目界定範本,有關範本將 ... 於 support.google.com -
#52.教師節卡片內容寫什麼?感謝老師的話、教師祝福語整理
嘉言善行:嘉,有善、美的意思,用來表示有教育意義的好言語和好行為。 懿 ... ChatGPT提供就學4階段的教師感謝範本. 如果想要更生活化、客製版本的教師 ... 於 www.parenting.com.tw -
#53.東東同義詞詞典:查詢中文同義詞、近義詞、反義詞
詞典使用方法:. 本詞典收錄大量近義詞,旨在幫助學生寫作。比如你想寫「悲哀」,卻又想這個詞語不足以形容你的哀傷,就可以輸入「悲哀」去查查其他近義詞,在這個例子 ... 於 www.kwuntung.net -
#54.KPI意思範例(業務、工程師、行銷、人資、採購)
KPI意思範例(業務、工程師、行銷、人資、採購). KPI (Key Performance Indicator 關鍵績效指標) 是一個或一組「值」,用來評估特定期間內已執行 ... 於 daotw.com -
#55.網紅合作邀約信怎麼寫?5大重點與邀約信件範例 - 就是廣告
為了讓企業與品牌快速掌握撰寫合作邀約信件的重點,以下我們準備了一份簡單的範本,提供大家參考: ... KOL是什麼意思?與網紅有何分別?搞懂KOL行銷,看這 ... 於 www.just-adtech.com -
#56.範本的意思,範本造句,範本注音 - 國語辭典
解釋可作模仿標準的本子或可作典範的事物。[例]素描範本︱書法範本︱文書範本︱企業規章制度範本。 英文model (example worthy of being imitated), template. 於 twdict.lookup.tw -
#57.CV 和履歷有什麼差異?resume / CV 意思、使用時機一次看!
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#58.范本詞語解釋/ 范本是什麽意思
簡體拼音: [fàn běn] · 反義詞 · 近義詞 · 基本釋義. [model for calligraphy or painting] 書畫等可做模范臨摹的樣本 · 詳細釋義. 可做模范的樣本(多指書畫等藝術或文學作品) ... 於 www.chinesewords.org -
#59.范本的意思是什么_读音拼音如何_怎么解释- 汉辞网
【解释】: 可做模范的样本(多指书画):习字~。 字典查询:. 范 · 本. ◇ ... 於 www.hydcd.com -
#60.范本是什么意思和近义词
沪江在线词典网提供范本的读音、范本是什么意思等信息,范本的意思是:书画等可做模范临摹的样本。 於 www.hujiang.com -
#61.【雅思寫作】自修不用怕!逐步拆解Task1&2 架構+ 寫作範例 ...
... 範例. 文章二Task2. Writing process 寫作步驟; Basic structure文章架構 ... 同義詞改寫問題; ” This essay will discuss why the disadvantages of ... 於 tw.amazingtalker.com -
#62.實務常見公文的文言語彙
俾. 以便. 請貴部切實如期完成該法修正草案,俾提報行政院會審議。 併. 合在一起. 併=兩者合在一起,如:簽稿併陳、併以敘明、併科罰金;. 於 wd.vghtpe.gov.tw -
#63.存證信函怎麼寫?5種存證信函範例、流程費用一次解答!
如果於一定期限內不還錢,會依法提起民事訴訟的意思表示; 證據可以作為副本一併寄出(契約或本票影本等). 台端於2023/05/01與本人借款 ... 於 moneyback.co -
#64.【小微店大賺錢05】贏在運營:微店引流、推廣、管理一本通
... 同义词。查查详情创建词条如果想提出功能问题或意见建议,请到意见反馈,加果您要 ... 範本”介面(見圖 4-7 ) ,在這個介面上,店主需要根據自己推廣的商品選擇一個合適的 ... 於 books.google.com.tw -
#65.公文語法彙編
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#66.公文書寫作實務
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#67.實用的學術英文寫作轉折用詞範例:接下來、探討、接著
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#68.KPI 關鍵績效指標是什麼? 4大指標類型你知道幾個? 數據 ...
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#69.權限功能和範本
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#70.如何使用搜尋範本來建立一個搜尋? - Logos Help Center
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#77.遺囑亂寫小心沒法律效力!5種關鍵寫法,照做準沒問題!
1.意思即為當生命穩定後且沒有特殊狀況時,應該重新立遺囑,如果沒有重新立遺囑 ... 範本類似,不過記得要加上見證人的簽名。另外,公證遺囑的內容必須填於公證之本旨 ... 於 laws010.com -
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國語詞典>> 範本在字典中的解釋範本拼音:fàn běn範本詞語分解范的解釋范(範) fàn 模子:銅範。鐵范。 榜樣:模範。典範。 一定界限:範圍。範疇(a. 於 www.70thvictory.com.tw -
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#80.範本是什麼意思,範本的解釋反義詞近義詞英文翻譯 - 詩詞大全
[範本]詳細解釋. 可做模範的樣本(多指書畫等藝術或文學作品)。 魯迅《集外集拾遺· ... 於 iccie.tw -
#81.范本的解释及意思-汉语词典 - 汉文学网
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#82.民國時期常見公文用語
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#83.使用者:林博仁/新辭條範本
_歸屬的語言_編輯 · 釋義編輯 · 同義詞編輯 · 反義詞編輯. 於 zh.wiktionary.org -
#84.企劃書範本!怎麼寫才專業?掌握12個元素,讓客戶一看就 ...
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#85.標準 - 東東同義詞詞典查詢結果
... 常例 \ 常規 \ 規則 \ 規矩 \ 規範 \ 通例 \ 陳規 \ 準 \ 準則 \ 實例 \ 慣例 \ 標準 \ 範例 \ 繩墨 \. 近義詞類: 正規 正確 沿襲 借鑑 準確 榜樣 模仿 舉例. 於 www.hkdictionary.net -
#86.38519 張同義詞圖片、庫存照片和向量圖
範本 首頁 · 社群媒體 · Instagram · Instagram 全部 · 貼文 · 個人資料 · 限時動態 · 精選動態 ... 同義詞免版稅圖片. 共有38,519 張符合「同義詞」搜尋條件的免版稅庫存照片 ... 於 www.shutterstock.com -
#87.院內實證醫學應用競賽-示範組
輸入『P』、『I』及適當同義詞,並搭配各資料庫限定或filter之功能. 選擇『Systematic Review』之文章. 選擇『5年內』之文章. 選擇『符合臨床問題』之文章. Page 13. 來源. 於 wwwv.tsgh.ndmctsgh.edu.tw -
#88.自傳的意思/解釋
其實撰寫自傳時,參考自傳範例是可以的,但務必要別出心裁,寫出自己和其他人不同的地方。否則企業人資看到堆大同小異的自傳範本,自然就不會把你當解釋. 於 m1s7vj.wholesalepatriotsupply.com -
#89.中級德文範本 - 第 238 頁 - Google 圖書結果
... 同義詞,請將這些詞句找出來! 1. Die Schauspieler traten in weißen Gewändern auf und hopsten feierlich über die Bühne . Auf dem Spielplatz war viel Betrieb ... 於 books.google.com.tw -
#90.同义词- 配對遊戲
同义词. 共用 共用. 由Gracyleu. 顯示全部. 編輯內容. 嵌入. 更多. 喜歡. 排行榜. 顯示更多 顯示更少. 此 ... 切換範本. 互動式. 顯示所有. 播放活動時將顯示更多格式。 恢復 ... 於 wordwall.net -
#91.附庸風雅的意思- 成語字典
範例家中有年邁老貓的用戶-> 獸醫的貓咪課: 老貓日常照護與飲食須知想嘗試登山的新手-> 走進深山| 初學者應該了解的登山裝備與知識3. (动词)(肢体)转动;使肢体转动 ... 於 zesonerax.effeco.ch -
#92.同義詞詞典
範本 與樣式. 範本與樣式 · 在偶數頁和奇數頁上採用不同的頁面樣式 · 基於目前頁面建立 ... 若已安裝某個字詞語言的同義詞詞典庫,則該字詞的右鍵功能表會顯示[同義詞] 子功能 ... 於 help.libreoffice.org -
#93.80+ 句感謝詞語推薦,坦率傳遞真情吧!
這篇文章要告訴大家「感謝詞」該怎麼說,除了一些溫馨的佳句外,也特別規劃一些搞笑、活潑性質的感謝詞範例,幫助大家確切地表達心裡的那種感受唷! 於 succuland.com.tw -
#94.對於
在中國的白話小說中,<對於>人物的刻畫描述,水滸傳是最好的範本。 附註. 1、, 「對 ... 異體詞「對于(0200)」同義詞「對(0800)」. 英文對譯. for, ---. 例句. 1、, 任何形式 ... 於 cwn.ling.sinica.edu.tw -
#95.成語寶典
造句:弟弟說話一向開門見山,所以難免得罪了許多人。 小作家: 吳晉安. 成語:一毛不拔. 解釋:很小氣的意思. 造句:他是一個一毛不拔的人. 小作家: 蔡小明. 成語 ... 於 w4.hyps.tp.edu.tw -
#96.同意書(參考範例)
權利人有關同意書相關事宜,如有隱瞞或因設定. 他項權利、訂有租約或以虛偽意思表示而損及第. 三人權益,應自負法律責任。 三、以上立書同意人已明確審閱無虞,並親自簽章 ... 於 www.udd.gov.taipei -
#97.範本的同義詞- 相似詞查詢
範本 是什麼意思,範本的近義詞,範本的反義詞,範本的同義詞,跟範本類似的詞:模本,範例,典範,範本來,參考範本,樣板,經典範例,教科書,標杆,典範案例, ... 於 kmcha.com -
#98.別只會「Happy birthday!」英文9金句送出你最窩心的生日祝福
其實這句祝福和上一句Wishing you happiness.意思大同小異,但加了表情符號,整個祝福留言就會活潑亮眼許多! 6. Today is the #BestDayEver because it ... 於 www.gvm.com.tw