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國立清華大學 資訊系統與應用研究所 張俊盛所指導 侯芙堤的 運用語言與統計分析解釋文法錯誤 （2020），提出python input空格關鍵因素是什麼，來自於文法改錯、文法錯誤標注、修正回饋。
而第二篇論文國立臺中教育大學 教育資訊與測驗統計研究所 郭伯臣、吳慧珉所指導 崔卿鎬的 應用自然語言處理技術之華語閱讀輔助工具對華語學習者閱讀華語的成效探究 （2014），提出因為有 自然語言處理技術、華語閱讀輔助工具、華語閱讀的重點而找出了 python input空格的解答。
運用語言與統計分析解釋文法錯誤
為了解決python input空格 的問題，作者侯芙堤 這樣論述：
本論文針對一組 提出為不同類型文法錯誤產生解釋的方法。我們的做法是，將輸入的每組平行句子，與一系列的規則做對應，從中提取錯誤類型和引發錯誤的字詞。我們的方法需要分析不同類型的錯誤，設計規則來提取引發錯誤的字詞，以及建立中間挖空的解釋模板。在執行階段時，輸入的平行句子會一一對應規則，來提取解釋模板所需要的元素，並填入模板的空格中產生解釋。我們實作上述方法，產生文法改錯的解釋，並提出雛型系統ExplainInDepth。這個系統產生的解釋包含：錯誤類型、問題詞（亦即引發錯誤的字詞），以及一段簡短的改錯描述。我們以常見錯誤詞典和學習者語料庫的資料作為輸入，將輸出的解釋由人工評估，結果顯示這個系統
能為文法改錯產生不錯的解釋。
應用自然語言處理技術之華語閱讀輔助工具對華語學習者閱讀華語的成效探究
為了解決python input空格 的問題，作者崔卿鎬 這樣論述：
本研究旨在探討應用自然語言處理技術之中文閱讀輔助工具對於華語學習者華語閱讀的效果。研究者主要利用Python程式語言的Jieba中文自然語言處理模組，開發華語閱讀輔助工具。實驗對象為臺中市華語教學中心的外國學生。學生總共考三種不同測驗，其中第一測驗所有受試者都在不使用華語閱讀輔助工具的情況下接受測試，第二與第三測驗採用交叉實驗設計法，兩組學生交叉使用華語閱讀輔助工具與不使用華語閱讀輔助工具的方法接受測試。研究結果如下：一、華語水準相當的兩組學生使用華語閱讀輔助工具的華語閱讀成績皆高於不使用華語閱讀輔助工具的情況。二、無論學生的華語水準如何使用華語閱讀輔助工具的華語閱讀成績皆高於不使用華語閱讀
輔助工具的情況。唯獨在不同華語水準組間進步程度不同，特別在初級與高級學生之間的進步程度相差比較大。三、詞間有空格的母語組學生使用華語閱讀輔助工具的華語閱讀成績高於不使用華語閱讀輔助工具的情況；詞間沒有空格的母語組學生則兩者之間沒有顯著性差異。四、過半數的學生將本研究開發之華語閱讀輔助工具評價為「對閱讀華語有幫助」、「願意使用」，持有正面肯定的態度。