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文字客服用語的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦EZKorea編輯部寫的 韓國職場：MOOKorea慕韓國 第2期 직장생활(附QRCode線上音檔) 和陶維極GBTalovich的 你絕對用得上的英文寫作：高級商務.升學.托福多益.求職，全方位生活應用指南都 可以從中找到所需的評價。
另外網站ttyl...這些英文字是什麼意思？社群網站上最常見的10個英文縮寫也說明：國外社群網站常常看得霧煞煞？外國朋友傳訊息好像火星文？懶得打一長串句子卻不知道怎麼縮寫？那你一定要看這篇文章，常用英文縮寫大揭密！idkidk ...
這兩本書分別來自EZ叢書館 和風和文創所出版 。
中華科技大學 航空運輸研究所 李沛溱所指導 黃姿鳴的 機場捷運英文標示滿意度研究－以桃園機場捷運為例 （2020），提出文字客服用語關鍵因素是什麼，來自於公共標示、功能翻譯理論、翻譯策略。
而第二篇論文國立中興大學 資訊科學與工程學系所 陳煥所指導 陳冠穎的 基於序列生成對抗模型的團購機器人語意分析 （2020），提出因為有 語意分析、XLNet、BERT、社群網路、自然語言理解、序列生成對抗網路的重點而找出了 文字客服用語的解答。
最後網站客服接電話禮儀 - 三度漢語網則補充：客服 接電話禮儀 · 1. 使用禮貌用語。 · 2. 搞清溝通物件。 · 3. 清晰表達意思。 · 4. 作好文字記錄。 · 5.有人正在接打電話時，同在一室的其他同志不要大聲喧譁、高聲談笑，以免 ...
韓國職場：MOOKorea慕韓國 第2期 직장생활(附QRCode線上音檔)
為了解決文字客服用語 的問題，作者EZKorea編輯部 這樣論述：
學韓文後，能用韓文工作嗎？ 本期MOOKorea慕韓國 帶你學會職場必備韓語、 多方了解韓國職場文化， 不論要開拓職涯，或闖蕩韓國職場，都不再只是夢！ ◎關於「MOOKorea慕韓國」： 屬於韓語學習者的文化讀物。 一期專注一項主題，或現代，或歷史，或文學，或產業。 與韓國對話，同台灣並進， 學韓語成了一趟文化探索之旅。 ＊本期適合韓語程度TOPIK3以上讀者，透過會話模仿、文章閱讀，學習韓語與職場文化。 【專業撰稿團隊】 本期由柳廷燁、朱希鮮、田美淑三位具實際職場經驗的韓文教師共同執筆，帶給你最道地實用的職場韓語！ 柳廷燁 韓國人。韓國外
國語大學韓國語教師課程結業，臺灣國立成功大學IIMBA國際經營管理所碩士。 來台超過10年，過去曾擔任韓聯社駐台記者，現為韓語版台灣新聞網站「現在臺灣」主要營運者和執筆人，以及首爾新聞NOWNEWS部駐台記者。著有《韓國駐台記者教你看懂韓語新聞》，並經營Facebook粉絲專頁「柳大叔，愛臺灣的韓國人」。 朱希鮮 韓國人。台灣中國文化大學韓國語文學系碩士結業，擁有韓語教師二級證照，著有《韓語文法全攻略 初級篇》（共著）。 曾任職於韓國Council On Social Welfare Education與德國Automation Dr.Nix韓國分公司，並具有豐富韓語教學
經驗。目前於私立衛理女中、台北市立復興高中、台北市大理高中、新北市立光復高中等處擔任第二外語教師。 田美淑 韓國人。韓文教學經驗5年以上，台韓職場經驗11年以上。熱愛韓文教學、外語學習、閱讀與Kpop舞蹈，同時經營「슈우Shuwoo韓文老師愛跳舞」YouTube頻道與「korean.shuwoo」IG帳號。 本書特色 特色一：從投遞履歷、面試、商務會話、書信往來到職場閒聊，全方位學習基礎商業韓語 本書包含12種職場情境對話，例如新人報到、開會、加班、出差等，內容會根據情境與說話對象使用韓語敬語或半語，讓你自然熟悉語體的轉換。 在「職場必備實用句」與「職場必備書信範本
」單元中，提供面試、電話、視訊會議等常用句以及自傳、履歷與email範本，讓你現學現賣，成為職場即戰力！ 「跟韓國同事聊天」單元，收錄幾種聊天話題，例如MBTI、下班活動、投資等，並搭配相關文章，讓你能順利開口，和韓國同事聊不停。 特色二：從七種職業淺談韓國產業趨勢與社會，訓練韓語閱讀力 本書〈관점View〉共收錄七種職業，各分有短文與長文閱讀。短文將介紹各職業工作內容，例如PM、客服、口筆譯等；長文閱讀則淺談遊戲業、旅遊業、半導體產業等韓國產業趨勢與概況，培養閱讀能力。並補充相關產業單字、商務會話與文法教學等，讓你不僅學習商業韓語，也能學到產業相關用語。 特色三：實戰經
驗者帶你透視韓國職場文化，了解學韓文能做什麼 韓國高階獵頭都在做什麼？韓國企業看重何種能力？ 想在韓國工作必須注意哪些「眉角」？在公司稱呼他人不能用「씨」？ 學了韓文就能到韓國工作嗎？能運用韓文創業嗎？ 本書邀請實際具韓國職場經驗的台灣人分享，讓你對韓國職場文化有概括性的認識。並在最後章節專訪中韓口譯師、感玩親子韓語五感派對創辦人、韓商遊戲業營運員、韓國生科產業新鮮人等四位韓語學習者，分享在台、韓兩處使用韓文工作之經驗。
機場捷運英文標示滿意度研究－以桃園機場捷運為例
為了解決文字客服用語 的問題，作者黃姿鳴 這樣論述：
隨著地球村時代來臨，不同語言的交流日趨頻繁，越來越多以英語為母語或第二外語的人士會到中文為母語的台灣貿易、觀光，甚至工作。桃園國際機場是代表我們國家的基本門面，而機場捷運也是包含在這個門面的要素之一，公共標示的英譯正確性將是影響這個要素的關鍵。對外籍人士來說，若移動過程中設有英語公共標示可便利許多，但若標示中的英語有誤，就很容易讓使用者產生誤解。可惜的是目前公共標示英譯仍存有誤用語法，或是不同翻譯的拼音方式。為了探討此問題，本研究以桃園機場捷運之公共標示為研究對象，引用諾德(Nord)的功能翻譯理論作為研究的理論基礎，以桃園機場捷運的英語公共標示的進行分析研究，並提出相關的策略來避免這些問題
。本研究採用質性方法，首先將介紹公共標示的種類以及功能翻譯理論，其次，將所收集的桃園機場捷運公共標示的中英詞彙或句子，以德國功能翻譯理論來歸納、描述與分析桃園機場捷運公共標示的中英翻譯，並對其公共標示中英翻譯所存在的問題提供解決的方式。此外利用訪談方式收集使用機場捷運的外籍旅客之意見並加以整理分析，希望能透過本研究所得到的翻譯策略來提供給桃園機場捷運的管理單位對於公共標示的英譯作參考。
你絕對用得上的英文寫作：高級商務.升學.托福多益.求職，全方位生活應用指南
為了解決文字客服用語 的問題，作者陶維極GBTalovich 這樣論述：
比The Elements of Style更好用 向中式英語說掰掰 你絕對用得上的 全方位生活應用英文寫作 學英文那麼多年，還是派不上用場；和國際客戶商務書信石沉大海；寄求職履歷有去無回，有一種可能叫「你的英文用錯表達，沒人懂」。 華人英文最大問題，就在「全中式」思考，針對中式英文痛點誕生的全方位英文寫作書，以階段式練習，助你擺脫菜英文。 ｜6大練習心法擺脫中式英文｜ 比native speakers說寫更道地 你我不是李白，非一朝一夕就能寫出曠世鉅作，努力再努力之餘，還可透過漸進式階段練習法，來增強功力。 簡單刪字句、串組，練寫作組織力；看圖寫作，一個題材寫
多種版本，練出說好故事能力；基礎文法與高階語法雙操作，一出手就能出口成章。 ｜錯誤示範學道地用語｜ 從錯中學各式寫作應用 每種語言都有他誕生時空背景，陶維極 G B Talovich中英雙語切換，分享哪些是現代新式慣用語。 作者私心透露不只外人會犯錯，連母語英文的專業職人也常犯修飾語病，從錯誤中找到正確用法；不同應用的語法分析，附錄1000超實用單字，練出好語感。 ｜實用範例與書寫關鍵｜ 商務、履歷、推薦信這樣寫最有效 商用書信也有宜和忌，條列最母湯的寫法禁忌，教你這樣寫不踩雷，附加提醒申請國外求學，學校教授最愛的自介內容，不是靠5W 1H就能成事，挑選對的字型，成功快
速通關。 本書特色 一本專解決華人中式英語問題的英文寫作書！ 超過100個時事題庫範例，1000實用字彙，搭配漸進式教學，6大練習心法，收錄商務、履歷、推薦信函實用範例與書寫關鍵，整理新式慣用語法，讓你的英文寫作跟上時代，還能全方位應用不踩雷。 名人推薦 學好英文升等菁英一點都不難， 來自BOSS級推薦 Tastel Coffee創辦人 / 林世華 亞東紀念醫院副院長 / 張至宏醫師 芝麻專家 / 陳文南 實踐大學董事長 / 謝孟雄博士 臺北藝術大學名譽教授 / 鍾明德博士 美加文教創辦人 / 叢樹朗 安德鏡頭下的世界YouTuber / Am
edee Fornalique 音樂創作人 / Sangpuy桑布伊
基於序列生成對抗模型的團購機器人語意分析
為了解決文字客服用語 的問題，作者陳冠穎 這樣論述：
在2020年上半年經濟部統計零售業者，有提供網路銷售服務佔了38.2%，而營收入年增加0.5%，無提供網路銷售服務的則營收減少5.4%。在網路零售業的銷售額原本就有逐漸升高的趨勢，又因為疫情影響，同時銷售額也達到了1587億元，年增了17.5% 。由於銷售額升高，則相關線上服務的需求量也增加了。不僅在線上客服有聊天機器人的協助可以24小時不間斷的服務，也能即時的回應客戶的問題，來幫助賣家找到潛在的客戶。本研究將探討如何實現聊天機器人使用自然語言溝通，讓聊天機器人能更靈活的與客戶對話。早期使用圖靈測試來確定機器是否可以思考，這成為人工智能(Artificial Intelligence，AI)
應用於各個領域的起點。如在2018年的時候Google的自然語言預訓練模型BERT問世，BERT能理解單字背後的含義、語意和意圖。在2019年Google再度提出一個強大的自然語言預訓練模型XLNet。本研究選擇LINE作為應用平台，將以Bottender作為聊天機器人的開發框架，設計12個常用的基本功能，以人工方式建置訓練意圖的語料庫並探討BERT與XLNet及序列生成對抗網路（Sequence Generative Adversarial Nets, SeqGAN）為三個不同深度學習模型（Deep Learning Model）。SeqGAN用來解決語料不足或是不平均的問題，而BERT和
XLNet用來實現識別人類的語言，達成人與聊天機器人的互動。最終完成自然語言理解(Natural Language Understanding，NLU)的任務，並且以混淆矩陣驗證三個深度學習模型搭配前後的準確率，通過團購機器人呈現研究結果。