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奇蹟英語講師帶你從0解構多益TOEIC單字文法+奇蹟英語書信寫作【網路獨家套書】(2書+QR Code)

為了解決email動詞的問題，作者YilingChang以琳老師,娜娜老師 這樣論述：

　　跟對老師，就能創造奇蹟！ 　　《奇蹟英語講師帶你從0解構多益TOEIC單字文法（暢銷紀念版）》 　　網路超人氣多益講師Yiling Chang以琳老師 　　獨創「脈絡拆解學習」+ 親繪「情境解析插畫」， 　　協助多位讀者從頭奠定基礎，取得多益理想成績。 　　★ 30天進步300分，人人都能上手的多益追分祕笈！ 　　▲ 拆解句子：搞定關鍵文法，看懂題目共通邏輯。 　　▲ 脈絡學習：理解脈絡文意，記住多益必考單字。 　　▲ 雪球複習：掌握複習訣竅，增強單字文法脈絡。 　　《奇蹟英語書信寫作：有效建立關係的36堂寫作課》 　　娜娜老師教你書寫密技， 　　讓你在職場無往不利、在朋友圈有求

必應！ 　　不論是工作上的求職信、商務往來信， 　　還是朋友間的祝賀信、真心道歉文， 　　從手機訊息到商務Email，隨時都能用英文書寫表達！ 　　▲「寫作提點+信件範本+實用句型+單字片語」一應俱全！ 　　寫作步驟速記奇蹟：起承轉合+段落提點=奠定基礎寫作力 　　寫作原則應用奇蹟：情感表達+情境對照=增加文章吸睛度 　　寫作技巧活用奇蹟：精準用字+好用句型=提升個人競爭力 　　▲「商務篇」+「熟人篇」，各大情境都適用的「請、謝謝、對不起」 　　從人際間最基本的情感表達切入，寫一封有溫度的英文書信。 　　【如何使用《奇蹟英語講師帶你從0解構多益TOEIC單字文法》】 　　STEP 1 從

0開始，掌握重點文法 　　[ 搭配章節：Chapter1看懂多益題目必學的英文共通邏輯 ] 　　•    搞懂文法：認識五大句型、詞性關係與動詞種類。 　　•    精準表達：學會精準表達時間點、掌握主動與被動的用法。 　　•    拆解長句：找出讓英文句子變長的元凶，快速看懂考題重點。 　　STEP 2 學會「單字脈絡速記法」與「雪球複習法」 　　[ 搭配章節：Chapter2脈絡學單字，短時間內累積多益必備7000單的方法 ] 　　•    重建訊息：重新建立英文單字與腦中訊息的連結。 　　•    三大脈絡：用「真實情況」、「題目脈絡」、「文字脈絡」，提升背單字的效率。 　　•    

雪球複習：學會正確複習，像滾雪球般累積單字量。 　　STEP 3 利用四大必考情境，解構TOEIC單字文法 　　[ 搭配章節：Chapter3交通旅遊 / Chapter4辦公室溝通 / Chapter5公司人事 / Chapter6藝術文化 ] 　　•    利用三種多益自學最佳脈絡，學會關鍵情境單字： 　　1.    用「真實情況」、「題目脈絡」學會關鍵情境單字。 　　2.    用脈絡地圖總複習「真實情況」、「題目脈絡」。 　　3.    再透過「閱讀文章」培養閱讀速度及拓展單字量。 　　4.    利用文章段落大意，試著講出關鍵句子，精熟文章內的英文。 　　•    多益650文法關

鍵考點：學會重點考點與培養基本作答節奏。 　　STEP 4 勤做模擬試題，反覆演練複習 　　[ 精熟本書之後，運用書中基礎為踏板大量掃題，讓你的多益實力大躍進。] 　　•    免費閱讀高分策略課程 　　•    紙本模擬題 　　•    考尚樂多益題目 　　【如何使用《奇蹟英語書信寫作：有效建立關係的36堂寫作課》】 　　♥寫作原則應用奇蹟： 　　•    從請、謝謝、對不起開始 　　本書共分三大部分：「Part1 請」、「Part2 謝謝」、「Part3 對不起」，分別收錄「商務篇」六單元及「熟人篇」六單元，帶你學習各種場合的書信表達。 　　•    讓你脫穎而出的寫作提點 　　商務

篇的「小建議大思考」及熟人篇的「小提醒大領悟」，提醒你書寫時該注意的地方，告訴你讓信件脫穎而出的小祕訣。 　　♥寫作步驟速記奇蹟： 　　•    寫作步驟示範 　　依單元情境整理出「起」、「承」、「轉」、「合」書寫步驟，帶你思考開頭該如何下筆、段落該如何發展。按部就班掌握重點原則，適切傳達感受與需求，寫一封有溫度的英文書信。 　　•    情境與範例 　　各單元都有符合真實情況的情境故事，帶你身歷其境進行寫作演練，並按照前面提示的寫作步驟，提供完整的書信範例。 　　♥寫作技巧活用奇蹟： 　　•    實用例句應用指南 　　依單元情境列出常用句型範例，請反覆練習並加以熟記。需要書寫時，便能

依個人需求套入文章。 　　•    單字片語應用指南 　　貼心補充好用的單字、片語及慣用語，並加上實用例句，帶你熟悉相關用法，增進寫作字彙量。  

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學術寫作中名詞補語結構的立場名詞後置修飾語：基於語料庫的跨學科和跨文化研究

為了解決email動詞的問題，作者黃廷 這樣論述：

學術寫作不僅是事實的陳述更是作者透過研究來表達個人觀點與立場。因此，作者如何表達立場才能說服讀者認同其主張，已成為學術寫作研究中的重要議題。許多研究已探討了在構建立場時語言使用的特徵，如模糊限制語、報導動詞、指示詞、時態等。但是，名詞補語結構中立場名詞的後置修飾語卻被相對忽視了。本研究採用了跨國跨領域語料庫和混合研究方法來考察這種結構的使用。本研究的目標是從以下三個方面闡釋目標結構在不同學科和文化背景下使用的差異：（1）其詞彙語法特徵，（2）其功能，以及（3）其使用的潛在動機。本研究自建語料庫包含600篇學術文章發表於英美和台灣與中國大陸的頂級期刊。為了跨領域對比後置修飾立場名詞補語，本資料

庫所收集的學術文章分別來自於兩個學門：自然科學（化學、物理、生物）和社會科學（應用語言學、法律、經濟學）。透過推論統計方法，來確定不同學科領域和語言文化背景的學術作者在使用目標結構時的詞彙語法差異。本研究也採用定性分析的「功能分析架構」，以考察這些詞彙語法特徵發揮的功能在跨學科和跨文化方面的差異。此外，利用「潛在動機解釋模型」，探討不同學科領域和語言文化背景的作者使用該結構時的可能原因。研究結果表明，特定學科領域和民族文化在語言、修辭、策略和社會文化的實踐和結構存在差異。本研究透過跨文化、跨學科的語料對比，探討名詞補語結構的後置修飾語使用差異。本研究自建的語料庫方法與分析模型對於目前英語學術寫

作在語料庫立場分析研究和跨文化跨領域言詞分析研究上有實質重要貢獻。

JLPT新日檢【N4字彙】考前衝刺大作戰

為了解決email動詞的問題，作者費長琳,黃均亭 這樣論述：

日文字彙量如此龐雜，讓你不知道要從何下手嗎？ 本書精選真正會考的單字， 搭配精選例句+外師錄音，讓你輕鬆備考一試合格！ 　　備考時間分秒必爭，讓精選N4單字成為滿分關鍵 　　單字的運用不限於文字語彙試題，如果不具備足夠的單字量，不了解單字的涵義，那自然就無法全盤理解文章或聽懂對話內容，成績自然也不會好。因此，單字的學習是日檢考前準備的首要目標！ 　　用母語人士的邏輯，學會直覺單字記憶法 　　覺得用あ－い－う－え－お來做記憶分類效果不彰嗎？本書以「あ行、か行、さ行、た行、な行、は行、ま行、や行、ら行、わ行」排序分類成十個單元，並區隔名詞、動詞和形容詞，讓你擺脫外國人的學習方式，學會用母語

人士的邏輯來記憶單字。讓學習更直覺，答題更快速！ 　　針對N4難度的例句撰寫，讓你在考場發揮100％實力 　　本書精心撰寫針對N4程度的例句，對準備N4日檢的考生而言難度適中，不僅可以幫助讀者理解單字的運用方式，鞏固記憶；更可以幫助讀者在短時間內適應考試特性，從容應試。讓例句成為單字學習的神隊友！ 　　隨堂小測驗找出學習盲點，總複習全方面鞏固實力 　　每單元皆附隨堂小測驗，幫你即時檢視學習成果，專注於小細節，進步更快速的同時，降低考場出錯機率。全書最後更有N4單字總複習，從全方位鞏固記憶，練就即使不思考，也可以憑直覺看出字義的超強單字力！  

應用文字探勘技術建構預測客訴問題類別機器學習模型

為了解決email動詞的問題，作者張鈺鴻 這樣論述：

隨著科技的進步，顧客或消費者可以通過各種不同的渠道來發表或分享對該產品質量、服務優缺點；當負面的客訴評價出現時，接著會有許多的網友跟隨回應，有時議題也會因為這樣而引發漣渏效應進而受到群眾注意，這些負面的評價我們可以稱之為客訴。目前服務的企業對於社交平台上顧客抱怨(又稱客訴)的處理大多是客戶服務中心人員以人工方式來取得顧客抱怨評價留言進而進一步處理，在時效性上常會緩不濟急。客訴的留言通常也具有高度可用可提取的信息，這些客訴通常帶有不滿的情緒或者對於希望該產品求好的心態，分析這些客訴這對於組織而言是很重要的。我們通過Google Play平台的取得評價留言資料集做為本次研究的資料集，該資料集的期

限區間從2014年1月1日至2020年4月30日之間共有31401筆數據，將這些非結構化的客訴留言使用監督式機器學習方式來逐一進行本文探勘(Text Mining)、特徵詞萃取 (Feature Extraction) ，以Orange探勘工具分析特徵詞，並建立關鍵字詞庫 (Bag Words) 接著進行建模(Topic Model) 、標記(Labeled)、以樸素貝葉斯(Naïve Bayes, NB) 、k最近鄰居法(k-nearest neighbors, KNN)、隨機森林(Random Forest, RF)、支持向量機 (support vector machine, SVM)

等四種研究上較常應用在分類預測等研究演算法來對這些客訴問題進行分析以及問題類型分類預測，模型主要分為六個模型(Topic Model)，研究發現在六分類方法 (Multi-Class Classification) 上複合詞性的語料庫較預測準確率比單一詞性語料庫較佳，而二分類方法 (Binary Classification) 則以單一詞性語料庫中的動作及物動詞準確度較佳，證實本研究可有效的預測客訴問題分類(Prediction customer complaint Classification)，可節省人工對客訴問題分類的時間。關鍵字：文字探勘、分類預測、監督式機器學習