除了同義詞的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

除了同義詞的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦蔡佩青寫的 日本語句型知恵袋[修訂新版](例句朗讀MP3免費下載) 可以從中找到所需的評價。

另外網站當等待與行走成為同義詞:《撒旦的探戈》 - MPlus也說明:貝拉塔爾是如此執著於道路,以至於道路本身成為了一種純粹的追求,道路不再通往哪裏,除了通往自身。我沒有看過拉斯路的原著,所以在本片裡是以電影來 ...

國立臺灣大學 資訊工程學研究所 歐陽彥正、簡立峰所指導 黃乾綱的 全球資訊網互動式檢索之相關詞推薦之研究 (2000),提出除了同義詞關鍵因素是什麼,來自於關鍵詞推薦、互動式檢索、查詢階段、資料挖掘。

最後網站「僦居」的同義詞?這份中文考題讓網友大崩潰 - Yahoo奇摩新聞則補充:除了同義詞 中,一堆超困難單字、詞之外,反義詞也讓人大傷腦筋!究竟「羈絆」、「出淤泥而不染」的反義詞是什麼?網友直接喊放棄,並表示「以後學中文 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了除了同義詞,大家也想知道這些:

日本語句型知恵袋[修訂新版](例句朗讀MP3免費下載)

為了解決除了同義詞的問題,作者蔡佩青 這樣論述:

  學完50音之後,要先背單字?學文法?記句型?還是練會話?   《日本語句型知恵袋》   從「句型」學「文法」,用「例句」記「單字」,   是一本搞定學習煩惱的   初、中級日語文法錦囊袋!   「老師,我學完50音之後要背多少單字才能湊一句話啊?」   「老師,學完基本句型要多久啊?我好想趕快開口說……」   學完50音之後最迷惘的是,下一步要從哪裡開始?   日本名古屋大學博士、曾在日本靜岡英和學院大學任教八年,現於淡江大學日文系任教的蔡佩青老師告訴大家:別再拼湊單字期待對方理解你想表達的內容,要說就說完整的句子,初學日語也可以「文法、句型『齊步~走!』」。   本書將初學的基

礎句型到中級的活用句型,分為「初階句型」「中階句型」以及「應用句型」,相當於N5~N3程度。特點是:   (1)學句型的同時,也學好全套文法。   本書並非針對日檢N5~N3的考試用書,因為考試書只挑考試重點,只能當複習用;這是一本正宗學習書,能學到所有初級、中級完整概念的教材,卻不用煩惱到底該先學文法還是學句型,因為蔡老師「在教句型的同時,解釋該知道的文法」。對初中級學習者而言,這是一本必備日語句型清單,也是一本日語文法錦囊袋!   (2)2000個常用例句+免費下載朗讀MP3   1000句生活常用句+1000句職場常用句,解決一般文法書「例句不夠多」的通病;跟著MP3學習,單字發音、

句子語調皆能得到同步訓練,誰說學完50音無法馬上開口說日語!   (3)「同義、反義、關連、活用、解說」擴充單字效益   每個例句除了「同義詞」「反義詞」「關連詞」擴充單字學習外,還有:   「活用」:練習動詞、形容詞等詞類的形態變化與接續方式   「解說」:句型、詞彙或文化的補充說明   讓沒有老師帶領的自學者,也能逐步且完整學習。 名人推薦   淡江大學日本語文學系曾秋桂教授、落合由治教授  聯合推薦

除了同義詞進入發燒排行的影片

N3高階單字試看第四集來囉!
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在這個系列中我們除了可以學到N3範圍的單字,在每個單字例句中,老師還會點出重要的文法點、同義詞或是反義詞讓大家能夠學到更多不同的知識。
影片解說採用日文為主、中文為輔的講解方式,學習到單字的使用方式之外,還可以練習聽力唷!
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全球資訊網互動式檢索之相關詞推薦之研究

為了解決除了同義詞的問題,作者黃乾綱 這樣論述:

本論文的主旨在探討利用過去的查詢記錄,以改善互動式網頁檢索中相關詞抽取及推薦的方法。本論文深入分析使用者為了單一搜尋目的所下的連續查詢詞,並且利用查詢詞的前後關連性,發展一個較傳統從文件中抽許相關詞更有效的方法。這個方法整合了三項重要的技術。第一項技術是從過去的連續查詢詞中抽取相關詞 (Relevant Term Extraction)。第二項技術是利用查詢詞的前後關連性,或是查詢詞在文件中的關連性,將查詢詞的相關詞做分群 (Relevant Term Clustering)。第三項技術則是根據查詢者之前的關鍵詞做動態的相關詞推薦 (Context-based Term

Suggestion)。 在使用實際的搜尋引擎查詢記錄進行大規模的實驗之後,這些技術以及整合之後的方法,確實可用以解決互聯網搜尋時最常遇到的困擾,也就是查詢詞過短的問題。這些方法所得到的初步成果彙整如下: 1. 本論文所提方法的第一項重要的特性,是從過去的連續查詢詞中抽取相關詞 (Log-based Relevant Term Extraction Method)。使用這種抽取關鍵詞的方法,相關詞的取得是來自於查詢記錄中查詢目的相似的查詢詞,而非在檢索到的文件中出現的關鍵詞。這種方式所取得的相關詞,除了同義詞,還包含了使用者觀念中可代換使用的查詢詞,以及在此查詢詞概念下層

或次概念的關鍵詞。實驗結果顯示此方法所獲得的相關詞,相較於從文件中抽取的關鍵詞更容易讓使用者理解,且對使用者而言有較高的關連性。 2. 本論文所提方法的第二項重要的特性,是將相關詞依據不同的搜尋需求做分群整理 (Relevant Term Clustering)。目前的實驗結果顯示,要對使用者所下的查詢詞在次概念層 (Sub-concept) 做組織、整理、識別是有可能達成的。 3. 本論文所提方法的第三項重要的特性,則是根據查詢者之前的關鍵詞做動態的相關詞推薦 (Context-based Term Suggestion)。使用這種相關詞推薦的方法,使

用者能透過連續的查詢更快速精確的找到使用者概念中的檢索目標。而由於多個查詢詞能提供更充分的資訊,也使得系統所能推薦的相關詞更為精確。 此外,我們並提出了兩種可成功應用本論文方法的實例,包括了Interactive meta-search engine,以及在網路圖片檢索時用於查詢擴展的機制。