for後面動詞的問題,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

for後面動詞的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦OwainMckimm,ZacharyFillingham,RichardLuhrs,李惠君,鍾震亞寫的 學測英文克漏字滿分攻略:綜合測驗+文意選填+篇章結構50回全真模擬題(菊8K) 和黃宋賢的 超越英文法:大量應用語意邏輯策略,以500則錯誤例示,心智鍛鍊英文認知能力,一掃學習迷思!都 可以從中找到所需的評價。

另外網站請問如何知道動詞後面是接形容詞還是副詞呢? - 文法教學區也說明:*反映某種狀態的動詞: appear, seem, become, get, grow, turn, prove, remain, stay, keep, go…… 我剪貼字典的例句,請先讀英文例句幾遍,再記文法,效果會 ...

這兩本書分別來自寂天 和凱信企管所出版 。

國立臺灣大學 華語教學碩士學位學程 邱力璟所指導 駱宛辰的 華語「V得C」與「V到C」補語結構分析及教學建議 (2021),提出for後面動詞關鍵因素是什麼,來自於V得C、V到C、狀態補語、構式、華語教學。

而第二篇論文國立中正大學 資訊工程研究所 張榮貴所指導 李佳穎的 基於人工智慧之中文故事生成 後處理系統 (2020),提出因為有 自然語言處理、文本生成、人物關係圖、量詞的重點而找出了 for後面動詞的解答。

最後網站02 動詞好難?後面要加to V 還是V-ing?則補充:一、 語法大哉問:為什麼有些動詞後面接V-ing,有些是接to-V?過去我們學習動詞用法,常用死背的方式去記憶動詞後面接什麼;例如want這個動詞後面有三種用法:可以接 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了for後面動詞,大家也想知道這些:

學測英文克漏字滿分攻略:綜合測驗+文意選填+篇章結構50回全真模擬題(菊8K)

為了解決for後面動詞的問題,作者OwainMckimm,ZacharyFillingham,RichardLuhrs,李惠君,鍾震亞 這樣論述:

  出題文章涵蓋108課綱跨領域學科的多元主題出題趨勢!   習題最豐富、命題內容與編排最接近大考的克漏字參考書!   「200篇克漏字+詳解」幫助完全掌握大考精要!     依108課綱以及111學年度起學測英文考科出題準則,由中外師合力精心編寫50回共200篇學測克漏字模擬試題,每回包含2篇綜合測驗、1篇文意選填、1篇篇章結構共200篇題組,幫助學生掌握大考題型,迅速累積大考實力!   本書特色     1. 中外專業作者及高中名師通力合著   集結多位外籍作者撰寫200篇原創文章,用字遣詞道地,文章簡潔精練,再由名校資深專業英文老師根據多年豐富教學經驗出題,同時解析考點,提點文法要項

與陷阱。兼顧閱讀文章學習及模擬考試的雙重精要,不因單純為準備考試而閱讀不道地的文章;也不因考題不佳而失準於大考方向。     2. 文章涵蓋108課綱跨領域學科的多元主題出題趨勢   選文符合108課綱及大考主題多元的出題方向,涵蓋商業、健康、文化、教育、地理、環境、娛樂等20多種主題,囊括生活化、具實用性、或較抽象專門的各式主題與題材。大量閱讀各類文章有助學生累積多樣的豐富知識,營造充實愉悅的閱讀經驗,更能訓練應試手感而臨場不畏!      3. 符合大考設計的考題練習   文章長度與所用單字皆依學測程度撰寫,內文也依「大考克漏字出題原則」規劃,如綜合測驗部分每一篇的句數約在10–15句、同

句不挖兩個洞,嚴格要求不同詞性平均出題,選項一定為高頻率單字等,完全貼切大考出題。     4. 考題解析採教學式詞彙、句構、文法、語意邏輯理解   考題解析由經驗豐富的英文老師撰寫,提供符合大考命題設計的考題練習與文法解析,協助提升考生對英文文法與句構的整體概念,在沒有老師從旁協助的狀況下也能輕鬆自我學習。     5. 「五大必考重點」提點必考要項及解題步驟   特別整理歸結歷屆考題出題方式,編寫必考重點,並搭配考古題為範例,提供解題步驟及技巧,鞏固讀者文法基礎,整理零碎的片段知識,建立有系統的語言概念。     6. 試題+解析雙書版設計,方便對照與檢討   試題本: 開數、排版皆仿真大

考試卷設計,每回測驗以實際大考綜合測驗、文意選填、篇章結構分量比重設計,以跨頁的方式呈現,創造臨場感,讓學生能模擬並掌握臨場時的時間分配,適合模考。     解析本:   詳盡的破題解析先提出考點,再簡要點明出題方向,提供答題訣竅,以快速掌握大考解題祕訣,大幅提升英文實力。 每篇文章亦有中文翻譯與關鍵英單,供考生參考、背誦。

for後面動詞進入發燒排行的影片

#Skullgirls #BigBand #Story
Skullgirls是一款2D平面格鬥遊戲,故事圍繞在Skull Heart(骷髏之心)這項神奇的物品上,有許願的功能,但只要許願的人心不夠純潔,願望則會扭曲,遊戲中講述各角色自己,以及與Skullgirl所發生的故事

影片中許多部分並未完全照英文字面意思翻譯,為了能盡量淺顯易懂,並傳達本作故事的劇情與要素,會在一些地方稍做調整讓[中文]看起來能夠更加流暢

並且 所有遊戲內的特殊名詞與姓名皆不翻譯
為了保留最原始的發音
並使觀眾能更清楚辨識哪些是遊戲裡有其他含意的特殊詞
所有特殊名詞與姓名皆保留英文
如有任何問題歡迎留言告知

-----名詞與註解-----

Big Band講話總有種老式偵探片的主角自白的感覺XD
有很多說法都很少見,卻也超有味道的,大家可以特別去留意看看喔!

0:38 "be on the take" 是有收賄或貪污的意思喔

1:43 "lit(light) up like a Christmas tree" 是一種還蠻有畫面的比喻方式
「像顆點亮的聖誕樹一樣」,聖誕樹很閃亮嘛~所以這個比喻是指光彩奪目的東西
或用來形容一個人笑得燦爛,表現出開心的樣子等等

2:02 Big Band說 "maybe catch a show"
"catch a show" 算是蠻普遍的說法,就是去找場表演看
動詞用catch(抓住)所以沒聽過的人可能會覺得蠻新奇的
那對應下一句
Cerebella說 "The show caught you!"
就是在反過來用Big Band的說詞回嗆他
Cere知道Big Band只是在找借口隨便忽悠,所以才反嗆說我抓到你想搞事了
這種恰好對應到特殊說法的回嗆在Skullgirls裡面還蠻常見的
例如Valentine戰鬥開場的嗆聲"Time for your physical." 就有機會觸發Cerebella的"Time for your curtain call." (押韻

2:21 Big Band說的"This just ain't my scene." 這種說法Eliza在她的個人劇情裡面也講過
簡單來說就是「這不是我的場」,看當下情境來解讀,可以是「我不參與這種場的」或是「我不是要找這個」等意思

3:58 "One-man band? More like one-man army!"
Big Band的身體被改造成包含許多樂器的武器,所以說Big Band是一人樂隊完全正確XD
One-man army是指那種像超人一樣的戰鬥人員,一人抵一支軍隊
在「降士神通」這部卡通裡,就有人說裡面的「愛和大將軍」覺醒後有如一人大軍(英文版用的是一樣的說法

4:24 我稍微解釋一下為啥Big Band會說這是圈套
因為當初他會來調查賭場就是因為Theonite訊號,顯然這龐大的訊號肯定是人為的
因為數據上來說這種程度的訊號天然的來源一定是Skullgirl,但他被調虎離山了

4:55 從台詞可以看出Double知道Big Band是曾經差點死掉的人被改造成的半機械兵器

5:03 之所以沒有直接翻譯成「變身成你的樣子」是為了配合原文,Double說 "cloaked in your form."
cloak是斗篷,當動詞通常是指披上某樣東西,所以Double的說法其實更接近是「披著偽裝成你的外皮」

6:05 很棒的嗆聲OuOb,我們在畫面上註解了

8:30 Peacock說的"exit stage left"是一種很少見又很有趣的說法
就是「在不被注意的情況下偷偷溜走」的概念,蠻俏皮的,很符合Peacock的人設跟說話方式

9:49 Peacock本身就是個很神奇的人,雖然她也是改造士兵,但她自己把自己的攻擊方式變得非常卡通化,詳細可以去看我們的Peacock個人劇情翻譯
所以這裡她才這麼說
(Peacock真正的能力其實只有打開空間傳送跟手上的眼睛雷射,其他花樣都是她自己延伸發明的)

10:37 從這裡可以看出Big Band其實很想退出第一線了,更可以從他片尾的自述聽出這點

10:58 "can't swing a dead cat in 某地點 without hitting 某事物"
沒辦法在某個地方甩一隻死掉的貓咪而不去打到...,這種說法最一開始的典故只是用來形容空間很狹小
例如巷子這類的地方,如果有其他人在你沒辦法甩一隻死貓而不去碰到其他人,所以後來被拿來抽換詞面就是形容很容易碰見... 或是空間很小

11:05 Tinman(錫人)其實就是綠野仙蹤那個錫人沒錯,這個名詞後來常常被拿來說機器人或是外表有金屬的人
外貌上來說Big Band確實蠻金屬外皮的

之所以會被誤會也可能是因為Medici底下的怪人也不少... Medici跟Labs底下的改造士兵都還蠻奇特的... 可以說是能輕鬆看出來

13:01 Irvin說的"spare you the song and dance." 就是不跟你長篇大論或是細細解釋了

13:55 又是個少見的說法,"Can it"其實就是類似好了閉嘴的意思

15:17 Skullgirls是少女在向Skull Heart許願完畢之後會變成的東西,隨著當事人逐漸失去自我意識,Skullgirl就會越強

19:10 ~ 19:15
"IS here" 跟 "WAS here"
非常棒的英文口語例子,只有一個字的時態改變就能非常棒的呈現出整體意思
這在英文裡面非常常見喔!

20:01 "The Last Hope"的更多資訊可以看我們頻道的Skullgirls Mobile Valentine Origin劇情影片
那個影片也有解釋為何Valentine選擇叛變

23:13 "Nothing personal" 這個說法我也很推薦大家記一下,非常常見
字面上的意思就是「沒有私事」,很適合撂狠話的時候說「我就公事公辦而已喔」的概念

25:33 又是一個很棒的雙關梗,因為當下必須看懂才有趣所以我補在螢幕上了

26:19 同上

26:42 同上上

27:39 這句話真的超有老式電影自白的味道的
"It's not what it used to be, but neither am I."「這裡不再是以往的樣子,但我也一樣」

27:46
感謝Bilibili的觀眾「及川黑阿婆」告知
Peacock是說"Defective Comics" (殘缺人士漫畫集)
(因為Peacock跟Big Band其實都有損失身體器官並被機械取代)
這樣一來後面Big Band說我不想搶妳風頭的玩笑就更有意思了



影片內容非一人完成,十分感謝與我一同製作此影片的朋友們


遊戲官方網站:
http://skullgirls.com/

Skullgirls Steam網站:
http://store.steampowered.com/app/245170/Skullgirls/


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華語「V得C」與「V到C」補語結構分析及教學建議

為了解決for後面動詞的問題,作者駱宛辰 這樣論述:

本文旨在探討「V得C」及「V到C」兩種動補結構的異同。在現代漢語中,有兩種狀態補語結構,第一種是發展已經非常成熟的「V得C」結構,第二種則是尚處於發展階段的「V到C」結構。當補語表示結果時,兩種結構在格式相同的情況下可同時合法,如:「張三跑得很累」可以轉換成「張三跑到很累」;但並非所有條件下都可以同時存在且交替使用,比如「張三跑得很快」就不能換成「*張三跑到很快」。過去已有學者注意到此現象,然而考察文獻後發現,「V得C」及「V到C」結構的比較研究不多,且研究大多只提及可替換與不可替換的情形,卻未清楚解釋原因。筆者認為兩種結構無法替換的原因,應追溯到結構本身的差異,有鑑於此,本文首先考察「V得

C」及「V到C」狀態補語結構的語法分布,依照「V」及「C」成分的不同整理出兩種結構的搭配情況。接著使用自省語料,從構式語意、語義指向、否定結構以及致使用法四個層面,以最小差異對呈現兩種結構在句法上的分歧,並藉由測試以及分析句子的合法性,提出合理的解釋。研究結果發現句法上「V得C」中的「得」為「補語標記」,語義虛化僅剩下引介補語的功能及構式語意,並且「V得C」結構可以表示狀態、程度或結果。然而「到」仍具有「累積、到達」的實詞義,語法上將「到」視為「次要謂語」,以「到」引介補語時受到語義影響,「V到C」結構只能表示到達的程度或結果。也就是說,「V到C」結構不具有表達狀態的功能,所以當「V得C」結構

用來表示狀態時,兩者就會出現分歧無法相互替換。最後,本文考察了現有教材中「V得C」及「V到C」結構的分級和排序,使用《TOCFL學習者語料庫》蒐集語料進行偏誤分析,了解學習者的習得情況及困難,並針對偏誤提出相關教學建議,希望本研究結果能為實際教學作出貢獻。

超越英文法:大量應用語意邏輯策略,以500則錯誤例示,心智鍛鍊英文認知能力,一掃學習迷思!

為了解決for後面動詞的問題,作者黃宋賢 這樣論述:

學習方法 永遠沒有最好,只有更超越!   擁有二十多年英語教學資歷 深受英語教學界老師們推崇的黃宋賢老師,   嘔心大作《超越英文法》重磅出擊!   是國內第一本取材自各類英文學習書、各類英文升學試題內的錯例,   大量應用「語意邏輯」策略,以貼近「認知教學」理念,達親理解遠記憶目的,   釐清連老師們都會犯的文法謬誤/語詞錯用,幫助徹底學好英文文法。   ★最佳字句鍛鍊法   ★適合各級全民英檢   以下的例子在書上及媒體教學上經常看得到:   1. Who is the man standing by the window?   站在窗邊的那個人是誰?   = Who is th

e man who stands by the window?   2. The movie is based on an event that happened decades ago.   這部電影是根據幾十年前發生的一個事件改編的。   =The movie is based on an event happening decades ago.   這些文句結構都很完美,但斜體字部分卻不合法!   原來我們所學的只是形式英文!! 本書特色   1. 以500則例示,清楚點出盲點,去除謬誤、揭開學習迷思   作者長年關注國內英語教科書、入學考試試題、文法學習用書的語料,因此本書所集

句子均出自於英文課本、文法書、參考書、學測、基測試題等處,集結500則誤句/劣句,揭示長時間以來,連教師都會犯的使用錯誤或是不曾察覺的英文誤用,徹底導正學習者觀念。   2. 解析說明,一針見血,清晰易懂具新意   全書解析說明都佐以例句,其中包含名言佳句、字典例句,加深讀者印象,實為本書的一大特色。另外,透過「關鍵解說」的錯誤分析,讓讀者思考錯誤點之後,隨即提供清楚易懂的精闢解釋,針對各詞類、句型、比較法等誤用情況深入剖析,直指問題核心,令讀者醍醐灌頂、茅塞頓開。   例:   •作者從「英文定義」著手,來分辨when/while或as if/as though的根本差異   •作者提出弱

勢名詞後不接不定詞to-V的概念   •對於現在進行式/現在簡單式的誤用,提出解方,只要了解何謂靜態動詞、動態動詞,並判   斷句子是常態敘述或特定敘述就能正確使用這兩個時態。   3. 點線面的延伸脈絡鋪展,文法學習更完整   「進階補充」單元,不僅一針見血針的對文法謬誤及錯用文字延伸做更多關鍵性的知識補充/說明,同時網狀式的將相關必知/必學內容一併收錄,以理解、思考取代模仿、背誦,語言學習方能全面、深入。   4. 從「語詞定義」著手,引領讀者審視語詞用法   每一則例示,皆從語詞定義著手,說明語詞在句子中的用法,描繪事件的合理樣貌,引導讀者審視語詞用法及事件邏輯,熟捻地開出解決方案,

而且是「數個方案」—明確列出句子修潤方式,助其不再寫出形式正確,實則語意不通的文句。   5. 第一本選材自「出自教師們手筆」編寫的參考書/考題   全書內容,不僅是國內「第一本」選材自包括英語教科書及大考試題裡的例示,亦是作者二十多年英語教育哲學的具體實踐,其過程貼近「認知教學」理念,對於現今英語文教學將造成深遠的影響,舉凡:英語學習、教學現場、教材教法、測驗評量、英語教育決策等面向,都將深受本書的衝擊。 英語教學界讚聲推薦   Tony Coolidge ▏美國作家兼駐台通訊記者   楊智民 ▏格林法則研究專家   蘇秦 ▏兩岸英語學習叢書暢銷作者   王瑜璨 ▏ 補教名師   張戴

倫 ▏ 補教名師   黃冠雯 ▏ 國小老師   陳美燕 ▏ 國中英文老師   The book is full of logic, explanations, and examples, so that intuitive learning is possible. The result will be a great time savings for students, who no longer have to resort to rote memorization to improve their English writing skills.—Tony Coolidge(美國作家兼駐

台通訊記者)   讀到時態這章節時,更令筆者拍案叫絕,作者對於現在進行式/現在簡單式的誤用,提出解方……本書精彩之處俯拾即是,書中每個章節含金量高,一掃過往的學習迷思。—楊智民(格林法則研究專家)   各個例示中,老師總能從語詞的定義著手,說明語詞在句子中的用法,引導讀者審視語詞用法及事件邏輯……更棒的是,老師熟捻地開出數個明確列出句子修潤方式。足見老師敏銳的洞察力及精湛的英語造詣。—蘇秦(兩岸英語學習叢書暢銷作者)   老師所教導的,很多時候不是文法,而是更高階段的修辭了!台灣的英文教學書,真的非常難得看到這類書籍的出版。—王瑜璨(補教名師)   有了這本,我可以不再苦苦尋覓更好的文

法書了!謝謝老師無私分享「質高量足」的智慧。—張戴倫(補教名師)   本書獨特之處,在於揚棄一般英文學習書只提供資料,讓讀者生吞活剝的陋習,幫助讀者建立以語意邏輯為核心的學習策略,讓讀者知其然,也知其所以然。—黃冠雯(國小老師)   作者透過錯誤修正之際,處處展現其精密的邏輯解析能力,將貌似艱難的問題,瞬間化為烏有。親理解遠記憶,亦這是本書獨有的特點!—陳美燕(國中英文老師)

基於人工智慧之中文故事生成 後處理系統

為了解決for後面動詞的問題,作者李佳穎 這樣論述:

隨著近年來硬體技術的進步,人工智慧的技術得以有足夠的運算能力進行計算,經深度學習的方式進行大量運算後,在影像處理、自然語言處理等多個領域上都有很好的成效。由於語言的複雜性,在近幾年也提出了許多新的模型架構,使模型可以理解、使用人類語言。雖然這些新的架構學習效果在不同的任務下表現優異,但仍會礙於模型能學習的特徵有限的條件下,即使能夠生成順暢的語句,但對於如人物關係等特徵仍無法很有效的學習。且也因模型以關注前面的詞進行生成,當生成時遇到如量詞這種須關注後面的詞才能正確預測並生成的狀況下,會導致生成的詞不恰當,進而影響後續詞的生成。故本論文基於控制生成詞性排序的生成語言模型,分別對人物打鬥關係與量

詞設計不同的機制進行修正,其中人物打鬥關係使用了統計的方式進行計算並建立成有向圖;而量詞採用了傳統的分類模型one-against-all SVM(Support Vector Machine)訓練。對於生成句子中詞性與排序不符的地方利用Fasttext與BERT Fine-tune兩種不同的模型,並設計不同的機制分別做調整,使生成句子的詞性排序與指定的詞性排序完全一致。