recommend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

recommend動詞的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦廖柏森寫的 英文研究論文寫作:搭配詞指引(第二版) 和希伯崙編輯部的 英語會話萬用句型【書+1片朗讀MP3光碟】都 可以從中找到所需的評價。

另外網站【超實用】在5分鐘內學會如何用英文給別人意見! - 經理人也說明:在以上三個動詞裡面,"advise"是最強烈,最具有說服性的,通常有給予忠告或是警告的意味,"suggest"與"advise"意思上相似,但沒有那麼強烈。"Recommend" ...

這兩本書分別來自眾文 和希伯崙所出版 。

國立屏東大學 華語文教學碩士在職學位學程 余昭玟所指導 葉欽勝的 華語教材中的量詞研究-以三種華語教材為探討對象 (2019),提出recommend動詞關鍵因素是什麼,來自於量詞、華語教材、華語八千詞表、艾賓浩斯記憶與遺忘曲線理論。

而第二篇論文中原大學 資訊工程研究所 賀嘉生、鄭憲永所指導 林志睿的 社群網路詞語關係模型分析-以聊天機器人作為應用 (2019),提出因為有 知識模型、共詞、詞向量、關聯分析、問答系統的重點而找出了 recommend動詞的解答。

最後網站recommend 動詞用法則補充:recommend 動詞 用法. by. 尚無留言. 2. recommend 表示「推薦某人做某事」的意思. 在英文裡,推薦某人做某事會有兩種用法,第一種是「recommend + Ving」,第二種用法 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了recommend動詞,大家也想知道這些:

英文研究論文寫作:搭配詞指引(第二版)

為了解決recommend動詞的問題,作者廖柏森 這樣論述:

第一本介紹論文搭配詞用法的寫作指引, 正確搭配詞彙,提升學術寫作專業度!   以搭配詞 (collocation) 學習英文的觀念,近年來已日益普及而受到重視。本書針對常用的學術寫作詞彙及其常見的搭配形式整理而成,讓學習者避開中式英文的陷阱,有效率地寫出自然而流暢的英文論文,不再「搭錯」詞。   舉例來說:「『犯』罪」稱作 “commit” a crime,「『犯』錯」是用 “make” a mistake,而「『犯』法」則是 “break” the law。   對於論文寫作者而言,搭配詞的選擇尤須謹慎,因為學術寫作涉及專門的領域和特殊文體要求,許多詞彙在一般英文及學術英文的使用上

,就有語義上的差異。   例如:approach作為動詞,在一般英文中常表「接近」,但在學術英文中,卻比較常當作「處理」,如approach the problem(處理此問題);又如argue,一般常作「爭論」,在學術英文中,argue則解釋為「主張」,如the research argued...(此研究主張…)。   國內第一本學術搭配詞專業書籍   作者廖柏森教授,累積多年來所蒐集的學術寫作高頻用字,依詞性分類,整理出4000種字詞搭配變化。寫作者依文境直接選用搭配,不但省去查證時間,讓用字更顯靈活。   全新第二版,新增了搭配詞彙的用法說明、搭配例句和練習題數量,同時也刪除部

分相對簡易的搭配詞彙和例句,讓內容難易度一致。另外,書中從國際英文期刊、學術書籍及語料庫中,篩選出實際的豐富例證,讓寫作者能確實掌握英文論文寫作的精準度,全面提升學術英文論文的專業水準!   廖柏森教授的「英文研究論文指引」系列一套六本,分別從關鍵句、文法、搭配詞、段落、口語報告及摘要六個主題,結合理論與實務,兼顧深度與廣度,指引寫作者從點線面發展出一篇英文論文,是每位有撰寫英文論文需要的學術工作者不可或缺的案頭書。 名人推薦   國立清華大學資工系暨資訊系統與應用研究所教授  張俊盛   廖教授針對常用學術詞彙,選取例句加以翻譯,並透過搭配詞分析,指引學子在寫作論文時適當地用字遣詞。相

信讀者熟讀本書後,對於正式的學術詞彙就能運用自如,熟練英文的名詞、動詞、形容詞、副詞、介系詞等的搭配使用,寫出接近英語母語者的流暢文字。   國立臺灣師範大學英語學系教授 陳浩然   廖教授的新作針對國內學子學術英文寫作的主要困難──搭配詞,進行深入的介紹及講解。本書內容豐富,充分納入學術期刊、書籍和語料庫的搭配句型實例。對於需要以英文撰寫學術論文的研究人員及莘莘學子必定會有極大的助益。  

華語教材中的量詞研究-以三種華語教材為探討對象

為了解決recommend動詞的問題,作者葉欽勝 這樣論述:

  量詞是漢藏語系語言的獨有特徵,且量詞語族龐大數量種類繁多,量詞之於華語教學及學習者,經常是老師難教、學生難學,尤其是對於非漢語文化圈母語中缺乏量詞的學習者而言特別感到困擾,以致於經常用錯量詞、誤用量詞甚至迴避使用量詞,因此,始終是亟待突破的難點。  本論文針對現行三種華語教材的量詞進行相關的統計與分析,並以「《華語八千詞表》量詞統計表」(《八千詞表》)作為三種華語教材量詞的檢視依據和標準,再分從第二語言教學理論及華語量詞採分階段教學等面向進行探討,發現問題並提出一些建議,希望有助於華語量詞的精準教學。  本論文首先藉由回顧量詞相關的文獻,對量詞的定名、分類、語言特徵及其用法搭配的關係等釋

義面加以介紹,並針對量詞學習的問題進行探討。接著,以教材量詞複現率的統計與分析,並結合艾賓浩斯記憶與遺忘曲線理論檢視教材量詞複現率及複現間隔課數等相關問題為核心,發現教材量詞複現率編排上的問題,進而提出具體的改善建議。最後,借鑑第二語言教學法相關文獻建立語言教學理論認知,接續闡述華語量詞教學採初級、中級到高級階段循序漸進教學的方式,並對三種華語教材中的量詞問題做總體的回顧與建議。

英語會話萬用句型【書+1片朗讀MP3光碟】

為了解決recommend動詞的問題,作者希伯崙編輯部 這樣論述:

  # 英文學那麼久還是無法完整表達意思嗎?   # 常常因為怕說錯而不敢開口嗎?   其實啊~只要學會句型,用英語溝通就容易了!   許多人學英文時都會努力地背單字、片語,也會學文法與句型,然而在面對外國人時,卻常常無法說出正確完整的句子。主要的原因在於我們對於英文的語法不熟悉,在表達過程中常用中文思考,經過轉換過程,往往就無法正確的想法。所以本書從基本句型教起,引導讀者從基礎的會話中開始熟悉,並能有信心的使用英語來溝通。   編輯都知道!「五大特色教學」讓你的英語溝通能力再升級!   本書收錄的句型主要以生活中的各種情境為主,包括邀請、道謝、致歉、祝福,討論溝通時的建議、徵詢意

見、提出疑問、說明因果,表達自我意願、感受、看法等18 個單元,共有150 個句型。語言學習的重點就在於溝通,而表達情感是溝通的第一步,本書希望藉由這18個日常生活中的常見對話情景,從彼此間的對話開始,整理出簡單的句型說明,讓讀者可以嘗試融入對話情景中學習,將這些句型靈活運用,便能面對大多數用英語溝通的各種狀況,幫助你活用句型。   例句一:(提出邀請)   你想喝熱可可嗎?   Do you feel like some hot cocoa?   例句二:(提議做法)   我們要不要找個地方坐下來?   Shall we find a place to sit down?   1)利用

該單元句型設計情境對話並以趣味插畫來呈現,讓你能夠深入情境,一來先讓讀者初步熟悉相關的句型,同時還可以學習到該如何回應的用法。   2)每個句型先提供「公式」,幫助讀者了解句子基本架構。之後再針對使用情境、用法及注意事項加以說明。接著,套用公式,提供6 到8 個精心設計的句子,透過反覆練習幫助讀者熟悉該句型的語法。   3)「多學一點點」提供與該句型相關用法,讓讀者可以舉一反三,靈活運用。   4)「寫寫看!」不只是單純的小試身手而已,在這裡我們設計了簡單的會話,你除了可以測驗對該句型的掌握度外,回答或回應也是不可忽視的部分。   5)「動動腦!」學習句型最重要的目的就是能靈活運用,因

此我們設計了生活中會遇到的實境對話或邀請,讓你能夠知道在什麼情況該用什麼方式來表達。      朗讀MP3光碟 + LiveABC智慧點讀筆   隨點隨唸、雙效學習,成果再加倍!   本書附有朗讀MP3光碟,收錄由英語母語人士錄製書上的例句和對話,也可以搭配LiveABC智慧點讀筆(需另加購)隨選隨聽,讓你輕鬆掌握英文句型、熟悉語法結構,遇到要用英語溝通時,也不會再擔心聽不懂、說不出口了。   現在就翻開本書,跟我們一起學習吧!  

社群網路詞語關係模型分析-以聊天機器人作為應用

為了解決recommend動詞的問題,作者林志睿 這樣論述:

本篇設計ㄧ套如何從語料庫中建構文本詞語關係知識模型方法,利用此模型可以分析出語料庫主題走向,並且了解整個語料庫的知識核心。此知識模型的建構是透過文本資料索取、文本資料前處理、文本分析、知識模型建構,文本資料索取沒有特定的資料樣本,不論是電子書或是紙本書籍,都可以作為資料索取的對象,文本資料前處理是清理不必要的資訊,以及轉換格式,以便於後面的文本分析。文本知識模型建構方法,分別為共詞關聯分析、詞向量分析、詞頻分析。第一個是文章中的詞語組合機率計算,依詞語間同時出現機率建構出詞語關聯模型。第二個是計算詞語之間的詞向量距離,將建構出詞語相似模型。第三個為找出詞語和文章的關係,計算文章的詞頻,在計算

詞語在文章的比重,算出詞語與文章之間的關聯度,建構出詞語篇章模型,知識模型存取方式以圖形資料庫方式儲存。詞語關係知識模型能夠應用在各種系統,例如:在搜尋服務上,可以推薦更多相關的詞語,或是在客戶服務系統上提供答覆客戶的問題。而本研究將此模型套用到ChatBot上,讓使用者在Line平台,與聊天機器人互動,並且能有效推薦相關的詞語以及相關的文章。