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GRE詞彙帝國

為了解決百度翻譯的問題，作者楊子江曹紹升 這樣論述：

《GRE詞彙帝國》共有五章，分別為靜止運動類詞彙、單一眾多類詞彙、光明黑暗類詞彙、善良邪惡類詞彙、閱讀必考詞彙。另外還有四個附錄，分別為詞根匯總表、常見英文首碼表、矛盾關係歸納和GRE數學考試部分詞彙。 楊子江，美國賓夕法尼亞大學教育學訪問學者。原新東方集團教師培訓師，新東方20周年功勳教師。北京新東方學校北美專案經理，15年教學管理與授課經驗。百度翻譯APP詞彙教師。 曾自駕20萬英里走訪過美英上百所名校，對學校的要求和針對性的學習規劃有豐富的經驗和資料積累。面授帶過近15萬學員，網課學員不完全統計約50萬人次。帶出過數萬名高分學員，並幫助過數百名學員申請到名校。 曹

紹升，阿里巴巴人工智慧演算法專家。曾在新加坡訪問學習和工作，先後在微軟亞洲研究院和IBM研究院實習工作，主攻計算語言學方面的研究，將詞根詞源知識結合機器學習方法，有多篇論文發表在人工智慧會議上。2013年在北京新東方學習GRE課程時，結緣了楊子江老師，系統地學習了詞源理論，後來也成為本書的合著者。 止運動類詞彙 單一眾多類詞彙 光明黑暗類詞彙 善良邪惡類詞彙 閱讀必考詞彙 附錄 1　詞根匯總表 附錄 2　常見英文首碼表 附錄 3　矛盾關係歸納 附錄 4　GRE 數學考試部分詞彙   學英語是一件辛苦的事，中國的考生在面臨英語考試的時候，單詞關往往過得很辛

苦，不僅僅是出國留學，國內考試也是如此，單詞背不下來是所有人的痛。 　　 即使很多學霸級的考生能把詞彙書背很多遍，但在實際閱讀的時候，仍會發現“詞不達意”的情形，表現為：你把所背過的單詞的中文意思，放到原文中去，卻不知道原文在說什麼，句子看不懂。 　　 這種情況下，學生想把問題真正解決，以往的方式是： 　　1.背下所有的中文翻譯。 　　2.背下所有的英文詞條。 　　 但這種做法是不現實的，市面上出版的詞彙書實在不少，但大部分都不能有效地解決這個問題。今天有幸讀到楊子江老師的詞彙書，真可謂一種行之有效的創新嘗試。 　　 楊子江老師2004年進入新東方，講過四六級、考研、雅思、託福、SAT、GRE

、GMAT等課程，一路走來，成為新東方集團的教師培訓師，也是新東方20周年功勳教師榮譽的獲得者。 　　 詞彙帝國系列圖書給我印象最深刻的地方，也是有別於其他詞彙書的地方，是每個單詞下面都增加了這個單詞所要描繪的類集範疇。 　　 因為英文是一種從功能上描繪世界的語言體系，和中文不一樣，中文更多從性質或者表像上描述，這就導致了中英文之間語言上的不完全對等的互譯性，這也是為什麼翻譯要達到“信達雅”的狀態這麼困難的原因。 　　 詞彙帝國系列中，對每個單詞的類集歸納，將使得英語學習者會更好、更全面地理解和記憶這個單詞，從而學到真正的英文精髓。朗文、牛津、劍橋、韋伯斯特，這些美國權威的字典並沒有為中國人學

英語對每個單詞進行類集歸納，詞彙帝國系列則做到了。 　　 這種創新的學習方法，將會讓英語學習者更有效率地理解和記憶單詞，更能體會英語原文所描述的狀態和英語語言的簡潔與美感。 　　 很多學生在英語學習過程中還有一個痛點，就是單詞都認識，句子看不懂。如果通過語法的方式去學習，往往是催眠神器，過於枯燥的方法讓大多數人堅持不到最後。 　　 楊子江老師使用大資料統計對長難句的變化形式進行歸類分析，不使用語法講解的模式，而是思維邏輯的方式，讓學生熟悉各種類型長難句的拆分，通過對300個最難的學術句子的分析，讓學生輕鬆突破閱讀障礙，真正把英文當成一種學習和溝通的工具，而不是一門難學的學科。 　　 英語和我們

的漢語一樣，隨著時代的變遷也變得越來越博大精深，學好英語是值得我們一輩子去探索的事。我希望廣大考生能從這一系列的詞彙和長難句圖書中獲益，在學習上事半功倍，做到英文能力和考試成績快速高效地雙提高。

百度翻譯進入發燒排行的影片

短文評論之情緒分析研究

為了解決百度翻譯的問題，作者謝維宸 這樣論述：

目前運用網路(Internet)的人數日與漸增，無論是電腦網路、手機行動網路都與我們的生活息息相關，甚至在人與人的交流、報章雜誌間的資料，都可以使用電腦、手機的網路來進行沒有距離限制的溝通及閱讀。由於網路資訊共享的趨勢，情緒分析成為資料探勘領域的熱門主題，常見的情緒分析多著重於部落格文章、新聞雜誌等比較長篇的文章中，然而近年來微網誌盛行，短文數量也日漸增加，對短文進行分析的探討研究越來越多樣。因此本文的目的即為建立短文的情緒分析模式，先利用字典法的原理，使用台大NTUSD情緒辭典以及教育部國語辭典建置情緒辭典，蒐集google美食評論後，使用CKIP中文斷詞系統將文章拆解，並與辭典中的字詞比

對，計算出文章情緒分數，為了驗證系統的準確性，使用原始評論者所給予的分數、人工評分後的分數，兩者與系統進行比較，實驗中會發現系統與人工評分的分數有著很高的相同度，實驗結果與不同系統的比較也顯示出我們提出的短文情緒分析模型有一定的準確度。

考研詞彙帝國

為了解決百度翻譯的問題，作者楊子江等 這樣論述：

共分為兩個部分：第一部分是必考詞彙精析；第二部分是常考詞彙清單。 本書的編排方式是其有別於其他詞彙書的學術亮點：書中每一個詞條單詞後面會有音標和記憶次數，每記憶一遍，可以用鉛筆把一個方塊塗黑，便於大家統計是用幾遍記住這個單詞的，從而側重關注那些多遍才記住的單詞；單詞的英文釋義在前，中文釋義在後，目的是希望大家養成英文思維的習慣；單詞的詞根拆解部分，我們把詞根的英文解釋翻譯成最貼近的中文，讓大家更便於理解單詞想描述的範疇和含義，並且給出了同根詞的例子。“類”這個欄目是任何字典和詞彙書都沒有的，是“詞彙帝國”的原創，是根據單詞的詞根拆解給大家總結出這個單詞描述的範疇，在這個範疇下，不同的行業和專

業，會有不同的中文翻譯。所以記住了這個單詞的“類”範疇，就可以讀懂句子，即使不知道中文該怎樣翻譯*準確，也不會被中文釋義僵化和局限住對單詞的理解，更有利於大家準確地自學英文，更有效率地記憶單詞。 楊子江，美國賓夕法尼亞大學教育學訪問學者。原新東方集團教師培訓師，新東方20周年功勳教師。北京新東方學校北美專案經理，15年教學管理與授課經驗。百度翻譯APP詞彙教師。 曾自駕20萬英里走訪過美英上百所名校，對學校的要求和針對性的學習規劃有豐富的經驗和資料積累。面授帶過近15萬學員，網課學員不完全統計約50萬人次。帶出過數萬名高分學員，並幫助過數百名學員申請到*名校。 曹紹升，人

工智慧演算法專家。曾在新加坡訪問學習和工作，先後在微軟亞洲研究院和IBM研究院實習工作，主攻計算語言學方面的研究，將詞根詞源知識結合機器學習方法，有多篇論文發表在人工智慧會議上。2013年在北京新東方學習GRE課程時，結緣了楊子江老師，系統地學習了詞源理論，後來也成為本書的合著者。

具屬性分類之短文評論情緒分析研究

為了解決百度翻譯的問題，作者張鶴 這樣論述：

科技日新月異，技術瞬息萬變，現今已是一個資訊爆炸的時代，人與人之間的溝通已然從書信轉變成社群軟體，通訊不再受到距離的限制，也導致網路上充斥著各式各樣的文章，小至商品評論，大至論文期刊，皆可在網路上瀏覽取用，人們已經離不開網路了，然而要在充斥著雜訊的資料海中找到對我們有用的知識實屬不易，故而近年來大數據、資料探勘以及機器學習逐漸被大家所重視。有鑑於此，本文目的即為建立多屬性短文情緒分析模式，先使用NTUSD以及知網之辭典建立詞庫，而後收集大量資料作為訓練資料並交由人工標註屬性後，再將訓練資料交由CKIP中文斷詞系統將短文斷詞後，交由機器分析各屬性關鍵詞以及情緒詞之極性，分別建立關鍵詞庫以及擴充

正負詞庫情緒詞之極性，為驗證本文提出方法之正確性，使用人工評分後的分數與本文方法算出之分數進行比較，再將本文系統之簡單貝氏分類器移除並改用原始正負詞庫資料做情緒分析，並與本文方法做比較，實驗結果顯示本文提出之方法有一定的準確性。