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TensorFlow與自然語言處理應用

為了解決net teacher中文的問題，作者李孟全 這樣論述：

自然語言處理（NLP）是電腦科學、人工智慧、語言學關注電腦和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。自然語言處理是機器學習的應用之一，用於分析、理解和生成自然語言，它與人機交互有關，最終實現人與電腦之間更好的交流。 本書分為12章，內容包括自然語言處理基礎、深度學習基礎、TensorFlow、詞嵌入（Word Embedding）、卷積神經網路（CNN）與句子分類、迴圈神經網路（RNN）、長短期記憶（LSTM）、利用LSTM實現圖像字幕自動生成、情感分析、機器翻譯及智慧問答系統。 本書適合TensorFlow自然語言處理技術的初學者、NLP應用開發人員、NLP研究人員，也適合高等院校和培訓學

校相關專業的師生教學參考。     第1章  自然語言處理基礎 1 1.1  認識自然語言處理 2 1.2  自然語言處理方面的任務 2 1.3  第一階段：偏理論的理性主義 4 1.4  第二階段：偏實踐應用的經驗主義 5 1.5  第三階段：深度學習階段 7 1.6  NLP中深度學習的局限性 9 1.7  NLP的應用場景 10 1.8  NLP的發展前景 13 1.9  總結 14 第2章  深度學習基礎 15 2.1  深度學習介紹 15 2.2  深度學習演變簡述 16 2.2.1  深度學習早期 16 2.2.2  深度學習的發展 17 2.2.3  深度學

習的爆發 17 2.3  神經網路介紹 18 2.4  神經網路的基本結構 19 2.5  兩層神經網路（多層感知器） 22 2.5.1  簡述 22 2.5.2  兩層神經網路結構 22 2.6  多層神經網路（深度學習） 23 2.6.1  簡述 23 2.6.2  多層神經網路結構 24 2.7  編碼器-解碼器網路 24 2.8  隨機梯度下降 25 2.9  反向傳播 27 2.10  總結 31 第3章  TensorFlow 32 3.1  TensorFlow概念解讀 32 3.2  TensorFlow主要特徵 33 3.2.1  自動求微分 33 3.2.2  多語言支援

33 3.2.3  高度的靈活性 34 3.2.4  真正的可攜性 34 3.2.5  將科研和產品聯繫在一起 34 3.2.6  性能*化 34 3.3  TensorFlow安裝 34 3.4  TensorFlow計算圖 40 3.5  TensorFlow張量和模型會話 42 3.5.1  張量 42 3.5.2  會話 43 3.6  TensorFlow工作原理 43 3.7  通過一個示例來認識TensorFlow 45 3.8  TensorFlow用戶端 47 3.9  TensorFlow中常見元素解讀 49 3.9.1  在TensorFlow中定義輸入 50 3.9.

2  在TensorFlow中定義變數 56 3.9.3  定義TensorFlow輸出 57 3.9.4  定義TensorFlow運算或操作 58 3.10  變數作用域機制 68 3.10.1  基本原理 68 3.10.2  通過示例解讀 69 3.11  實現一個神經網路 71 3.11.1  數據準備 71 3.11.2  定義TensorFlow計算圖 71 3.11.3  運行神經網路 73 3.12  總結 75 第4章  詞嵌入 77 4.1  分散式表示 78 4.1.1  分散式表示的直觀認識 78 4.1.2  分散式表示解讀 78 4.2  Word2vec模型（

以Skip-Gram為例） 84 4.2.1  直觀認識Word2vec 85 4.2.2  定義任務 85 4.2.3  從原始文本創建結構化資料 85 4.2.4  定義詞嵌入層和神經網路 86 4.2.5  整合 87 4.2.6  定義損失函數 89 4.2.7  利用TensorFlow實現Skip-Gram模型 93 4.3  原始Skip-Gram模型和改進Skip-Gram模型對比分析 96 4.3.1  原始的Skip-Gram演算法的實現 97 4.3.2  將原始Skip-Gram與改進後的Skip-Gram進行比較 98 4.4  CBOW模型 98 4.4.1  CB

OW模型簡述 98 4.4.2  利用TensorFlow實現CBOW 演算法 100 4.5  Skip-Gram和 CBOW對比 101 4.5.1  Skip-Gram和CBOW模型結構分析 101 4.5.2  代碼層面對比兩模型性能 102 4.5.3  Skip-Gram和CBOW模型孰優 104 4.6  詞嵌入演算法的擴展 105 4.6.1  使用Unigram分佈進行負採樣 105 4.6.2  降採樣 107 4.6.3  CBOW 和其擴展類型比較 107 4.7  結構化Skip-Gram和連續視窗模型 108 4.7.1  結構化Skip-Gram演算法 108 4

.7.2  連續視窗模型 110 4.8  GloVe模型 111 4.8.1  共現矩陣 112 4.8.2  使用GloVe模型訓練詞向量 112 4.8.3  GloVe模型實現 113 4.9  使用Word2Vec進行文檔分類 114 4.9.1  資料集 115 4.9.2  使用詞向量對文檔進行分類 115 4.9.3  小結 119 4.10  總結 120 第5章  卷積神經網路與句子分類 121 5.1  認識卷積神經網路 121 5.1.1  卷積神經網路的歷史演變 121 5.1.2  卷積神經網路結構簡述 122 5.2  輸入層 125 5.3  卷積運算層 12

6 5.3.1  標準卷積 126 5.3.2  帶步幅的卷積 127 5.3.3  帶填充的卷積 127 5.3.4  轉置卷積 128 5.3.5  參數共用機制 129 5.4  啟動函數 131 5.4.1  常見啟動函數及選擇 131 5.4.2  各個非線性啟動函數對比分析 132 5.5  池化層 134 5.5.1  理解池化 134 5.5.2  池化作用 135 5.5.3  池化 135 5.5.4  平均池化 136 5.6  全連接層 136 5.7  整合各層並使用反向傳播進行訓練 137 5.8  常見經典卷積神經網路 138 5.8.1  AlexNet 138

5.8.2  VGGNet 143 5.8.3  Google Inception Net 146 5.8.4  ResNet網路 149 5.9  利用CNN對MNIST資料集進行圖片分類 150 5.9.1  資料樣本 151 5.9.2  實現CNN 151 5.9.3  分析CNN產生的預測結果 153 5.10  利用CNN進行句子分類 154 5.10.1  CNN結構部分 154 5.10.2  池化運算 157 5.10.3  利用CNN實現句子分類 158 5.11  總結 160 第6章  迴圈神經網路 161 6.1  計算圖及其展開 162 6.2  RNN解讀 1

63 6.2.1  序列資料模型 163 6.2.2  數學層面簡要解讀RNN 165 6.3  通過時間的反向傳播演算法 166 6.3.1  反向傳播工作原理 166 6.3.2  直接使用反向傳播的局限性 167 6.3.3  通過反向傳播訓練RNN 168 6.3.4  截斷BPTT 168 6.3.5  BPTT的局限性——梯度消失和梯度爆炸 168 6.4  RNN的應用類型 170 6.4.1  一對一的RNN 170 6.4.2  一對多的RNN 170 6.4.3  多對一的RNN 171 6.4.4  多對多的RNN 171 6.5  利用RNN生成文本 172 6.5.1

  定義超參數 172 6.5.2  隨著時間的推移展開截斷BPTT的輸入 173 6.5.3  定義驗證資料集 173 6.5.4  定義權重值和偏差 174 6.5.5  定義狀態永久變數 174 6.5.6  使用展開的輸入計算隱藏狀態和輸出 174 6.5.7  計算損失 175 6.5.8  在新文本片段的開頭重置狀態 175 6.5.9  計算驗證輸出 176 6.5.10  計算梯度和優化 176 6.6  輸出新生成的文本片段 176 6.7  評估RNN的文本結果輸出 177 6.8  困惑度——文本生成結果品質的度量 178 6.9  具有上下文特徵的迴圈神經網路——RNN

-CF 179 6.9.1  RNN-CF的技術說明 180 6.9.2  RNN-CF的實現 181 6.9.3  定義RNN-CF超參數 181 6.9.4  定義輸入和輸出預留位置 181 6.9.5  定義RNN-CF的權重值 182 6.9.6  用於維護隱藏層和上下文狀態的變數和操作 183 6.9.7  計算輸出 184 6.9.8  計算損失 185 6.9.9  計算驗證輸出 185 6.9.10  計算測試輸出 186 6.9.11  計算梯度和優化 186 6.10  使用RNN-CF生成的文本 186 6.11  總結 188 第7章  長短期記憶 190 7.1  

LSTM簡述 191 7.2  LSTM工作原理詳解 192 7.2.1  梯度資訊如何無損失傳遞 194 7.2.2  將資訊裝載入長時記憶細胞 194 7.2.3  更新細胞狀態可能產生的問題及解決方案 196 7.2.4  LSTM模型輸出 199 7.3  LSTM與標準RNN的區別 200 7.4  LSTM如何避免梯度消失和梯度爆炸問題 201 7.5  優化LSTM 203 7.5.1  貪婪採樣 203 7.5.2  集束搜索 204 7.5.3  使用詞向量 205 7.5.4  雙向LSTM 206 7.6  LSTM的其他變體 207 7.6.1  窺視孔連接 207 7

.6.2  門控迴圈單元 208 7.7  總結 210 第8章  利用LSTM自動生成文本 211 8.1  文本到文本的生成 212 8.1.1  文本摘要 212 8.1.2  句子壓縮與融合 213 8.1.3  文本複述生成 213 8.2  意義到文本的生成 214 8.2.1  基於深層語法的文本生成 214 8.2.2  基於同步文法的文本生成 215 8.3  資料到文本的生成 216 8.4  文本自動生成前的資料準備 218 8.4.1  資料集 218 8.4.2  預處理數據 220 8.5  實現LSTM 220 8.5.1  定義超參數 221 8.5.2  定

義參數 221 8.5.3  定義LSTM細胞及其操作 223 8.5.4  定義輸入和標籤 223 8.5.5  定義處理序列資料所需的序列計算 224 8.5.6  定義優化器 225 8.5.7  隨著時間的推移衰減學習率 225 8.5.8  進行預測 226 8.5.9  計算困惑度（損失） 227 8.5.10  重置狀態 227 8.5.11  貪婪採樣打破重複性 227 8.5.12  生成新文本 227 8.5.13  示例生成的文本 228 8.6  標準LSTM與帶有窺視孔連接和GRU的LSTM的比較 229 8.6.1  標準LSTM 229 8.6.2  門控迴圈單元

231 8.6.3  帶窺視孔連接的LSTM 233 8.6.4  隨著時間的推移訓練和驗證困惑度 235 8.7  優化LSTM——集束搜索 236 8.7.1  實現集束搜索 236 8.7.2  使用集束搜索生成文本的示例 238 8.8  改進LSTM——使用詞而不是n-gram生成文本 239 8.8.1  維度問題 239 8.8.2  完善Word2vec 239 8.8.3  使用Word2vec生成文本 240 8.8.4  使用LSTM-Word2vec和集束搜索生成文本的示例 241 8.8.5  困惑度隨著時間推移的變化情況 242 8.9  使用TensorFlow

 RNN API 242 8.10  總結 246 第9章  利用LSTM實現圖像字幕自動生成 247 9.1  簡要介紹 248 9.2  發展背景 248 9.3  利用深度學習框架從圖像中生成字幕 249 9.3.1  End-to-End 框架 249 9.3.2  下拉式列示方塊架 251 9.3.3  其他框架 252 9.4  評估指標和基準 253 9.5  近期研究 254 9.6  圖像字幕的產業佈局 255 9.7  詳解圖像字幕自動生成任務 255 9.7.1  認識資料集 255 9.7.2  用於圖像字幕自動生成的深度學習管道 257 9.7.3  使用CNN提取

圖像特徵 259 9.7.4  使用VGG-16載入權重值並進行推理 260 9.7.5  學習詞向量 264 9.7.6  為LSTM模型準備字幕資料 265 9.7.7  生成LSTM的資料 266 9.7.8  定義LSTM 267 9.7.9  定量評估結果 270 9.7.10  為測試圖像集生成字幕 273 9.7.11  使用TensorFlow RNN API和預訓練的GloVe詞向量 276 9.8  總結 284 第10章  情感分析 286 10.1  認識情感分析 286 10.2  情感分析的問題 288 10.3  情感文檔分類 291 10.4  句子主觀性與情

感分類 292 10.5  基於方面（Aspect）的情感分析 293 10.6  情感詞典生成 293 10.7  意見摘要 294 10.8  比較觀點分析 294 10.9  意見搜索 295 10.10  垃圾評論檢測 295 10.10.1  垃圾評論概述 295 10.10.2  垃圾評論的類型 296 10.10.3  可觀察到的資訊 297 10.10.4  資料樣本 298 10.10.5  垃圾評論檢測方法 299 10.11  評論的品質 302 10.12  利用TensorFlow進行中文情感分析實現 304 10.12.1  訓練語料 304 10.12.2  分詞

和切分詞 304 10.12.3  索引長度標準化 305 10.12.4  反向切分詞 305 10.12.5  準備詞向量矩陣 306 10.12.6  填充和截短 306 10.12.7  構建模型 306 10.12.8  結論 307 10.13  總結 308 第11章  機器翻譯 310 11.1  機器翻譯簡介 311 11.2  基於規則的翻譯 312 11.2.1  基於轉換的機器翻譯 312 11.2.2  語際機器翻譯 314 11.2.3  基於字典的機器翻譯 317 11.3  統計機器翻譯 318 11.3.1  統計機器翻譯的基礎 318 11.3.2  基於

詞的翻譯 319 11.3.3  基於短語的翻譯 319 11.3.4  基於句法的翻譯 320 11.3.5  基於分層短語的翻譯 321 11.3.6  統計機器翻譯的優勢與不足 321 11.4  神經網路機器翻譯 321 11.4.1  發展背景 321 11.4.2  神經網路機器翻譯的特性 323 11.4.3  通過例子來認識神經網路機器翻譯（NMT）模型的結構 323 11.4.4  神經網路機器翻譯（NMT）模型結構詳解 323 11.5  神經網路機器翻譯（NMT）系統的前期準備工作 326 11.5.1  訓練階段 326 11.5.2  反轉源語句 327 11.5.3

  測試階段 328 11.6  BLEU評分——評估機器翻譯系統 329 11.6.1  BLEU簡述 329 11.6.2  BLEU度量 330 11.6.3  BLEU的調整和懲罰因數 332 11.6.4  BLEU得分總結 333 11.7  完整實現神經網路機器翻譯——德語到英語翻譯 333 11.7.1  關於樣本資料 334 11.7.2  預處理數據 334 11.7.3  學習詞向量 335 11.7.4  定義編碼器和解碼器 336 11.7.5  定義端到端輸出計算 338 11.7.6  神經網路機器翻譯系統運行結果（部分）的展示 339 11.8  結合詞向量訓練

神經網路機器翻譯系統 342 11.8.1  化資料集詞彙和預訓練詞向量之間的匹配 342 11.8.2  為詞嵌入層定義TensorFlow變數 344 11.9  優化神經網路機器翻譯系統 346 11.9.1  Teacher Forcing演算法 346 11.9.2  深度 LSTM 348 11.9.3  注意力模型 349 11.10  實現注意力機制 356 11.10.1  定義權重值 356 11.10.2  計算注意力 357 11.10.3  含有注意力機制的神經網路機器翻譯的部分翻譯結果 358 11.11  視覺化源語句和目標語句的注意力 361 11.12  歷史

性突破——BERT模型 362 11.12.1  BERT模型簡述 362 11.12.2  BERT模型結構 363 11.13  總結 364 第12章  智慧問答系統 366 12.1  概要 366 12.2  基於知識庫的問答 367 12.2.1  信息抽取 367 12.2.2  語義分析模式 371 12.2.3  資訊抽取與語義分析小結 374 12.2.4  挑戰 374 12.3  機器理解中的深度學習 375 12.3.1  任務描述 375 12.3.2  基於特徵工程的機器理解方法 378 12.3.3  機器理解中的深度學習方法 381 12.4  利用Tens

orFlow實現問答任務 386 12.4.1  bAbI資料集 386 12.4.2  分析GloVe並處理未知權杖 387 12.4.3  已知或未知的資料部分 388 12.4.4  定義超參數 390 12.4.5  神經網路結構部分 391 12.4.6  輸入部分 392 12.4.7  問題部分 392 12.4.8  情景記憶部分 392 12.4.9  注意力部分 393 12.4.10  答案模組 394 12.4.11  模型優化 395 12.4.12  訓練模型並分析預測 395 12.5  總結 397  

手把手教你寫:中學生英語作文入門

為了解決net teacher中文的問題，作者博爾 這樣論述：

一套實用的英語寫作指導書，旨在幫助中、小學生解決作文寫作過程中的難處，提高英語寫作水平。《手把手教你寫》系列共分為看圖作文、提示性作文、記敘性作文、應用作文四大部分，每一部分都包含「芒果家庭總動員」、「牛刀小試初體驗」、「佳作連連看」及「幽默輕博客」四個欄目。「芒果家庭總動員」以問答的形式向學生介紹了每種寫作的寫作方法及技巧；「牛刀小試初體驗」要求學生根據「芒果家庭總動員」里介紹的方法和技巧進行習作，以加強英語寫作技能；「佳作連連看」這一部分提供了多篇與本單元相關的經典作文，並給出了中文翻譯；「幽默輕博客」以微博的方式和學生進行互動，在快樂中提升自己的寫作能力。 Part

1看圖作文 Unit 1 看一幅圖作文 芒果家族總動員2 芒果聰聰來示范3 芒果明明巧串段3 芒果作文金鑰匙3 牛刀小試初體驗4 開動腦筋巧回答4 捕捉靈感我會寫5 自我評價5 佳作連連看5 My Bedroom6 The Morning of a Park7 Where Is Lei Feng？8 Our School Campus10 Don，t Keep Your Worries11 Saving Water13 Let’’s Do Something to Save Our Environment14 After Supper15 A Policeman17 An English Ev

ening 18 My Birthday Party19 Helping the Old21 Cooking Is Fun22 幽默輕博客23 Unit 2 看幾幅圖作文 芒果家族總動員24 芒果聰聰來示范25 芒果明明巧串段25 芒果作文金鑰匙26 牛刀小試初體驗26 開動腦筋巧回答26 捕捉靈感我會寫27 自我評價27 佳作連連看27 A Good Young Pioneer28 My Pleasant Day 29 In the Park30 Flying the Bird32 Christmas Day33 Xiaohong’’s Weekend35 A Helpful Boy36 T

est Paper38 How Dangerous the Trip Was！ 39 Civilized City40 A Traffic Accident42 Visiting Old Henry43 幽默輕博客44 Part 2提示性作文 Unit 3 文字提示性作文 芒果家族總動員46 芒果聰聰來示范46 芒果明明巧串段47 芒果作文金鑰匙47 牛刀小試初體驗47 開動腦筋巧回答48 捕捉靈感我會寫48 自我評價48 佳作連連看49 My Home49 My Study50 How to Be Happy 51 How to Behave Well52 The Students’’ Lu

nch in Our School54 Yi Jianlian55 I’’d Like to Work as a Volunteer56 Mother’’ s Day57 Visiting Jim58 Students’’ Safety59 Traffic Safety61 Using the Internet62 My Favourite Fruit63 Protecting Tigers64 How to Develop Good Living Habits65 How to Relax67 Proud of My School68 An Unforgettable Sports Meet

ing69 幽默輕博客70 Unit 4 表格提示性作文 芒果家族總動員71 芒果聰聰來示范71 芒果明明巧串段72 芒果作文金鑰匙72 牛刀小試初體驗72 開動腦筋巧回答73 捕捉靈感我會寫73 自我評價73 佳作連連看74 My Plan About the Summer Holiday74 My Brother and I75 An Outing76 The Daily Life of the Franklins77 Planting Trees79 An Accident 80 About Making Friends on Line81 Helping Zhuoma83 Our Ac

tivities After Class84 The Change of Zhang Hua’’s Life85 Breakfast Is Important86 The Activities of the School English Club88 Behaving Well During the Travel89 We Should Help Parents Do Housework90 Reading After Class91 Great Changes of Our School Life93 Our Ideal Jobs94 A Survey of Weekend Activiti

es95 Learning to Smile96 Lang Lang —a Well—known Pianist98 My American Friend99 幽默輕博客100 part 3：記敘文 Unit 5 寫人作文 芒果家族總動員102 芒果聰聰來示范102 芒果明明巧串段103 芒果作文金鑰匙103 牛刀小試初體驗103 開動腦筋巧回答103 捕捉靈感我會寫104 自我評價104 佳作連連看104 My Father104 My Pen Friend105 My Favourite Star107 My English Teacher108 Mr Bean109 My Favouri

te Singer110 My Friend111 My Deskmate112 My Sister113 Helen Keller114 A Good Boy115 My Parents116 Yao Ming117 My Grandfather118 My Uncle119 幽默輕博客120 Unit 6 敘事作文 芒果家族總動員121 芒果聰聰來示范121 芒果明明巧串段122 芒果作文金鑰匙122 牛刀小試初體驗122 開動腦筋巧回答123 捕捉靈感我會寫123 自我評價123 佳作連連看123 Helping a Foreigner124 An Outing to the Seasi

de125 Celebrating the National Day126 Cleaning the Classroom127 A Sports Meeting128 After the Telephone Rang129 Learning to Swim130 Plan for This Weekend131 The Middle School Life Is Over Soon132 Serving the Aged People 133 幽默輕博客134 part 4應用文 Unit 7 書信和電子郵件 芒果家族總動員136 芒果聰聰來示范137 芒果明明巧串段137 芒果作文金鑰匙13

8 牛刀小試初體驗138 開動腦筋巧回答138 捕捉靈感我會寫139 自我評價139 佳作連連看139 An E—mail to Mike139 An E—mail to Alice141 A Letter to David142 A Letter to Ben 144 A Letter to Bob 145 A Letter to Dad 146 A Letter to Lily148 An E—mail to Terry149 幽默輕博客150 Unit 8 日記 芒果家族總動員151 芒果聰聰來示范151 芒果明明巧串段152 芒果作文金鑰匙152 牛刀小試初體驗153 開動腦筋巧回答1

53 捕捉靈感我會寫153 自我評價154 佳作連連看154 A Happy Day154 An Interesting Party155 A PE Lesson156 The English Corner158 Mother’’ s Day159 A Visit to Beijing Zoo160 A Picnic161 A Dream163 A Beggar164 A Happy Day166 A Visit to Fujian Museum167 A Visit to the Forest Park168 A Visit to the Great Wall169 A Heavy Snow

171 My First School Day in China172 My Birthday Party173 幽默輕博客174 Unit 9 便條 芒果家族總動員175 芒果聰聰來示范175 芒果明明巧串段176 芒果作文金鑰匙176 牛刀小試初體驗176 開動腦筋巧回答177 捕捉靈感我會寫177 自我評價177 佳作連連看178 A Message for Mary178 Making an Apology179 I Can’’t Keep the Appointment181 A Note to the Landlady182 A Message for Asking to Do V

oluntary Work183 Asking a Friend to Visit the Chinese Art Exhibition184 Inviting a Friend to the Annual English Evening186 A Message for the Boss187 A Telephone Message188 A Message for a Customer189 A Message for a Son190 A Message for an Outing191 Inviting a Friend to a Birthday Party192 Asking fo

r Leave193 A Message for Returning a Book194 Asking for Leave195 幽默輕博客196 part 5話題作文 Unit 10 吋事焦點 芒果家族總動員198 芒果聰聰來示范198 芒果明明巧串段199 芒果作文金鑰匙199 牛刀小試初體驗199 開動腦筋巧回答 200 捕捉靈感我會寫 200 自我評價200 佳作連連看200 The Ways to Keep Healthy201 How to Read English Articles Better202 Liu Wei，s Spirit203 Thanks for Your Hel

p204 Low—Carbon Life205 Helping Others207 Advantages and Disadvantages of Online Shopping 208 Less Pressure Makes Life Better209 It’’s Important to Study Geography at School210 My Unforgettable Middle School Life211 E—Books Are Good213 I Love Beijing214 Hold on to Your Dreams215 Sports217 Studying A

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感統體適能課程對學齡兒童視覺動作及反應能力之探究

為了解決net teacher中文的問題，作者鄭依露 這樣論述：

本研究旨在於感統體適能課程對於學齡兒童視覺動作及反應能力之探究，在不同性別、不同年級之變項中，是否與視覺動作及反應能力表現有差異及相關性。研究受試者為新竹某區30位上過感統體適能課程之ㄧ、二年級學齡兒童；研究工具以拜瑞－布坦尼卡視覺－動作統整發展測驗第六版（VMI）以評估視動統整、視知覺、動作協調等向度，並以STEAMA注意力評估APP來評估視覺注意力及聽覺注意力表現；數據統計分析採用量化研究中描述性統計、獨立樣本t檢定進行分析，找出不同性別、不同年級與視動統整、視知覺、動作協調及注意力之差異程度；採用皮爾森相關積差找出不同性別、不同年級與視動統整、視知覺、動作協調及注意力之相關程度。研究結

果分為以下五點說明:1、 不同性別分析結果得知在MC（動作協調）原始分數則有達顯著差異。在兒童注意力SNAP中的衝動行為、對立違抗及SNAP全量有達顯著差異，視覺正確率加總、視覺錯誤率加總及視覺反應時間數值則有達顯著差異。2、 不同性別在注意力評估APP與視覺-動作統整VMI之相關比較摘要表可知在注意力評估APP與視覺-動作統整VMI之相關比較摘要表可知VMI（視動統整）原始分數與VP（視知覺）原始分數及MC（動作協調）原始分數則為高度相關。視覺動作統整發展VMI與兒童注意力SNAP間則有高度相關。視覺動作統整發展VMI與兒童注意力APP在聽覺正確率加總、聽覺錯誤率加總、視覺反應時

間及視覺衝動次數則有高度相關。3、 不同年級分析結果在VMI（視動統整）原始分數、VP（視知覺）原始分數及原始分數MC（動作協調）未達顯著差異，但在兒童注意力SNAP的各向度中皆因年級增加而使表現有所提升。4、 不同年級在注意力評估APP與視覺-動作統整VMI之相關比較摘要表可知VMI（視動統整）原始分數與VP（視知覺）原始分數及MC（動作協調）原始分數則為高度相關。。視覺動作統整發展VMI與兒童注意力SNAP間則有高度相關。在兒童注意力SNAP與兒童注意力APP間在視覺衝動次數及視覺反應時間則有高度相關。5、 在SNAP加總分數與注意力APP之淨相關數值呈現得知在聽覺正確率

加總與聽覺衝動次數數值為高度相關。聽覺正確率加總與視覺反應時間數值為高度相關。聽覺錯誤率加總與聽覺衝動次數數值為高度相關。聽覺錯誤率加總與視覺反應時間數值為高度相關。