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這兩本書分別來自黑眼睛文化 和倍斯特出版事業有限公司所出版 。
國立高雄師範大學 英語學系 王萸芳、郭進屘所指導 蔡宛霖的 台籍德語學習者作文中動詞時態使用偏誤分析 （2020），提出翻譯句子關鍵因素是什麼，來自於台籍德語學習者、動詞時態、偏誤分析、作文、時態使用。
而第二篇論文國立中央大學 資訊管理學系 林熙禎所指導 陳明萱的 改進自注意力機制於神經機器翻譯之研究 （2020），提出因為有 神經機器翻譯、Transformer、自注意力機制、Gate機制、分群演算法的重點而找出了 翻譯句子的解答。
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後戲劇劇場
為了解決翻譯句子 的問題，作者漢斯-蒂斯‧雷曼 這樣論述：
新世紀的當代戲劇論述經典 為二十世紀以來的劇場藝術發展提供新視角 當電影、電視、網路到VR等新媒體的出現， 當劇場從情節/人物/語言移向了光譜另一端的音樂、肢體與景觀， 連觀眾也成為了劇場藝術決定性的參與者， 雷曼提出後戲劇劇場的概念， 讓我們重新面對新時代的藝術創作，探索屬於我們的時代現象。 繁體中文版由台灣跨界展演策展人耿一偉親自審閱 本書由歌德學院(台北)德國文化中心合作出版
翻譯句子進入發燒排行的影片
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台籍德語學習者作文中動詞時態使用偏誤分析
為了解決翻譯句子 的問題，作者蔡宛霖 這樣論述：
本研究主要分析台灣學生在德語學習中於作文中犯的時態使用偏誤，包含動詞變化及動詞在句中的位置。為了達到此自的，召集13位參與者必須寫三篇作文，題目分別是：「我的暑假生活」、「我的自傳」及「一封給朋友的信」。這些參與者中，全部都是中級學習者。偏誤分類為:錯用偏誤 (misuses)、遺漏 (omission)、過度包含 (overinclusion)、誤選 (misselection)、異位 (misordering)。結果如下：1. 錯用偏誤發生機率最高，佔全部錯誤的51.6%。又可將其分類為：現在式代替過去式和現在完成式、過去完成式代替現在完成式、過去式或現在完成式代替現在式、未來式代替現在
式。以現在式代替過去式和現在完成式最為普遍。造成錯用偏誤的原因包含語際轉移(interlingualtransfer)與語內轉移(intralingual transfer)。2. 第二高的偏誤是異形。32.2%的錯誤歸於此類。此類偏誤又可分為三類：不正確的過去式及過去分詞 (incorrectimperfect forms and past participle forms)、主詞動詞不一致 (subject-verb disagreement)、不正確的助動詞 (incorrect helping verb)。異形之偏誤來源為語內轉移。過度概括、規則應用不完整、忽略規則使用之限制皆為可能之
原因。3. 錯用偏誤及異形為主要的偏誤種類，佔83.8%。其餘16.2%是過度包含、遺漏及異位。此三類偏誤的來源，如同錯用錯誤，為語際轉移和語內轉移。教學方式的影響也可能是偏誤的來源之一。4. 47個時態使用偏誤，14個句型層面的錯誤：3個歸類於省略，11個則是異位。2個歸於過度包含.然而，卻有29個動詞變化方面的錯誤。動詞變化對於中級的學習者仍有挑戰性。 這些研究發現有兩個教學上的啟示。第一、課堂上必須清楚說明解釋各時態的形(forms)與功能(functions)。市面上的教材多數都欠缺關於形與功能的解釋。取而代之的是包含數個例句的對話與文章。另一方面，教師也多著重於形而非功能的教
學。他們很清楚地解釋過去式和過去分詞如何變化而成，以及過去式和完成式的句型為何，卻沒有針對使用時機多做清楚明確的解釋。第二、必須給予學習者練習使用不同時態的機會。作業與考試不能只要求學生填上動詞變化或翻譯句子，也需要求學生應用不同時態在一個對話或一篇作文中。透過這樣的作業或考試，學生才能學會正
國貿英語E-mail有一套：我靠抄貼效率翻倍、獎金加倍(附學習光碟)
為了解決翻譯句子 的問題，作者倍斯特編輯部 這樣論述：
學會三大E-mail法門 掌握寫E-mail訣竅 偷回25%的工作時間 工作獨當一面、考試無往不利 E-mail 終極三大學習法 抄貼法：用「複製」、「貼上」高效率完成常見E-mail信件，成為主管信賴的好幫手。 增值法：巧學書中「E-mail這樣寫」，能從容應對不熟悉的E-mail主題，勝任各種狀況、展現稱職的一面。 強化記憶法：由獨家規劃的「翻譯小試身手」練筆，額外加上MP3聽力強化，記憶力猛飆升，輕鬆應付各項國貿檢定考試。
改進自注意力機制於神經機器翻譯之研究
為了解決翻譯句子 的問題，作者陳明萱 這樣論述：
神經機器翻譯任務之目的為透過深度學習模型將來源語言句子轉換為目標語言，同時得以保留來源句子語意及正確句法。近年來常用的模型之一為 Transformer，透過模型中的自注意力機制捕捉句子的全局資訊，在多項自然語言處理任務中表現良好。然而，有研究指出自注意力機制會學到重複資訊，且無法有效學習文本中的局部資訊。因此，本研究針對 Transformer 中的自注意力機制進行改善，分別加入 Gate 機制與 K-means 分群演算法，進而提出 Gated Attention 與 Clustered Attention，其中 Gated Attention 又涵蓋 Top-k % 方法及 Thr
eshold 方法。透過將 Attention Map 集中化，加強模型捕捉局部資訊之能力，藉此學習到更多元的句子關係，提升其翻譯品質。 本研究將 Gated Attention 的 Top-k % 方法與 Threshold 方法，以及 Clustered Attention 應用於中英翻譯任務上，以 BLEU 作為評估指標，分別達到 25.30、24.69 及 24.69。其次，同時採用兩種注意力機制的混合組合模型之最佳結果為 24.88，並未比僅採用單一種方法要來得優秀。在實驗中皆證實本研究提出的改進模型優於原始 Transformer，另外亦表明了只使用一種注意力機制更能夠幫助 Tr
ansformer 學習文本資訊，且達到 Attention Map 集中化之目的。