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Tamil, Language 中文的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦VivekNarayanan寫的 短禱文 可以從中找到所需的評價。
國立中央大學 資訊工程學系在職專班 蔡宗翰所指導 呂昕恩的 基於台語與華語之語碼混合資料集與翻譯模型 （2021），提出Tamil, Language 中文關鍵因素是什麼，來自於語碼混合、機器翻譯、損失函數重構、低資源語言。
而第二篇論文臺北市立大學 特殊教育學系碩士班語言治療組 傅思穎、王秋鈴所指導 陳以真的 「歌唱嗓音障礙指標–10」台灣中文版的信度與效度 （2021），提出因為有 歌唱嗓音障礙指標-10（SVHI-10）、信度、效度、切截分數的重點而找出了 Tamil, Language 中文的解答。
短禱文
為了解決Tamil, Language 中文 的問題，作者VivekNarayanan 這樣論述：
《短禱文》是收藏於《WORDS & THE WORLD詞與世界》盒裝叢書裡，此叢書由二十本袖珍版詩選組成，分別收錄來自二十位國際著名詩人的精選作品。 作者簡介 維瓦克．那拉揚南 Vivek Narayanan Vivek Narayanan (India) was born in Ranchi, India in 1972 to Tamil-speaking parents. He has lived, worked and studied in a number of countries, including Zambia, India, South Africa, an
d the U.S. His books of poetry include Universal Beach (2006) and the forthcoming Mr. Subramanian; his poetry and prose can be found widely online and in print, including in some recent anthologies like The Bloodaxe Book of Contemporary Indian Poetry (Bloodaxe, 2008), and Language for a New Century:
Contemporary Poetry from the Middle East, Asia, and Beyond (W.W. Norton, 2008). In addition to publishing, Narayanan also explores different approaches to reading and performing; he has tried to fuse poetry with other forms in a series of collaborations, experimenting with technology, physical spac
e, movement, site-specific poetry and audience interaction. Narayanan is currently based in New Delhi, where he is Co-Editor for the India-based international journal and literary organisation Almost Island. 1972年生於印度一個泰米爾家庭。曾於多個國家學習和工作，包括贊比亞、印度、南非和美國。他的詩集有《普遍的海岸》（2006）及即將出版的《蘇柏馬尼安先生》；詩作和散文都在網上廣為流
傳及發行，並收錄在最近的文集如《Bloodaxe當代印度詩選》（英國Bloodaxe出版社，2008）及《新世紀語言：中東及亞洲各地當代詩選》（W.W.Norton出版社,2008）。除出版著作外，那拉揚南還發掘不同的閱讀和演繹方式；他曾嘗試把詩歌與其他形式融合，以進行科技、形體空間、動作、特定場景詩歌和與受眾溝通等實驗。那拉揚南現居於新德里，是印度註冊國際刊物和文學機構Almost Island的編輯之一。
基於台語與華語之語碼混合資料集與翻譯模型
為了解決Tamil, Language 中文 的問題，作者呂昕恩 這樣論述：
台語與中文語碼混合在台灣是一個常見的口語現象，然而台灣遲至 21 世紀才開始建立官方書寫系統。缺少官方書寫系統，不僅代表著我們在 NLP 領域面臨資源不足的問題，導致我們在方言代碼混合任務上難以取得突破性研究，更意味著我們面臨著語言傳承的困難。基於上述問題，本研究將從簡要介紹台語的歷史以及台灣語碼混合現象著手，討論台灣語碼混合的語言比例組成與文法結構，建立基於台文字的台語語華語之語碼混合資料集，並介紹可應用於台文的現有斷詞工具。同時我們將在本研究介紹台語語言模型的訓練方法，同時使用我們提出的資料集，利用 XLM 開發台語語碼混合翻譯模型。為適用於語碼混合的情境，我們提出自動化語言標注(DLI
)機制，並使用遷移學習提升翻譯模型表現。最後我們根據交叉熵（Cross-entropy, CE）的問題，提出三種利用詞彙詞相似度來重構損失函數。我們提出 WBI 機制，解決詞彙資訊與字符集預訓練模型不相容的問題，並引入 WordNet 知識在模型中。與標準 CE 相比，在單語和語碼混資料集的實驗結果表明，我們的最佳損失函數在單語和 CM 在 BLEU 上，分別進步 2.42分（62.11 到 64.53）和 0.7（62.86 到 63.56）分。我們的實驗證明即使是使用基於字符訓練的語言模型，我們可以將辭彙的資訊攜帶到下游任務中。
「歌唱嗓音障礙指標–10」台灣中文版的信度與效度
為了解決Tamil, Language 中文 的問題，作者陳以真 這樣論述：
本研究目的為中文化「歌唱嗓音障礙指標-10」量表（Singing Voice Handicap Index-10, SVHI-10）。以嗓音障礙歌手為研究對象，進行中文版SVHI-10信度與效度的考驗，做為國內臨床工作者在歌手嗓音生活品質上的評估工具。本研究由受試者自評歌聲嗓音是否有異常，而依據自評結果分為歌聲異常組及歌聲正常組，並請全部受試者填寫中文版SVHI-10與中文版Voice Handicap Index-10（VHI-10）。受試者年齡介於二十一歲至六十五歲間的歌手。受試者總計115位，包含42位歌聲異常歌手，以及73位歌聲正常歌手。本研究中文版「SVHI-10」以下列方法進行信
、效度分析。 1、信度分析包括：（1）以Cronbach’s analysis進行內部一致性分析；（2）以Pearson’s correlation 進行再測信度分析；2、效度分析包括：（1）專家審查進行內容效度考驗；（2）以Spearman correlation 驗證中文版「SVHI-10」的效標關聯效度；以及（3）以ROC曲線分析「SVHI-10」敏感度與特異度所對應的切截分數。研究結果顯示本量表的內部一致性為良好，Cronbach’s α為0.96。再測信度高，為0.98。中文版「SVHI-10」和中文版「VHI-10」有中-高度相關，r介於0.54至0.72之間；ROC曲線分析顯示結
果，中文版「SVHI-10」對於區辨歌手歌聲異常及歌聲正常的診斷正確率高（area under the curve, AUC=0.971），21.5分為最佳切截分數。根據研究結果顯示中文版「SVHI-10」具有良好的信度及效度，可作為臨床評估歌手嗓音障礙生活品質評估工具。