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另外網站英语构词法实用教程 - Google 圖書結果也說明：常用生词:precaution→ precautionary 6. predict: [priˈdikt] v.预分记忆:pre-(前)+dict(说)=事先说【例句】 He predicted that the improvement would continue.
這兩本書分別來自希伯崙 和如何所出版 。
國立清華大學 資訊工程學系 張俊盛所指導 程筱珺的 利用主題分類解決詞彙語意歧義 （2021），提出predict例句關鍵因素是什麼，來自於詞意解歧、遮罩語言模型。
而第二篇論文國立臺灣海洋大學 資訊工程學系 林川傑所指導 吳家豪的 擴增維基百科條目之語言資訊 （2020），提出因為有 維基百科、詞典生成、專有名詞資訊、中文詞性的重點而找出了 predict例句的解答。
最後網站forecast-預測 - 經理人則補充：例句 ：. Economists forecast an increase in consumer spending. 經濟學家預估個人消費支出將提升。 Did you watch the weather forecast this morning?
博客來獨家套書 老師希望你別再用錯的 英語易混淆字+英文單字跟我學 字首、字根、字尾【2書+2片朗讀MP3】
為了解決predict例句 的問題，作者LiveABC編輯群 這樣論述：
《英文單字跟我學 字首、字根、字尾》 4大高效學習法，從根打造英語力！ →字彙解析，理解字彙結構及組合。 →字源說明，解析單字來源典故。 →延伸補充，聯想提醒及用法說明。 →綜合比較，使用時機及相關補充。 找到正確的方式，背單字也可以很輕鬆！ 許多人推薦可以從了解英語的字根、字首、字尾來累積字彙量，是因為英文中有許多字是由字根加上字首、字尾所構成的，舉例來說，macrobiotic是由字首macro-(長的)+字根bio(生命)+形容詞字尾tic所組成，表示「長壽的」意思。因此只要對這些詞義及規則有基本了解，找到正確的學習方式，就可以大量且迅速的累積英文
字彙，就算遇到不認識的單字，也可以從這些原則來推敲單字的意思。 單字拆開看，用理解代替死背！ 本書收錄超過1,250 個實用的單字，將單字分為名詞、動詞、形容詞和副詞四類，分別說明其常見字首、字根和字尾的意思和用法，然後把能夠拆解的單字以「字首 + 字根 + 字尾」、有如公式般呈現，幫助讀者了解單字的組成。另外，在各篇章的最後有「綜合比較」單元，列出意思相近而可能造成混淆的字首或字尾，或利用表格、對照等方式呈現重要字首和字尾的用法和比較，幫助讀者融會貫通之前學到的重點。最後還有方便你查詢單字「索引」與有系統整理學習重點的「附錄」。 朗讀MP3+點讀筆雙效學習，聽說能力大幅提昇！
本書附有專業外師所錄製的MP3音檔，同時支援點讀功能(點讀筆必須另外加購)，可以依照自己的學習喜好來選擇使用，主要都能幫助加強英語的聽說能力，不受學習的時間與地點限制，能有效提升學習效率。透過這本精心規畫、用心製作的書，我們希望不只能幫你學會實用的英文單字，更能深入認識它們、樂在學習中，用理解取代死背來拓展字彙量，成為你學習英文的一大助力！ 《老師希望你別再用錯的英語易混淆字》 worth & worthy 是什麼在「值得」？ skinny, slim & thin 都是瘦，到底怎麼「瘦」呢？ bite & sting 是被蜜蜂「叮」還是被蚊子
「咬」？ hope & wish 哪一種「希望」會成真？ say, speak, talk & tell「說說看」哪裡不一樣？ arrive, come & reach 「到達」怎麼用才對？ 傻傻分不清的這些字，很常用錯場合而造成語義不清！ 6大分類總整理，讓你不再用錯字、會錯意！ 1.拼法相似字比一比 2. 近義字程度比一比 3. 特定單字不混淆 4. 說話者語氣比一比 5. 中英翻譯比一比 6. 正確用法不混淆 精準用字不出錯，英語溝通更順暢！ 生活中有一些看似簡單的用字大家都會，但如何用的精準呢? 來看看以下
兩個情境：①進到公司看到兩個同事在「談話」，跟他們「說」早安後，他們跟我「講」了個笑話。要用talk、say 還是tell 呢？②我們放學「後」約在公園「後面」打籃球如何？要用after 還是behind。除了上面這兩個情境之外，有些你本來就會的單字卻可能在對話的當下說錯，例如你知道「空的」是empty，但如果把空白處（blank space）說成empty space 就會鬧笑話了。因此精準的用字，不僅可以讓溝通更順暢，也更貼近所要表達的意思。 收錄最常用的英語混淆字彙，讓你不再用錯字、會錯意! 本書收錄240 組英語學習者最常搞混的易混淆字，為了方便讀者學習，各組易混淆字依照單字
的使用方式分為：「拼法相似字比一比」、「近義字程度比一比」、「特定單字不混淆」、「說話者語氣比一比」、「中英翻譯比一比」及「正確用法不混淆」等六個Section。 每組字都是以表格方式編排，目的是讓讀者可以一目了然單字的比較，搭配使用情境和用法小提醒，清楚易懂。表格下方的例句特別把各組混淆字和對照的中譯做套色處理，讓讀者一看就能明白該組字彙的相異之處。如果遇有特殊片語或句型時還會另外標示做解釋，加強對句意的理解。另外，針對主題內容還會適時補充延伸學習，例如在cap & hat 單元除了介紹兩個字的不同，還補充其他常見的帽子說法，搭配圖像學習可加強單字記憶。而每個Section 後
附加的測驗題，有三種不同的題型讓讀者測試自己的學習能力。最後，書末還附上單字索引，方便讀者查詢想了解的單字。 朗讀MP3+點讀筆雙效學習，聽說能力大幅提昇！ 本書附有專業外師所錄製的MP3音檔，同時支援點讀功能(點讀筆必須另外加購)，可以依照自己的學習喜好來選擇使用，主要都能幫助加強英語的聽說能力，不受學習的時間與地點限制，能有效提升學習效率。希望本書輕鬆的編排搭配詳盡的解析，可以幫助你徹底學會常見的易混淆字，加強溝通能力、提升英語實力。
利用主題分類解決詞彙語意歧義
為了解決predict例句 的問題，作者程筱珺 這樣論述：
本論文提出一個詞彙語意解歧的方法，旨在提供給定句子中目標字的詞意。我們採取微調遮罩語言模型（Masked Language Model, MLM）技術來預測目標字主題。我們的方法包含自動將同義詞詞典詞目對應到詞典詞目，自動將詞典例句轉為訓練資料，自動提取線上百科全書的句子來擴充訓練資料，和微調一個遮罩語言模型來預測主題。執行時，我們預測目標字的主題，並對候選詞意進行重新排序。我們提出了一個詞意解歧系統原型，TopSense，將此方法應用在一個同義詞典、一個學習者詞典，和線上百科全書上。對一組新聞句子的初步實驗結果顯示，我們所提出的方法大幅優於最高頻詞意基準（Most Frequent Sen
se Baseline）。我們的方法支援結合知識庫與語料庫，進而得到額外的改進。
台日最強英語學習雙書：英文單字語源圖鑑+英語每日一滴
為了解決predict例句 的問題，作者清水建二,すずきひろし,阿滴 這樣論述：
《英文單字語源圖鑑》 你討厭背誦、記憶力不持久、英語能力一直停滯不前嗎？這一本很不一樣！ 資深英語老師耗費10年構思，經無數學生實證有效的「語源學習法」，一次解決以上所有困擾！ 列選英文單字中最重要的12組字首和103個字根、字尾，搭配諧音和意象圖解，輕鬆演繹最高效的英單記憶法。 零基礎的初學者，看完本書就能牢記1000個國高中程度的基本單字。 中級以上程度者學會這套方法，可以有效擴充單字庫。 過去老是記不住的字彙：長單字、經濟和政治等各領域的專業用語等，從此不用太花時間和腦力就牢牢記住，自由閱讀英文報章雜誌一點都不難。 《英語每日一滴：IG最
夯，學校不教，聊天、搭訕、吐槽都有戲 輕鬆學會有趣、好記的常用片語，會話實力將有如玩遊戲開外掛一般！ 突然要用英語表達時，不少人一時間會想不出適當的詞，「每日一滴」就是要在你腦袋空白失血時，迅速靈光閃動，一開口就聊不停。 大學新鮮人、菜鳥上班族、陷入熱戀時、旅行異地……最實用的英文，請多看、多聽、多說，多多補充「每日一滴」 本套書特色 在台灣與日本分別創下銷售紀錄！最吸睛的英語學習雙書！ 有別於一般語言學習書，讓你不必死背單字、不再害怕開口說英文！ 《英文單字語源圖鑑：看圖秒懂，最高效的單字記憶法》 ★創下日本語言學習書紀錄，7個月熱銷突破50萬本！
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擴增維基百科條目之語言資訊
為了解決predict例句 的問題，作者吳家豪 這樣論述：
維基百科是一個內容自由，公開編輯且多語言的網路百科全書，因此最新的資訊，詞彙，術語，人物名稱，事件常會迅速的被編寫入維基百科網站中。本論文的工作主要是利用維基百科自動建立一個大型且包含最新資訊的字典，並判斷各詞條是否為專有名詞，及其中文詞性為何。本論文的第一項主要工作是猜測各維基百科條目是否為專有名詞。本論文會先以英文維基百科作為研究對象，再將此經驗套用在中文維基百科中。英文依據大小寫出現情形分群規則將條目分為22個群組，每一群以大宗情形做為是否為專有名詞的判斷。測試資料是人工評估的2,400個詞條，分群規則正確率為80.33%。英文專有名詞判斷深度學習使用維基標題本身、序言章節的首句、維基
分類等文字的word embedding資訊、大小寫情形作為特徵，最好的系統是使用類神經網路GRURS + Dense，正確率90.00%，會以此系統判斷整部英文維基百科的標題是否屬於專有名詞。中文維基百科有320,089條目與英文維基百科有interlink對應關係，採用各對應英文條目之專有名詞標籤做為標準答案，產生中文的模擬訓練資料集。其中384詞條帶有人工判斷標籤，可做為測試資料。中文專有名詞深度學習也使用了GRURS + Dense及文字的word embedding資訊特徵，正確率為91.93%。本論文的第二項工作是預測中文維基百科條目的詞性，使用詞性標記系統、機器學習以及深度學習來
預測詞性。實驗資料有兩組，一組是有收錄於中研院平衡語料庫ASBC的中文維基百科詞條共22,045個，詞性標準答案採用各詞最常用詞性。一組是隨機挑選的825詞條，由人工判斷詞性。以ASBC詞條進行交叉驗證時，效能最好的系統為SVM，使用的特徵包括二元機率模型與中研院詞性標記系統預測結果比例，以及維基標題例句數量多寡。正確率為83.87%。以人工判斷的825詞條進行測試時，效能最好的系統為GRURS + Dense，使用的特徵包括維基標題本身、序言章節的首句、維基分類文字的word embedding資訊，正確率為60.41%。