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句子產生器的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦ReuvenM.Lerner寫的 Python 刷題鍛鍊班：老手都刷過的50道程式題，求職面試最給力(附 Jupyter Notebook / Python Tutor 範例程式及原作者177分鐘線上教學影片) 和彭勝陽的 Python純文字冒險遊戲程式設計都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自旗標 和博碩所出版 。
國立政治大學 華語文教學碩博士學位學程 鍾曉芳所指導 林昕柔的 「僅僅」的限定性與主觀性：以語料庫為本 （2021），提出句子產生器關鍵因素是什麼，來自於僅僅、範圍副詞、語料庫、語意側重、限定性、主觀性。
而第二篇論文國立清華大學 電機工程學系 林嘉文所指導 王少博的 基於雙鑑別器生成對抗網路之影像敘事 （2021），提出因為有 影像敘事、產生器、雙鑑別器、對抗式網路、強化學習的重點而找出了 句子產生器的解答。
最後網站網友自製肥宅對話產生器，每段句子自動幫你www（燦笑則補充：網友自製肥宅對話產生器，每段句子自動幫你www（燦笑. 4Gamers. 更新於2021年09月16日23:08 • 發布於2021年09月 ...
Python 刷題鍛鍊班：老手都刷過的50道程式題，求職面試最給力(附 Jupyter Notebook / Python Tutor 範例程式及原作者177分鐘線上教學影片)
為了解決句子產生器 的問題，作者ReuvenM.Lerner 這樣論述：
死背 1000 題 ✘，不如用 50 題紮實打好 Python 底子！✔ 許多人想換份更理想的工作, 選擇了 Python 語言, 並開始替求職面試做準備。可是, 一開始猛刷題、背答案, 真的能搞懂 Python 語言的基礎嗎？Python 到底哪些地方表現得跟其他語言不同, 你又要如何像老手一樣, 才有辦法寫出簡潔漂亮的解答？ 擁有 MIT 電腦科學學士、西北大學學習科學博士學位的 Reuven M. Lerner, 自 1995 年起便投身全職科技教育──如今他在美國、歐洲、以色列與中國皆有授課, 協助無數學生的事業更上一層樓。這本書的內容, 便是他與學生在學 Python
的課後時間腦力激盪的成果。 本書精選 50 個練習題, 以刷題為出發點、但給你的不只是解答──書中題目依主題分門別類, 一一解釋 Python 語言的精華概念, 從資料型別、容器、迴圈到生成式、產生器、物件無所不包。甚至, 你能看到如何運用 Python 內建的強大功能進一步簡化練習題的解答。 與其上網刷 1000 題而不求甚解、進了職場屢屢犯錯, 不如先用 50 題練好紮實底子, 一舉突破學習 Python 的難關！ 本書特色 ☑ 複習 Python 重要基礎與概念 ☑ 活用 Python 關鍵技巧與內建套件 ☑ 學寫出精簡漂亮的 Python 程式 ★
附 Jupyter Notebook / Python Tutor 範例程式及原作者 177 分鐘線上教學影片 ★ 加碼贈送：用本書技巧再刷 10 題，教你用 Python 的漂亮風格俐落解題
「僅僅」的限定性與主觀性：以語料庫為本
為了解決句子產生器 的問題，作者林昕柔 這樣論述：
在華語文教學領域中，「僅僅」為高階程度的詞語，但字辭典卻只以近義詞定義「僅僅」，也鮮少著墨該副詞的限定功能及主觀性、提供詳細說明。在漢語語言學的文獻中，「僅僅」的相關研究並不多，大多被視為可限定事物範圍的副詞，但語料庫顯示除了限定功能外「僅僅」也能表達說話者的主觀想法。因此，為研究「僅僅」的限定性與主觀性，本研究首先在第一階段透過《中研院平衡語料庫4.0》蒐集語料，先針對「僅僅」的句法結構及限定範圍進行分析，再探討「僅僅」所顯示的說話者預期與事件結果的關係。第二階段為問卷測驗，基於語料庫研究的結果設計問卷、招募華語母語者受測，筆者藉由測驗結果支持本文的語料庫研究結果，進一步探討「僅僅」的預期
機制。最後，本研究以「僅僅」的語意側重（profile）呈現該副詞的限定性與主觀性。本文的研究結果顯示：在限定性層面，「僅僅」的限定範圍可分為五類：事件、事物、動作行為、數量、數值；「僅僅」具有兩種限定功能：「數字類」及「多類—一類」。在主觀性層面，說話者大多以「僅僅」表達事件結果低於自身預期，但在前、後句涉及數字概念的複句中「僅僅」卻能顯示事件結果低於、高於說話者預期。語意側重能呈現「僅僅」發揮限定功能的方式以及說話者預期的過程。本研究的成果能供華語文教學參考，補足漢語語言學詞彙研究的缺口，並為漢語具主觀性之副詞研究給予貢獻。
Python純文字冒險遊戲程式設計
為了解決句子產生器 的問題，作者彭勝陽 這樣論述：
‧本書使用Python語言來建立自己的文字冒險遊戲。 ‧透過說故事的方式，用直覺的方式學會Python語言。 ‧學習Python成為一種遊戲，讓你輕鬆學會。 ‧在本書中使用Python語言來建立自己的文字冒險遊戲，可透過使用Python建立的文字虛擬世界中，創造喜歡的人物和怪獸來居住在這個世界裡，於是我們可以藉由與這些人物和怪獸的互動，在有趣與無痛的情境下，達到享受學習Python語言的目的。 ‧精選16個章節，幾乎每個章節都準備具有成就感的遊戲化程式，讓讀者能輕鬆的學習，不需要具備任何程式設計經驗，只要以直覺的方式，直接進行Python程式假想任務的撰
寫，這些虛構的假想任務會讓讀者身歷其境，在不知不覺中學會Python程式設計。
基於雙鑑別器生成對抗網路之影像敘事
為了解決句子產生器 的問題，作者王少博 這樣論述：
隨著深度神經網路的發展，在影像描述（Image Captioning）上的成果已能對圖片的內容產生良好的描述。不同於影像描述對單一圖片的描述，影像敘事（Visual Storytelling）不僅是針對多張圖片進行描述，還要找尋圖片與圖片之間的關聯，以形成多段相聯的描述構築成完整的故事。在影像敘事的資料集中，絕大部分的描述含有不同的風格以及想像的概念，此種特性相較於影像描述針對圖片主體的正確描述，使得影像敘事的任務更為困難以及複雜。此外，過去的方法在使用最大概似估計或者利用強化學習最優化人工定義分數時，無法有效地生成好的句子。生產對抗式網路（GANs）擅長生成符合常理但不存在的資料，在近年的
發展下，除了圖片以外也能用來生成文字。對抗式訓練在影像描述上已被證實能有效地提升生成的句子。然而，在現今方法中，以往鑑別器的架構在面臨影像敘事多變化性的句子時，無法有效地提升結果。在這篇論文中，我們提出了基於雙鑑別器生成對抗網路的方法。首先，為了增加故事的關聯性，我們調整了生成器的架構；再者，為了評量生成句子的兩個觀點: 像人寫的句子以及與影像符合的，我們使用了兩種不同架構的鑑別器。實驗結果顯示我們相較於過去方法的優勢。