處理英文的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

一位陌生女子的來信(2022年新版)

為了解決處理英文的問題，作者斯蒂芬‧褚威格 這樣論述：

　　本書共收錄了褚威格作品：〈一位陌生女子的來信〉、〈蠱〉、〈奇遇〉、〈看不見的珍藏〉、〈情網〉、〈月下小巷〉等六部短篇小說，是一本短篇小說集；沉櫻女士譯筆優美如行雲流水，卷書自如，因此篇篇珠圓玉潤，渾然無疵，又其恰如其份的譯文，更是能夠完全擺脫開一般譯作生澀拗口的毛病，而使得原作仍能以其優美瀟灑的姿態呈現出來，可以說這是最好的褚威格譯作。 　　羅  蘭：「褚威格的小說是一條潺潺流去的美麗小河，使你讀來感到無上的愉悅和滿足，可一讀再讀百看不厭。」 　　鍾梅音：「褚威格的作品中流露深沉的憂鬱與同情，像一縷清泉般不動聲色的行文風格，不誇張、不炫耀、不因為歲月逝去而褪色。」

處理英文進入發燒排行的影片

英文人文理論文本中譯之研究

為了解決處理英文的問題，作者劉羿函 這樣論述：

本論文討論範疇屬「描述性翻譯研究」的領域。一為過程導向，討論理論術語的翻譯及形合與意合兩種不同語、句組合的轉換。二為產品導向，討論現有翻譯作品裡存在的問題，即現有西方理論術語之中譯詞，以及中譯作品裡處理英文長句時與否妥當。一般造成閱讀人文學門中譯理論文本之困難，往往來自英文理論文本翻譯成中文時，術語內涵與文本裡長句結構處理這兩個問題。英文術語的處理系針對當前無現行的中譯詞或已有中譯詞但欠妥者此部分多著重在概念或功能的對等之探討。英文長句指因附屬子句結構或因其他插入的片語而拉長的句子。鑒於中、英文語句組合不盡相同，中文重意合，故句子通常較短而英文重形合，故容易產生長句子。在翻譯上，要能兼顧

如此不同的術語和語句之轉換，才可降低譯入語讀者閱讀中譯理論文本時的難度。在翻譯策略運用上，本論文使用了兩個整合的方法。除了援用了林語堂、余光中的論述，分別側重在譯文要符合譯入語讀者行文的心理和避免「惡性西化」的中譯，可與圖里的翻譯規範論述相呼應。同時，也整合奈達、雅克柏遜和阿皮亞等三人的論述作為中譯英文理論文本之指導策略，盼能有效解決中譯英文理論文本過程中遭遇之困難。當然，若英文裡有可直接對應於中文的概念或功能，在此情境下也會採納直譯與意譯兩種傳統方法。期望這些方法的運用可提供針對中譯英文理論文本時可行的整合策略，避免中譯文出現「翻譯腔」而徒增閱讀的困難。

Regular Expression：橫刃萬解程式的關鍵語言-正規表示法 (第二版)

為了解決處理英文的問題，作者余晟 這樣論述：

　　本書精解【正規表示法】，不只讓您構建起夯實基礎，更能讓您高端掌握絕佳應用技術 　　正規表示法（Regular Expression；簡稱regex、regexp、RE），又稱正規表達式、正規表示式、規則運算式、常規表示法；本書針對作者在開發中遇到的實際問題，以及其他開發人員諮詢的問題，歸納總結出一套巧妙用運用正規表示法解決問題的辦法，並透過具體的實例指導讀者進一步拆解、分析問題。 　　全書三大部分： 　　第一部分－主要說明正規表示法的基礎知識，涵蓋常見的正規表示法中之各種功能與結構。 　　第二部分－主要解說關於正規表示法更深入的知識，詳細探討了編碼問題、比對原理、解題思路與想法等

。 　　第三部分－將前述介紹的各種知識實際運用於8種常用的程式語言：.NET、Java、JavaScript、PHP、Python、Ruby、Objective-C、Golang中，不但詳細介紹這些程式語言中正規表示法的具體用法，更辨析了版本之間的細微差異，既可以作為專門學習的教材，也可以作為有用的參考手冊。 　　本書適合經常需要進行文字處理（例如記錄檔分析或網路運行維護）的技術人員、熟悉常用開發語言的程式設計師，以及已經對正規表示法有一定了解的讀者閱讀。 本書特色 　　準確高效、簡潔規律，超強靈活性、邏輯性和功能性 　　幾乎遍及所有操作系統與程式語言皆能支援與應用

基於字元卷積神經網路之中文文件分類

為了解決處理英文的問題，作者詹傳德 這樣論述：

本論文主要探討如何將深度學習架構，應用於中文文件分類上。一般而言於中文文件分類處理前，則會首先進行中文斷詞功能的前處理程序，其次去除比較沒意義的字詞，再做詞頻的統計，最後利用分類器來進行分類。由於中文與英文於自然語言處理上，最大的不同為斷詞上的處理，英文的詞與詞之間由於有空白符號加以區隔，而中文詞彙並未具有特別標示的特性，因而中文斷詞則經常會遇到岐義性和未知詞等問題。為了改善上述中文資料前處理複雜程序，本論文則針對中文資料處理方式，提出一種資料前處理方法，首先使用羅馬拼音將中文字詞轉成羅馬字母和阿拉伯數字表示法，再利用字元表定義的處理規則，對輸入數據進行轉換、清除和編碼等步驟，藉以構建一個適

合模型的輸入數據。模型則採用字元卷積神經網路(CNN)，應用在中文文件分類上，透過不同的實驗設計來調整模型超參數，藉以提升模型對文件分類之準確率，本論文模型藉由比較過往常用的中文文件分類方法，如貝氏分類器、支援向量機和k最近鄰居法等加以比較，用來驗證所提方法之可行性。實驗結果顯示，本研究提出的中文資料前處理方法結合卷積神經網路，用來進行中文文件分類是可行的。