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玩轉字首字根：理科英文單字這樣記好簡單!

為了解決photo音標的問題，作者清水建二,すずきひろし 這樣論述：

用傳統方法記單字，沒效率且老是背了就忘？ 碰到艱澀的理工醫、留考等專業領域單字直接想放棄？ 字源學習法權威「清水建二」指引最強字彙解方！ 以「理科重要字根 ╳ 通用字首」為基礎展開全腦鍛鍊 （左腦）單字拆解聯想字義 + （右腦）圖像輔助強化記憶 跨領域整合學單字，一般字、專業字全搞定！      　　將英文單字拆解成「字首、字根、字尾」來學習和記憶， 　　是非常科學、快速，且獲得英文教學及語言學專業人士認同的有效方法！ 　　關於此單字學習法的原理及創造的驚人效果無須贅述，坊間相關書籍亦多如牛毛， 　　如何從中挑選出最符合個人學習需求、且能發揮最高學習成效的一本才是最重要的！   　　日本字

源學習法權威大師、語言類百萬暢銷作者清水建二全新力作， 　　專為破解平時生活不常用到，卻在專業領域不可或缺的艱澀字彙而設計！ 　　無論是為了「升學、證照考」而不得不學這些不好記又不好發音之單字的「理科人」， 　　或是短期內需大量記憶學術領域字以通過 TOEFL, IELTS, GRE, GMAT 等留學考試的「準留學生」， 　　本書不只蒐羅應試必通重要單字，更傳授提高背單字效率及測驗時識字命中率的「方法」， 　　因為「理科特有英文單字」幾乎 100% 來自古希臘文或拉丁文， 　　所以用字源拆解的方法來記憶理科英文單字可發揮最大的效益！   　　★ 活用 175 組理科專業核心字根 ╳ 50 個

全領域通用字首， 　　再長再難的字也能經由拆解而推知字義！ 　　理科專業字彙在日常會話中較少使用，而且通常不好記又不好發音， 　　若用傳統方法死記硬背，大概也是反覆背了又忘，事倍功半！ 　　最好的方式是善用「字首、字根、字尾」進行單字拆解，有系統地聯想並推理出字義。 　　而依本書規劃，只要理解記憶一組字根，不但能同時學會5個以上相同字根的其他單字， 　　再藉由與字首、字尾的搭配組合，還能輕鬆推理出更多未知單字的意義！ 　　例如：adrenoleukodystrophy 這個非常艱澀的單字可拆解如下： 　　ad〔往∼的方向〕＋ reno〔腎臟〕＋ leuko〔白色的〕＋ dys〔不良〕 ＋ tr

ophy〔營養狀況〕   　　首先，由〔發生在接近腎臟處（＝腎上腺）的白色的營養狀態不良現象〕， 　　便可推得「腎上腺腦白質失養症」這一病名。 　　接著再針對 reno, leuko, dys, trophy 這些字根與其他字首字尾構成的相關單字群進行集中式學習， 　　更能反覆熟悉、輕鬆推理，無形中讓自己的詞彙量獲得爆炸性增長！    　　★ 結合「插圖」與「字源」的「全腦學習」， 　　將抽象單字具象化更容易理解，記憶更深刻！ 　　即便以字源拆解單字是最有效率的單字記憶方式， 　　然而記憶單純的單字列表不但容易忘記，且很難持續學習。 　　作者提倡「結合插圖與字源的學習法」，根據字源，將單字的抽

象意涵以圖像化表現， 　　亦即一邊以左腦理解單字根源，一邊用插圖將之深刻烙印於右腦的全腦式學習！ 　　例如「蒲公英」的英文是 dandelion， 　　如果利用這個外來語的音標硬背下來，恐怕時間一久就會忘得一乾二淨， 　　但若是將 dandelion 進行字源拆解為：dan(t) / den(t)〔齒〕＋ de〔～的〕＋ lion〔獅子〕， 　　讓左腦理解「蒲公英的葉子」很像「獅子的牙齒」，並進一步將之圖像化， 　　以視覺訴諸右腦，便可以記憶得更深、更牢、更長久。  　　 　　★ 文科人也需要的理科英文單字！ 　　舉例來說，你或許不認識也覺得沒有必要認識 nostalgia（思鄉病）這個字，

　　因為一般人在日常生活中只需要會 homesickness 即可溝通， 　　但是對於想進入如文學、社會學、心理學、人類學等專業領域的人來說， 　　nostalgia 是 TOEFL、GRE 等留學考試中必學的重要單字， 　　在文學、心理學中又被理解為「懷舊」，甚至發展出「懷舊理論」。 　　而此字的字根 algia 在希臘文中是「疼痛」的意思， 　　於是在醫學專業中，它又衍生出許多疾病名稱， 　　如 cardialgia（心臟痛、胃痛）、dentalgia（牙痛）、arthralgia（關節痛）⋯⋯ 　　由上例即可說明，許多理科單字其實也是幫助文科人跨過專業門檻的重要單字。 　　 　　此外，本

書雖然主要以理科背景人士之需求篩選核心字根及重要單字， 　　但藉由「字源筆記」中對於字源背景知識的說明及提點， 　　即使是一般文科人也能透過本書廣泛汲取許多有趣又有用的知識。 　　若再加上活用「圖像 + 字源拆解」的學習法來聯想和記憶單字， 　　漸漸地，你將發現自己竟然能夠推理字義，看懂生活中常見的科普、醫學用語。 　　

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吳守禮的閩南語文獻學及詞彙考證方法之研究

為了解決photo音標的問題，作者陳楷峯 這樣論述：

吳守禮（1909-2005）在臺灣語言及文獻學的研究領域留下相當豐富的學術成果，尤其是在閩南語傳統戲曲文獻《荔鏡記》的研究方面，吳氏針對各版本的早期戲文進行校勘與重建，並且對文獻中收錄的語詞進行分類，進一步進行語源的考證，嘗試釐清這些詞彙所呈現的「歷時性」與早期文獻之間的關係。另一方面，則將俗字、借字混雜的戲曲文獻，經整理之後成為可被解讀的文本，同時也將各個時代的閩南語文獻，進行細緻的版本比對工作。吳守禮在日本時代進入臺北帝國大學，接受東洋文學科的學術訓練，在教授的引領之下，對「漢文的科學研究」有相當深刻的理解。吳氏的研究方法，承襲日本京都派的考證學風，並以他在學院所累積的學術經驗為基礎，將

研究的目標逐漸轉向閩南語的歷史研究。吳氏透過閩南詞彙的「音字脫節」現象，嘗試將早期語言文獻中的文字記錄，與現代的語音兩者建立語源關係，並由此探究詞彙的讀音及語義的演變情形。本文的研究課題，在於考察吳守禮的研究方法與學術觀點。因此必須先以歷史研究法，重建吳氏早年的求學歷程，包括他所接受的學術訓練以及他從日治到戰後所累積的研究成果。然後分別從早期戲曲文獻的研究、文獻曲詞及音韻文獻的分析，以及閩南詞彙的語源考證，觀察吳氏的研究論述以及他對語言資料的使用情形。並根據前幾個章節的討論與分析，發掘吳守禮的學術成就所呈現的特點。

單字密碼：三段式解析，過目不忘，快速提升英語力(附MP3)

為了解決photo音標的問題，作者呂宗昕 這樣論述：

暢銷十年，公認最有效、考試最推薦的英單書 早知道就這樣學英文！英單解密，秒懂秒記！ 用「字首+字根+字尾=單字」完全破解！ 英單根本不用背！看過就記住，學一次就能舉一反三，一生受用！ 　　★隨書附贈MP3 　　300分鐘全文收錄，中英跟讀單字＋例句，用聽的一網打盡！ 　　看見單字這樣解、那樣想，再長的單字都能牢記： 　　例：以act為字首的單字，都帶有「行動」的意思 　　act＋iv＋ity＝activity　字首＋字根＋字尾＝單字 　　行動＋作用＋狀態＝活動「行動」作用的狀態，是一種「活動」。 　　act＋or＝actor　字首＋字尾＝單字 　　行動＋人＝演員用「行動」表演的人，

是「演員」。 本書特色 　　．每個單字都是一組密碼：字首＋字根＋字尾＝單字 　　．同步標示KK音標與自然發音：學好單字發音萬無一失 　　．字首同＝意思同：掌握單字無限變化 　　．標示詞性：單字運用駕輕就熟 　　．中英例句對照：學會一個單字等於學會一個句子 　　．收錄並標示英檢初、中級必備單字，學測及指考指定單字 　　．「單字索引」整理：快速複習，檢視學習成效 　　．全文收錄式MP3：隨處可聽可學，背單字同時練聽力 　　（全新修訂，高中適用） 本書功能 　　．字首是單字的主角，認識字首是了解單字的第一步。 　　．拆解單字，先了解字首、字根、字尾個別含意，再加以結合。 　　．單字聯想，認

識字首、字根、字尾的來源。 　　．學習單字的發音、詞性與應用。 　　．搭配例句學習，活用單字。 　　．跟著CD朗讀＋記憶，快速複習、反覆練習。 　　．準備英檢及入學考試必備。  

使用隨機漫步及分佈式詞彙表示法增強個人相片之語意檢索

為了解決photo音標的問題，作者劉元銘 這樣論述：

本論文探討在使用者加入稀疏語音標註之條件下，如何進行有效的個人相片語意檢索(semantic retrieval of personal photos)。由於近年來數位相機及智慧型手機十分普及，使用者通常會迅速累積大量的個人相片，隨之而來的一個重要問題便是如何在數量龐大的個人相片資料庫中快速瀏覽與搜尋。一般使用者都喜歡直接用語意式查詢指令(semantic query) 來找相片，例如「母親節聚餐」。但以前的個人相片檢索多半是以內容為基礎的影像檢索(content-based image retrieval, CBIR)，倚賴影像低階描述特徵且必須以一張相片作為查詢指令(query)，並不適

用於使用高階語意概念(high level smenatic concepts) 的影像檢索；而以語意為基礎的影像檢索則非常倚賴影像相關的標籤(tags) 或標註(annotations)，但使用者不太可能把所有的相片都加上標註，且使用語音標註的方式又比使用鍵盤輸入的文字標註來的更為方便，所以本論文把主題設定在使用者輸入稀疏語音標註之條件下的個人相片語意檢索，亦即有少數相片上有語音標註。實現的方法主要是利用主題模型(topic model) 整合語音和影像特徵，並使用隨機漫步模型進行重新排序(re-ranking)，最後再提出使用分佈式詞會表示法(distributed word repres

entation) 來舒緩語音特徵稀疏的問題。首先，由於語音標註可能在任何地方被錄製，可能是非常自發性的(spontaneous) 說話方式，所以導致辨識率低下，所以利用詞圖進行抽取字詞頻率頻率期望值(expected term frequency) 當作是語音特徵，但只有少數的相片有語音標註，所以我們必需對每張相片抽取局部(local) 與全域(global) 的影像特徵，來補充語音特徵所遺漏的資訊。而本論文利用主題模型來整合語音和影像特徵，並以此模型訓練出來的「潛藏主題」建構檢索模型。此外，我們發現主題模型的檢索效能還有很多進步空間，所以把從主題模型檢索出的首次檢索結果(first-pas

s retrieval results) ，基於字詞頻率期望值、局部與全域的影像特徵計算相片之間的相似度，再套用隨機漫步模型(random walk) 演算法，讓相似度越高的相片獲得越相近的相關分數(relevance score) ，進而達成重新排序的效果，並使其檢索效能獲得相當大的進步。此外，我們發現由於語音特徵非常稀疏，導致在訓練主題模型時就特別仰賴影像特徵，但其實語音特徵才是最主要提供使用者個人化與語意資訊的來源，所以進一步使用近年在尋找語意(semantic) 和句法(syntactic) 相關詞的任務中有良好表現的分佈式詞彙表示法，基於字詞頻率期望值與整體影像語意概念，以類似自動增

加標註的方法找出相關詞並加入語音特徵中，讓原本稀疏的語音特徵不再稀疏，進而讓主題模型在訓練時考慮更多個人化與語意相關的資訊，並且也讓隨機漫步模型重新排序的效能也更好。