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從入門到日檢N1都要懂，最強500字外來語：桃太郎老師教你說日語不再硬梆梆!

為了解決電信資費的問題，作者冨永圭太 這樣論述：

為什麼學這麼久、檢定考好幾次， 你的日文語彙力就是卡卡的、會話講起來硬梆梆？ 桃太郎老師告訴你：關鍵在於你聽懂與運用「外來語」的能力！ 不管是英文、法文，了解語源就能快速朗朗上口， 就算不會寫、不會拼，也能聽懂並善用日本人最常用的流行語彙！ 　　熱愛在網路分享「有時正經有時靠北」的日文語錄，讓網友一邊大笑一邊學日文的桃太郎老師說：「大部分的日本人不會要求你說的日文要完美、文法零缺點，但你一定要懂外來語，才能更聽得懂日本人在說什麼，也才能更流暢的說一口道地日文！」 　　本書涵蓋 　　★【一定用得到的口袋字彙】 囊括消費娛樂、職場文化、生活社交、3Ｃ用語、社會議題…等日常會話的必備用語。

　　★【正確的讀音標示】 最自然的口說重音標示，搭配音訊檔，可學習不同性別的會話正確發音，聽、說能力皆升級。 　　★【外來語語源】VS.【日語同義詞舉例】懂意義才更好記憶！同時學會相近詞彙的不同用法與關鍵。 　　★【日本人都這樣用，範例套用】 了解字彙的應用方法和情境，不管是工作場合的溝通或一般會話都可適用。 　　★【阿桃老師的小劇場】 最解憂療癒，又十足生活化的日語會話──快學起來，好跟老公（老婆）或好朋友、好同事練習對話！ 　　◆每一則對話皆附會話音訊檔：學會正確發音、最流暢生動的說法！ 　　精彩內容 　　要學好日文，大家都知道【動詞變化】很重要，但【外來語】絕對比你想像的

還關鍵！ 　　你能自然而然的和日本人對話嗎？ 　　還是腦海裡只能想得到教科書的例句、套用起來老覺得「很古板很僵硬」？ 　　──對於日文中那些從英文、法文、拉丁文等演變而來的外來語詞彙，你能否熟練運用，決定了你的口語能力！ 　　外來語有一種力量，能讓你說的日文「更日文」！例如： 　　★討論外表的時候──要稱讚人「身材很好」？ 　　 　　•普通用法：体つきがいい　　　　　 　　 　　•這樣說更時髦：スタイル（Style） がいい 　 　　★聊天交友的時候──「我還單身」怎麼說？ 　 　　•普通用法：今、恋人いないよ　　　　　 　　•這樣說更年輕：今フリー（Free）だよ　　　　 　　★使

用3C用品──「備份」怎麼說？ 　　•普通用法：予備を取る　　　　　 　　•這樣說更流行：バックアップ （backup）を取る　 　　★聊起文創話題的時候──要強調「軟實力」？ 　　•普通用法：文化(ぶんか)などの影響(えいきょう)力(りょく)　　 　　•這樣說更簡潔：ソフトパワー（soft power）　　　 　　★約會遲到的時候──想抱怨對方「不守時」？ 　　•普通用法：時間を守らない 　　•這樣說更口語：時間にルーズ（loose） 　　★旅遊的時候──要形容一個地方「有似曾相識的感覺」？ 　　•普通用法：既視感を感じる 　　•這樣說更潮：デジャヴ（Déjà vu）を感じる  

電信資費進入發燒排行的影片

消費者5G資費方案選擇性之分析研究

為了解決電信資費的問題，作者古勝年 這樣論述：

在電信產業中世代的進步，已由4G進步到5G，擴展至今已普及5G基地建設。在各家電信業者投入大量資本在5G中，又在NCC建議下制訂出資費方案，對於提高消費者使用5G資費方案。本研究透過彙整相關文獻，挑選各大電信資費方案制訂對於消費者轉換5G意願，再進一步探討消費者轉換5G受何種負面的影響。 本論文採取Google問卷調查法，於2022年05月18日至2022年06月08日，以網路問卷進行問卷填答，總共回收有效樣本306份。本論文採用SPSS軟體進行驗證，由基本人口統計分析、信度分析、因素分析、相關分析，最後再將感知價值與基本人口統計兩者交叉分析，研究出T電信在轉換5G升級轉換程度上，大幅

領先各家電信。本研究進一步分析在各大電信修正行銷策略下，造成了感知犧牲只有微幅負面影響，有影響5G轉換意願不大，並且探討出網路速度及流量對於消費者使用意願都有正面影響。 最後，本論文將各種影響感知價值構面加以分析，給予建議給業者些許理論面和實際面的建議。

競爭法與經濟管制

為了解決電信資費的問題，作者楊忠霖 這樣論述：

　　競爭法作為一跨產業、一般性維護市場秩序的法律架構，如何於進入各產業時，與各產業法規之互動做調和，為本書之宗旨。於我國，表明此問題意識的具體條文展現於公平交易法第四十六條，本文認為應避免以「經濟基本法」與「特別法優於普通法」等傳統形式法位階理論作為建構論理之基礎，同樣地僅探究本法立法意旨亦無法真正觸及問題的核心；故主張應回歸實質理論分析、以目的為導向的思考，方為適當的解決之道。

以兩階段分群方法辨識中性評論提升情緒 分析準確度之研究 - 以英文電影評論為例

為了解決電信資費的問題，作者劉倢君 這樣論述：

網際網路已然成為現代人的生活重心的一部分，人們在做任何決定之前，往往需要一些意見來推自己一把，上網查詢了解相關知識已成為常態，這樣的狀況尤其常出現在消費購物前。如今網路上已存在不計其數的使用者評論，而其中並非每條評論都能表達純粹的正面或負面情緒。在大多數情況下，評論可能會報告客觀事實而不表達任何情緒，甚至有些評論可能會表達混合或相互衝突的情緒。這些不完全屬於正與負向的評論被稱為「中性評論」，而在過往的情緒分析研究中，中性評論常因其對產品的影響力並非直接關係而導致被忽略，這可能使得正與負向的評論影響不準確。過往的情緒分析多使用分類器模型，而投入分類器模型的前提是需先有人工一項一項給予類別標籤。

相比如此費力的方式，分群模型就較為方便地，只需單純投入機器學習模型中便可讓機器自主區分。因此，本研究將從全球最大的英文電影評論網站IMDb中，挑選綜合排名前200名的電影的電影評論做為研究對象，透過幾種分群的訓練模型對電影評論做辨識後能成功辨識中性評論的存在。再考慮到中性評論中可能混合了影響正向與負向評論的混合中性及中立中性評論，故本研究將對電影評論做兩階段的分群，而從實驗結果可以看出，以分群方式在客觀的情況下讓機器自行判斷結果，相較以分類的方式在主觀的情況下給定標籤的準確率較好，以及，將對會減弱情緒相關的中立中性評論排除後能提高準確度。