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這些商務行話為什麼這麼有哏? 趣味解析301個內行人才懂的商務詞彙，讓你聽得懂、還會用，不再一臉表情包

為了解決hashtag意思的問題，作者BobWiltfong 這樣論述：

商務場合常用語句趣味大解析， 完整收錄商務人士必懂用語， 有些連Google翻譯都翻不出來。 以幽默解析與生動典故， 讓你除了聽得懂，還能靈活用， 跟老闆、同事、客戶溝通時準確回應， 不再滿頭問號、一臉尷尬，增進專業度與好感度。   　　什麼是FAQ、MO、KISS（絕對不是親親……）？ 　　跟信封一點關係都沒有的「Push the envelope」是什麼意思？ 　　老闆為什麼叫你「把海水煮沸」(boil the ocean)？ 　　同事幹嘛請你「挪一下針頭」(move the needle)？ 　　為什麼英文學了十幾年，進了商業世界什麼都聽不懂？

  　　本書針對商業情境與職場最常使用的商業詞彙與片語， 　　提供明確定義，並介紹這些用語的來源、歷史與故事， 　　讓你在大笑中了解這些商務行話的真正含意， 　　無論是商務演講或是與同事分享重要訊息， 　　都能正確回應，提升溝通技巧與專業度。   　　★精彩搶先看★   　　ducks in a row──每件事情都安排的有條不紊，準備完全。 　　商務行話定義：總之不能拿來形容鐵達尼號上負責確認救生艇數量是否足夠的那個人。   　　Hardball──用最強硬的方式積極地進行任何遊戲，包括真實人生。 　　商務行話定義：在紐約市上下班尖峰時

間，擁擠的地鐵車廂靠站時你必須要採取的態度。   　　hump day──禮拜三 　　商務行話定義：黑洞漩渦般的工作日中，一絲絲微弱的希望之光。   　　left holding the bag──擔起被強加在自己身上的責難或重擔 　　商務行話定義：預定要跟老闆報告案子失敗的當天，其他同事全因為流感倒下。   　　★特別收錄★   　　來自經典電影、貓狗、軍事、賽馬等領域的商務行話   　　「給我錢！」（Show me the money﹗）——《征服情海》（Jerry Maguire） 　　這句台詞告訴各位商業合作夥伴，他們最能夠表達重視你或

你的貢獻的最佳方式，就是付錢給你。   　　「我要給他一個無法拒絕的條件。」（I’m gonna make him an offer he can’t refuse.）——《教父》（The Godfather） 沒有什麼比引用黑手黨的話，更能說明你對進行中的商業交易的認真程度。   　　Cat got your tongue 　　一時語塞   　　barking up the wrong tree 　　採取錯誤的行動或選錯人說話   好評推薦   　　「這本好書不只清楚定義許多企業界使用的商業詞彙與片語，而且也將片語的起源用有趣也具豐富知識性的

方式呈現。我覺得這是學習商務行話（與跟著大笑）的最好方式。」──凱瑟琳•歐康納（Kathleen O’Connor），倫敦商學院教授與詹森管理研究院的訪問副教授   　　「本書除了提供真的很有幫助的資料之外，也是本搞笑外加歷史書籍，提供喜愛深入考究的人很多樂趣。如果你喜愛學習與大笑，這是本適合你的書。」──珍•波頓（Jane Borden），記者與《我完全就是做這個的料》的作者   　　「關於鮑勃•維爾馮，我知道一件事──他很搞笑。如果你覺得捧腹大笑是應付在企業界工作的好方式，那麼這本書必讀。我會逼所有的員工桌上都放一本。這會不會太超過了呢（pushing the envelo

pe）？」──派特•多倫（Pat Dolan），《新聞日》的老闆

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#正濱漁港：社群媒體與網路新聞潮流下的觀光凝視

為了解決hashtag意思的問題，作者張曾宜 這樣論述：

在後疫情時代的全球變動下，人們對於網際網路的依賴更甚，網路上的文化生態對於生活的影響與發展也愈發重要，首當其衝面對巨大衝擊的觀光旅遊業又是如何面對這樣的轉變？在這樣的轉變下，過去的文化生產方式又是如何激盪出新的變化？本研究以約翰．厄里（John Urry）的「觀光凝視」（Tourist Gaze）作為理論鷹架，並以近幾年藉由彩色屋爆紅的「正濱漁港」作為考察對象，透過網路民族誌的方式，以網路新聞及社群媒體Instagram為主要材料，來探討後疫情及網路世代的地方文化治理與文化生產。研究首先從當代的媒體閱聽樣貌中，抽絲剝繭文化地景的形成與凝視的建構，媒體的匯流、自媒體的賦權等因素使文化生產民主化

，新聞透過機制篩選與傳播特定形象，形成「機制化的集體凝視」並促使「景觀」形成，地方被固定為單一圖像符碼，媒體化凝視得以鞏固並強化。社群媒體雖為「民主化的集體凝視」，仍受新聞影響形成「典型凝視」，大量複製同角度樣貌的地景。同時，疫情期間「非典型凝視」的數量比例大增，凝視跳脫既有框架，展現出更多在地文化風貌，勾勒出關懷地方人文與地方發展的「在地凝視」。社群媒體的賦權使新秘境產生，卻也因使用者運用社群媒體時的獨特文化慣習，難以脫詮釋循環，顯現文化地景中權力流動與結構的複雜化。

上班何須太委屈，轉職身價再晉級：LinkedIn日本負責人教你找出職能優勢標籤，成就理想的工作與人生

為了解決hashtag意思的問題，作者村上臣 這樣論述：

你對現在的職涯滿意嗎？想換工作卻又無法取捨？ LinkedIn日本負責人村上臣掌握第一手職場資訊 教你新時代轉職五大關鍵概念，讓自己的工作愈換愈有價值！ 　　現在工作得很有成就感，偏偏跟上司不太合； 　　工作待遇不錯，公司前景看好，但員工只能聽命行事，展現的空間不大； 　　老闆、同事都對我這麼好，轉職的話會不會顯得我太忘恩負義⋯⋯ 　　你也是這樣嗎？因為薪水、年資、名聲、人際關係、未來發展等因素猶豫不決，死守一間公司，忍受一份還可以的工作——會有這樣的迷思，是因為你的轉職系統還沒有更新！ 　　LinkedIn日本分公司負責人村上臣立志革除過往轉職迷思，將他在世界最大商務社群網站接收到

的職場最新資訊以及親身觀察，歸納整理出五種新時代所需的職業變革思維及行動，讓你的身價隨著轉職上漲，想換工作不必再有所顧慮，追求自己想要的職涯與人生！ 　　關鍵概念1｜目的：「最大化自身市場價值」 　　在人生百歲時代，一個人平均轉職四次將成為常態，不能像過往一輩子只想換一次工作，然後就心滿意足地等退休。轉職是讓自己市場價值最大化的一種手段，釐清每次轉職要達成的階段性目標，再利用達成的成果為自己加分，上升到最理想的職涯位置。 　　關鍵概念2｜行動：「自貼標籤和宣傳」 　　就像品牌利用社群網站上的hashtag來提升曝光度，個人也應該依照職務、技能、行業、經驗以及職能等五大分類為自己貼上標籤，例

如為自己加上＃工程師、＃程式設計、＃IT、＃問題解決等標籤。除了方便目標企業或獵頭顧問橫向搜索和檢視履歷時一目瞭然，標籤跟標籤間的加乘效果更能彰顯自己的優勢。 　　關鍵概念3｜思維方式：「職務導向」 　　清楚明白自己想做的工作內容到底是什麼，或哪個職務、業界正當紅，將追求的職務擺為第一優先，想辦法在現職中獲取所需技能，或轉職到可以獲得目標技能的公司，例如每個行業都有業務，但B to B的業務和B to C的業務需要的技能完全不同，不要沒頭沒腦地學一堆沒有助益的技能。 　　關鍵概念4｜價值標準：「看綜效效果選工作」 　　看公司名氣選工作，不僅過時又無法為你的職涯帶來長遠的幫助。應該以公司能讓

自己的市場價值強化多少為目標，在公司得到你的貢獻的同時，你也獲取能在下次轉職時拿出的成果，這種公司和個人互相利用的綜效效果（synergy）對職涯有正面的影響。 　　關鍵概念5｜人際關係：「建立人際網絡」 　　建立比「人脈」更廣大、淺薄而鬆散的人際網絡，將朋友的朋友的朋友、沒直接一起工作或不屬於同一個組織，這些現實中沒交集但知道彼此或僅是點頭之交的人都劃分在內。這樣的關係能幫助你得到不同於自己圈子的資訊，也能將你求職的消息觸及更廣闊的範圍。 　　只要你抱有正確的轉職價值觀，在職涯這條路上的每個選擇都緊扣最大化自身市場價值，並時時檢視修正自己的職能優勢標籤，讓你的價值持續在勞動市場上發光，就

可以換工作換得華麗漂亮，在未來職場為自己謀得無可取代的一席之位，成就理想的人生！ 本書特色 　　1.作者曾當過創業者，也曾在創業公司被併購後繼續任職高階職務，甚至離職後再度回鍋原公司，這樣體驗過不同位置、經歷過二十年高低起伏的職涯，都化為書中專業、細微且參考價值高的建議。 　　2.本書鉅細靡遺的轉職應注意事項和各種提示，適用職場上各種職務、職位和年資的勞工，為他們提供職涯發展路上的指引。 　　3.作者邏輯清????，書中所提概念淺顯易懂，令讀者易於迅速掌握重點。 　　4.獨家收錄「職能標籤分類表」，助讀者找出自己的職能標籤，釐清自己的稀少性價值。 專業推薦 　　少女凱倫／跨界Cr

ossOver創辦人 　　洪澤洋／GCDF全球職涯發展師、大人學內容製作部經理 　　晉麗明／104資深副總經理 　　陳韋丞／職涯諮詢師、職游創辦人 　　（依姓氏筆劃排序）

使用BERT-CNN進行Twitter 使用者之立場偵測

為了解決hashtag意思的問題，作者吳佩珊 這樣論述：

在人們的文字表達敘述裡，「立場」可能包含正向或是負向的情緒用詞，贊成或反對的語氣，但這些特徵都無法直接與立場相關聯。人們可以利用支持一個對象或是說法來反對特定目標，也可以藉由反諷法，使得字面上不能直接了解真正所表達的意思，但真實意義正好與字面上相反。在本研究中，將已標記立場標籤、來自 Twitter 使用者所發表的推文(Tweet) 當作訓練資料，使用監督式學習的方式來訓練深度神經網路(DeepNeural Network)。本研究所使用的資料集來自於 2016 年舉辦的國際自然語言語意評測競賽(SemanticEvalution 2016, SemEval 2016)的Task 6 ，主辦

單位所提供已標記立場的推文之訓練集與測試集，將其進行資料前處理並與類神經網路進行連接，其中使用到由Google 公司於2018年所提出之 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)及卷積類神經網路(Convolutional Neural Network，CNN)。本研究針對SemEval 2016 Task 6中之子任務A進行實驗，使用監督式框架來偵測Twitter使用者的立場，評估方法採用F1分數，並與當年參加競賽之隊伍進行比較，本研究所使用之方法在數個項目中排名居前。主辦單位所提供之資料集僅有兩千多筆，因此

在訓練模型的成效有一定限制，若是有更多的已標記之訓練集，應會獲得更好的成績。因此本研究再加入MPCHI資料集進行訓練，此資料集包含五個健康相關的主題，並已標計立場，並分別實驗測試集為SemEval、MPCHI以及SemEval加上MPCHI，觀察其實驗結果顯示有其幫助性，優於僅使用原始資料集之實驗結果。