學語言為的是什麼?
為的是溝通,為的是多一扇看這個世界的窗口。
但在台灣,我們最早開始學的外語,也就是英文。不是學來溝通的,是學來考試。
考試必需有個可評定的標準,所以就考選擇題,不考口語說話。因為前者才有辦法大量閱卷,評定分數。評鑑口語說話能力,需要大量的人力成本。
然後,考試決定教學方式。許多學生整節英文課,看課本、背句型、記文法,卻是一個英文句子也沒說過。或是只是照著課本覆述,從沒自行建構一個句子,嘗試用英文表達自己。
這樣學出來的英文,遇到外國人時,一句話也說不出來,是本應如此,還是令人意外。
有了這樣失敗的第一外語學習經驗,有多少人會願意學第二外語?或者可以在學習第二外語時,跳脫這個失敗模式,成功學習?
《懂語感,無痛學好任一種外語》,就是這個問題的解答。作者建議先藉由聽與模仿,學會說。再學讀跟寫。
會說是最核心的語言能力,藉由聽學會說也是最自然的語言習得過程。
只要會說,你就可以跟外國人交談。用講的表達你的意思,用問的找到你要的答案與協助。
聽說讀寫四個能力,作者將其分為輸入與輸出兩端。輸入是聽跟讀。輸出是說跟寫。
要能輸出,才是重點。
很多人希望自己能說能寫,但整個外語學習課表都是在閱讀跟學單字。這樣也是很認真沒錯。但在錯誤的地方投入資源,不會在正確的地方產生成果。
你要會說會寫,你就要練習說跟寫。
這個似乎淺白不過的道理,卻是很多人外語學習的盲點。
書中列出了範例課表,教一個想偏重口說,或是偏重書信能力的讀者,要如何安排時間。
這本書的討論很全面。一個生活忙碌的成年人,如何抽出時間來學習外語、如何達成持續的效果、動機的重要性。還有各種學習管道的比較都有分析討論。
譬如語言交換,似乎單純而美好,不用花錢,還可以交到異國朋友。
但許多人沒注意到,你是在跟一個未必有語言教學經驗的人往來。有時要嘗試很久,才能找到合適的夥伴。
而且所謂交換,就是譬如兩個小時的會面談話,一個小時他跟你用你想學的外語談話,另一個小時,你則要用中文跟他談。花兩小時的時間,學一個小時的外語。有時候會讓人覺得時間成本高昂。
還有費用便宜的線上大型教學平台。看起來選擇超多,每個老師的介紹都很吸引人。其實這種網路平台讓幾乎所有想當外語老師的人,都可以開課。幾乎沒什麼篩選。
那誰來篩呢?
就是你。
篩得到好老師還好。但假如上過一堆老師的課,卻少有人讓你想再約第二節呢?
有時想要免費或是省錢,結果卻是浪費更多時間跟金錢。
書中關於制定明確學習目標的討論非常重要,也是很多人欠缺的一點。
譬如學習30小時後,可以寫一篇簡單的自我介紹。一個期限與可評估的目標,才可以讓學習者知道自己有沒有在前進。
不要訂下太大太遠的目標。譬如學兩年後,可以跟外國人流利對話。時間太長,回饋來得很慢。假如沒出國,也沒啥機會遇到外國人,很難驗證。
一小步一小步的成就,終究會累積出可觀的成果。
最後的結語有個現實的計算。台灣學子從國小到高中,保守估計每人花了兩千個小時學英文。成效如何?有多少人,外語成為一個實用的工具?
假如能換個更有效的學習方式,會帶來多大的節約與效益。
看到這些討論,綠角又想到投資這件事。
台灣成年人,每年花了多少時間選股跟研究?
台灣加權股價指數從1969年底的110點,到2020年底的14732,是134倍。單純參與到市場的成長,原始投資一百萬,會變成一億三千萬。
(這還只是加權股價指數喔,沒有計入股息的成果。假如計入股息,成果會更可觀。)
假如學習挑選股票,讓人達到比大盤更好的成果。假如學習判斷經濟與市場指標,擇時進出,讓人躲過下跌參與上漲,我們應到處可以看到,現在七十歲以上的資深台股投資人,許多人都可以跟你講述投資台股賺200倍、賺300倍的故事。
有嗎?
還是連股市本身報酬都拿不到的人比較多?
或者你簡單就可以找到家族長輩在股市中虧到不敢再投資的例子?
這些投入研究的時間與精力,用錯方向,拿到比市場更差的成果,都是浪費啊。
學生時期在錯誤的學習方法中浪費時間,成年後在錯誤的投資方法中浪費時間。回首一生,虛擲時光,所成甚少。
這難道就是台灣學生跟台灣投資人該走的路嗎?
面對問題,要從正確的角度下手。而不是只會埋頭苦幹,一心以為有付出必有回報。在錯誤的地方付出,是力倍功半。
投資,我選擇指數化投資。
語言學習,《懂語感,無痛學好任一種外語》提供切中要點的解答。
同時也有15部Youtube影片,追蹤數超過14萬的網紅Ricky英語小蛋糕,也在其Youtube影片中提到,文法關鍵比一比 A和B的2種句型 not only A but B vs A along with B 【A和B的2種句型】Ricky//英語小蛋糕 【Ricky 英語小蛋糕 🍰 x 自然學文法線上課程問卷】 問卷連結:https://www.surveycake.com/s/2xoW2 ※協助填...
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AI 如何為公司創造更多價值?專家:2 個缺陷,要先由人類來修補
2021/05/13
採訪‧撰文
盧廷羲
張凱崴
美國人工智慧國家安全委員會(NSCAI)今年 4 月建議,國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域,並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面,微軟(Microsoft)4 月宣布,將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊(Nuance Communications);後者是雲端與 AI 軟體的先驅。
從企業到國家,都愈來愈重視人工智慧,知道要想辦法運用 AI 創造更好的生活。不過,目前 AI 發展到底處於什麼階段?我們又該如何應用?
美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)電腦科學系助理教授張凱崴形容,目前人工智慧技術已經可以幫助人類完成很多事,像是疫情來襲,電腦可以從大數據中篩選條件,自動搜尋、判讀潛在病例,幫助醫生大幅減少檢查時間,但 AI 也並非萬能,要先認知它的局限。他研究如何讓 AI 更符合人性,獲得 2021 年的史隆研究獎(Sloan Research Fellowships)。
AI 局限1. 資料寬廣度不足時,就會複製人類偏見
張凱崴認為,電腦在學習的時候,是依賴「彙整數據資料」來判斷,並沒有真正思考,如果資料來源太狹隘、不夠多元,資料寬廣度不足,電腦判斷就會出現偏差,「你跟電腦講清楚 input(輸入)、output(輸出),提供足夠的數據資料,它可以對應、學得很好,但還有很多面向 AI 做不到。」
舉例來說,亞馬遜(Amazon)2014 年推出智慧音箱(Amazon Echo),使用者口頭下指令給語音助理 Alexa 就能放音樂、查資訊。然而,有些人口音較罕見,或是用字較特殊,智慧音箱的資料庫沒有「不同口音」「不同用詞」的檔案,就可能失靈,這是當前 AI 的其中一大問題。
張凱崴進一步解釋,AI 另一項挑戰是,它無法清楚分辨「不曾出現」與「不能出現」(無法出現)之間的區別,只是從資料統計出要學的東西,無法像人類一樣進行邏輯思辨。
AI 的運作方式,第一步是輸入資料,第二步是分析,但這過程容易出現偏見。例如電腦在理解「總統」這個字,會去看四周有什麼字詞,來學習總統這個詞,由於許多總統都是男性,電腦就會「覺得」總統是男性。
這也是為什麼,如果讓 AI 學習,在它的認知裡,女性「不可能」當美國總統(因為沒有資料紀錄)。「你可以跟人類說,任何職業、性別都是平等的,但對電腦來講,這很困難,」張凱崴說明,一旦資料的寬廣度受限,電腦就容易產生偏見。
就像在自然語言處理(Natural Language Processing,讓電腦把輸入的語言變成有意義的符號)領域,張凱崴說明,AI需要知道代名詞指的是「哪個名詞」,才能運算下去。但如果資料受限,使用男性的「他」,電腦可能判斷這個代名詞是指總統、總理、執行長;但換成女性的「她」,由於數據不足,電腦就會混亂,出現系統性誤差。
他再舉一例,美國人工智慧研究組織 OpenAI 提出「生成式預先訓練」系統(GPT,Generative Pre-training),推出到 GPT3 版本,屬於書寫類 AI,電腦能夠揣測人們說完上一句話,下一句可能會講的句子,自動完成後半段。
好比有人上一句寫下「我正在和教授聊天」,系統可能推導出「我們在研究室討論學術問題」,因為電腦藉由蒐集來的語料資料中判讀出「教授」和「學術」具高度相關。但研究也顯示,GPT2(前一代版本)系統也從資料中學習到許多偏見,像是如果句子前半談論白人男性,系統傾向產生正面評價;如果句子前半是黑人女性,系統竟會產生負面句子。對企業來說,許多組織接觸 AI,想讓它們取代部分工作,首先需要留意資料的廣度、多元性,才能減少電腦犯錯的機會。
AI 局限2. 即便條件相同,也無法每次都做出正確判斷
「其實,現在的 AI 就像一台原型飛機,還缺乏穩定性。」張凱崴說,現行的 AI 就好比萊特兄弟(Wright brothers)剛發明飛機,看似可以做很多有趣的事,但「可以飛」跟「飛得很好」,有一大段落差。
紐西蘭的簽證系統曾鬧出笑話。人們上傳簽證照片,AI 掃描後,確認是不是本人,但當時系統沒有估算到某些亞洲人眼睛比較小,一名亞裔男子被判定「沒有張開眼睛」,因此照片無效。
張凱崴說,在這個例子中,凸顯出 AI 的穩定性不足,「系統沒有考慮到不同人種的差異,很死板地認為你眼睛沒張開。」所謂的缺乏穩定性,指的是 AI 沒辦法在相同條件下,每次都做出正確決策,這也是使用 AI 時,須留意的第二個挑戰。
他再舉例,許多模型可以準確分析,一則影評對電影的評價是正面或負面。然而研究顯示,有時只要將影評中一些字換成同義詞,例如把電影(movie)換成影片(film),或改寫句子,即使意思並未改變,系統卻把原本判斷為正面的影評標註成負面。這顯示AI系統還未真正了解語言的含義。
在設計這些程式時,人們必須注意到 AI 可能有局限,設定的資料範圍要更完整,考慮這些因素,就能減少偏見、落差,進而加強穩定性。
餵指令給 AI 要多元化,嘗試「換句話說」、刻意混淆
經理人雖然不一定具備 AI 方面的專業知識,但只要掌握觀念,再透過 AI 領域專才協助,也能優化系統。張凱崴指出,最直接的方法是,設計 AI 模型時,要把來源群組不同的資料分門別類測試,在測試階段讓群體多元化,並確保不同特色的使用者,用起來都沒有問題。
舉例來說,一套 A 系統擁有來自各地的使用者,如果設計者是台北人,設計系統的思維容易以台北生活為主,很可能因為當地習慣不同,導致花蓮使用者操作不順。
另一個方法,則是用不同的「語意」,去測試 AI 有沒有徹底學會一個概念。例如,有一套餐廳評鑑的 AI 系統,只要蒐集、整理使用者意見,就能判斷每個顧客對於餐廳的評比是高分或低分。那麼要如何確認這套系統的穩定性?張凱崴建議,可以利用「抽換詞面」的方法。
比如,把詞彙換成同義字,再看 AI 是否能運算出相同結果,「你可能會發現,原本評比結果是食物很美味,但如果美味換成比較困難的詞,AI 就會分不出這則評比是好是壞。」因此在訓練模型時,可以將詞彙隨機抽換成同義詞,增加 AI 的詞彙量。
第三種方式更進階:改變句型、重寫句子。張凱崴指出,同樣一句話,如果換成不同說法,電腦可能判讀錯誤,將「因為發生 A 事件,所以導致 B 事件」,改寫成「B 事件發生了,是因為 A 事件的緣故」,明明兩句話意思一樣,但 AI 很可能因為穩定性不足,搞混兩者的差別。如果要鞏固 AI 的穩定性,可以使用自動改寫的方式,增加資料的多樣性。
張凱崴表示,經過這些測試,讓 AI 接受更多元化的訓練,得到更廣的學習範圍,往後碰到同義詞、相似資訊,才能有效判讀。
張凱崴總結,AI 還在快速發展,或許可以創造更多工作機會、新的職位,但現行階段,它只是輔助角色。AI 並非魔術盒子,使用它就一定有更好結果,人們還是要保持高度耐心,先認識它的缺陷,才能在技術更迭下,發揮出最好的結果。
張凱崴
台灣大學資訊工程系碩士、美國伊利諾大學(UIUC)電腦科學博士。美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)電腦科學系助理教授,研究領域包括人工智慧、機器學習、自然語言處理。2021 年獲得史隆研究獎(Sloan Research Fellowship),研究團隊開發的運算方法,使人類語言處理的程序更有效率、更多元,同時兼具公平性。
附圖:優化AI系統的3方法
資料來源:https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62902?fbclid=IwAR2jI1bhg1anqct0AZZR_3LKKJqIsvG0wz2whSN8iniROZApHt-_qpD7dis
四大句型判斷 在 Facebook 的最佳解答
#會引發憂鬱的三種思考模式
#愈努力反而愈憂鬱 #先慢下來就好
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容易憂鬱的人在思考模式上有共通點,我認為那些思考模式就是引發憂鬱的原因。
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🔺會引發憂鬱的思考模式①
#我不可以往負面思考
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在這裡,我要很唐突地提出一個請求。「請你千萬不要想像搞笑藝人跳舞的樣子。」
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怎麼樣?儘管心裡知道不可以去想,但你腦海中真的沒有浮現跳舞的搞笑藝人嗎?人腦無法直接理解「否定」的句型。若要理解「否定」的句型,就要先想像那個要否定的東西,接著再否定它。也就是說,當你每次對自己說「不可以去想」的時候,就非得去想不可。
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那麼,假如你想著「我不可以往負面思考」會怎麼樣呢?
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大腦會先想像「自己正在進行負面思考」,然後再打消念頭。諷刺的是,如果我們每天都這樣,持續幾年甚至幾十年,就會造成「輕易就能想像負面狀況」的結果。
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我將此稱為「負面思考的日課」。明明不願再去想它,卻因為形成了「不可以去想」的思考模式,反而強化了負面思考。
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其實,負面思考本身並不是一件壞事,任何人遇到鳥事都會變得負面消極,這是很自然的。問題在於「負面思考持續不斷」,以及「養成凡事都往壞處想的習慣」。
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從前,教我教練式領導的平本相武老師曾經對我說:「負面思考沒有好壞可言,重要的是,你要客觀了解自己當下的狀態。也就是說,當你發現自己又變得消極時,只要思考該怎麼擺脫現狀就好,不需要覺得消極的自己很沒用。」
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聽了這番話,從前一直認為「只會負面思考的自己很沒用」的我改變了想法,了解到:「原來負面思考不是壞事啊!」現在回想起來,那時候的我得到了救贖。
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假如負面情緒控制了你,也不要拚了命想要消除它。當你越是想著「不可以往壞處想」,心情就越會盪到谷底。與其否定負面情緒,不如培養「能夠客觀看出自己正處於消極」的習慣,這才是能讓自己不再消沉下去的祕訣。
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🔺引發憂鬱的思考模式②
#我最好樂觀一點 #我必須樂觀一點
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無法擺脫悲觀狀態的人,總會想要變得樂觀。
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有些人可能會有「我必須樂觀一點」這種近似強迫思維的念頭。這會和上一節解說的「負面思考不好」的既定觀念加乘,讓人心想「為了樂觀起來,我非得做些什麼不可」而導致焦慮。
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最後,這樣的人會開始採取行動,例如讀遍心靈勵志或超自然書籍、訂購有聲書教材或參加研習會等等。此外,也有人迷上超自然療法,或是仰賴占卜。
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儘管我這麼說,從前的我也經常做這些事。在我陷入憂鬱之後,一直到接觸教練式領導的四、五年之間,我總是一個勁地閱讀心靈勵志書籍、看影片、聽音檔,只要是在我能到的範圍內,我也去參加了研習會。小聲地說,其實我也取得了好幾個和超自然有關的證照。
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這種日子持續了幾年,某一天我突然察覺自己根本完全沒有改變。沒錯,我明明學了很多東西,但精神上仍然不安定。剛讀完心靈勵志書或接觸超自然時會有不錯的感覺,甚至讓我深信「這樣就沒問題了」。
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遺憾的是,這種良好的感覺並不持久,當我回過神來,就發現自己不知不覺中又回到從前悲觀的樣子。我想應該很多人都有這種經驗吧?
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🔺引發憂鬱的思考模式③
#對事情的原因追根究柢
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有憂鬱或悲觀傾向的人總會忍不住追根究柢,例如追究自己為什麼會變成這樣,想要找出原因。其實,就是這個追根究柢的習性引發了憂鬱,讓憂鬱狀態持續下去。
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我原本也是個很愛追究原因的人,十幾歲時甚至還想要知道這個世界的真理。我這個想要追究原因的習性招來了禍害,讓我有了下面這個經驗。
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我十九歲時在當時任職的公司遭到職權騷擾,出現了近似憂鬱症的症狀,被迫留職停薪。那時候,我無論如何都想知道為什麼會這樣,停職時每天都在追究原因,結果⋯⋯
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我為什麼會到這家公司來上班?
→因為學校介紹我來
→那我為什麼會讀那間學校?
→因為父母希望我去就讀。
→我知道了,這都是爸媽害的!
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像這樣,我一心認定自己現在會受苦都是父母的錯。我甚至曾經對家母說:「我會這樣都是你們害的!」現在想起來真的很對不起她。
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透過自己的經驗,以及聽過許多人的經歷之後,我能確定一件事,那就是:「即使追根究柢,也不知道最後找到的原因究竟正不正確。就算知道原因,也不一定能夠改善現狀。」
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此外,當我們過度追究原因,還會導致不安和恐懼感越來越強烈。我曾聽說人的記憶比我們想像中更模稜兩可,能夠配合自己的需要隨意捏造。這樣一來,即使努力追究原因,也不知道自己找到的答案到底對不對。
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找到可能的原因確實會讓人感覺暢快許多,但這樣也不代表現在的狀況就能獲得改善。事情沒有那麼單純。我前面提過自己怪罪父母的經驗,但即使真的是父母的錯,事到如今也於事無補。
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而且,就算父母認錯並向我道歉,我現在的思考和行為模式也未必會往好的方向發展。真要說起來,想要用引發問題的思考模式來解決問題,本來就不會順利。
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「你要追究原因是無妨,但那樣做沒什麼效率。」這是我的師父之一,史蒂芬.紀立根(Stephen Gilligan)博士的話,我也對此頗有同感。如果有時間去追究原因,不如思考現在該怎麼辦。
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如上所述,容易憂鬱的人有著這些會引發憂鬱的特有思考模式。只要觀察當事人的思考模式有沒有改變,就能判斷他能不能擺脫憂鬱。
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本文摘自《一天3分鐘,擺脫憂鬱:10000人實踐的教練式領導法,改善當下的焦慮與不安》(1日3分でうつをやめる),作者川本義巳曾因憂鬱症病發而臥床不起。而後,他透過了IGCA認可一般教練式領導專業執行師、JAAI認可艾瑞克森催眠執行師等訓練,慢慢找出走出憂鬱的方法,現為日本一般社團法人Effective Coaching協會理事長。
📖閱讀本書:https://tinyurl.com/nx37bye7
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【國際新聞:2020台灣總統大選】https://youtu.be/slNQU8OQ5ww
英文文法
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【秒判斷單字詞性,易混淆的單字詞性】https://youtu.be/gvWetfXviTw
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四大句型判斷 在 Ricky英語小蛋糕 Youtube 的精選貼文
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2020/07/20 20:00止
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學生們永遠的子句魔王!😈
這支影片帶你快速區分三大子句!其實超簡單!
詳細的三大子句、分詞構句、五大句型在這邊👇
(考前看這系列就對了🔥)
1. 五大句型(上)
https://www.youtube.com/watch?v=MvyB15Lddbg&t=421s
2. 五大句型(下)
https://www.youtube.com/watch?v=bvpDtHio_So&t=131s
3. 名詞子句(上、中、下)
https://www.youtube.com/watch?v=e_fzzCnJ_go
https://www.youtube.com/watch?v=pCNYxUz7xW8
https://www.youtube.com/watch?v=N_obMzKwYBg
4. 關係代名詞
https://www.youtube.com/watch?v=QrMkZZ7HoX8
5. 關係副詞
https://www.youtube.com/watch?v=TE6QXp2tIgk
6. 分詞構句
https://www.youtube.com/watch?v=veSh_gzRiOY&t=568s
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7. 分詞片語
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四大句型判斷 在 #四大句型 – Felfedezés | Facebook 的推薦與評價
這個問題,引起我的興趣,結合了七年級的紙船印象。是ㄧ個典型『看起來很簡單』,實則易讓同學們混淆的句子。 先來釐清ㄧ下中文文法裡面#四大句型 的關念:. ... <看更多>
四大句型判斷 在 [請益] 四大句型判別- 看板Teacher - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
不好意思,麻煩各位先進指教一下
我爬過文,看到之前關於句型判別的討論
但對於我的問題並沒有解決到,所以再開一篇來問
我想問的是關於「敘事句」和「有無句」的判別
正常來說,句子當中若出現動詞,那麼應該是敘事句
但若同時出現動詞和有無的時候,是屬於什麼句型
1 我無家可歸
2 我無所適從
3 我沒有錢給你
4 我沒空理你
以上四句若是讓人判斷,當然大多數會選有無句
可他們當中又有個動詞,我該如何解釋說為什麼他們不是敘事句?
又,若把無家可歸和無所適從當作形容詞,又變成了表態句
到底哪種為是?
爬文看到有人說成語屬於「熟語」不可拆開
若這說法成立,那倒是好判斷了
我無家可歸,主語 + 表語,就是表態句
但問題是這樣的說法是正確的嗎?
不知道有沒有高手對這方面有所研究的呢?
希望能不吝指教,謝謝!
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