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天鷹翱翔(增訂新版)

為了解決約 同音字的問題，作者李潼 這樣論述：

　　★臺灣少年小說大師李潼首部出版作品 　　★洪建全兒童文學創作獎首獎 　　★金鼎獎推薦獎 　　臺灣少年小說大師李潼 × 最在地的題材 × 最重要的生命課題 　　對自己熱愛的事，你有沒有毅力，一步一腳印，從基本功練起？ 　　面對生命中的挫折，你有沒有重新站起來的勇氣？ 　　為了一圓夢想，阿龍和小彬加入天鷹俱樂部，結識了一群醉心於駕駛遙控飛機的男孩。沒想到一加入俱樂部，馬上被訓了一頓，更發現和其他成員有著不一樣的想法和理念……終於，兩人準備在蘭陽平原上的遙控飛機大賽中一展身手，信心滿滿的兩人，最終會不會獲得比賽的勝利呢？ 好評推薦 　　李潼的詩留在太平山上，他的少年小說、童話和歌永

遠留在我們臺灣，一代又一代的人傳唱、傳閱和演出。謝謝你，李潼。──知名作家／小野 　　《天鷹翱翔》的節奏明快，氛圍到位，是李潼邁向少年小說寫作的里程碑。──前東海大學中文系教授／許建崑 　　李潼的少年小說是用手用腳寫出來的，我們不必按圖索驥般地去對照小說的人物、場景；但那來自鄉土的呼喚一直是李潼念茲在茲地抒發。──宜蘭縣文藝作家協會理事長／徐惠隆  

約 同音字進入發燒排行的影片

「慾妄」李觀玲陶藝創作

為了解決約 同音字的問題，作者李觀玲 這樣論述：

慾妄一詞由慾望的望同音字改成妄想的妄，恐懼即是無明妄想，創作者藉由創作書寫紀錄本身對性慾望的恐懼的思想突破歷程與轉變。 身體議題至今仍是當代女性重要的議題，仍廣為被當作當代女性的創作題材，身體是建構自我認同的重要基礎，而當代女性的身體更等同於形象，身體乘載著慾望，而慾望在越是文明社會的體制中，通常更被壓抑住，創作者以土再製作身體容器，以有機質代表慾望填充於容器內或附著於容器之外創作。 第一章「緒論」探討身體與性在當代與作者自身的關係,進而延伸出創作系列的作品；第二章學理基礎「慾望與作品的探討」以三個面向「性器官的隱喻」、「慾望」、「女性凝視．凝視女性」分別舉例理論與相關藝術家的作品，第三章「

創作理念」闡述三個系列的陶藝創作─「禁果」、「內在慾望」及「慾望窺探」論述自身陶瓷創作與身體、慾望、凝視，第四章結論總結研究所階段的創作。

走過迷失人生方向的日子，我開始做蕾絲邊應召

為了解決約 同音字的問題，作者橘みつ 這樣論述：

　　一流大學畢業、順利就職的菁英人生， 　　卻在23歲時丟了工作、迷失了方向， 　　作者身心並用，陪伴客人尋找往前邁進的「契機」， 　　過程中，也開始願意相信自己、為人生努力──。   　　現役蕾絲邊應召經營者兼性工作者首度現身說法， 　　娓娓道出她的，以及她們的故事。 　 　　寂寞、懷疑、不安、傾洩或找尋慾望， 　　陪伴客人思考、面對內心的想望，提供貼近需求的服務。 　　蕾絲邊應召觸碰的不只是顧客的身體，還有心──   　　「我跟丈夫已經在一起12年了。 　　在我生病的那段期間，他也一直陪伴在我身邊扶持我。 　　不管是生病前還是生病後，我都很愛他，他是我最重要的伴侶 　　不過，自從我生病

後，就無法再履行夫妻的義務了……」 　 　　「都這個年紀了還沒男朋友、穿著打扮也不時髦、又沒有經驗， 　　我覺得自己好丟臉，很想有所改變。可是為了有異性緣， 　　就必須配合、討好男人的一些行為，我實在做不到， 　　不知道該怎麼辦才好……所以才決定殺到這裡來，真的很抱歉。」   　　這些故事並沒有璀璨耀眼的情節， 　　有時冷硬，有時扭曲，有時在某處便被切斷。 　　然而這些故事，都是每位女性的人生。   　　「我的工作並非只是滿足客人的性需求而已。 　　來到這裡的女性們皆帶著不同的故事片段。 　　世間或許會將其稱之為有問題或不尋常，但在我看來， 　　這就像是還沒有被任何人閱讀過的書本，正靜靜地等待

誰來翻閱。 　　陪伴她們一起解讀那些故事就是我的工作。」 　　──擷取自本書 

使用基於 N 元統計語言模型的文本錯誤校正方法 降低語音識別結果的錯誤率

為了解決約 同音字的問題，作者宋慶澔 這樣論述：

隨著自動語音識別 (Automatic Speech Recognition, ASR) 的技術越發成熟,相關的應用和軟體服務 (SaaS) 也越來越多。然而在現有的軟體服務中仍可見到識別結果中存在許多同音和近音詞的錯誤。對於許多應用,例如:意圖分析、機器翻譯等,從音訊產生對應文本僅是第一步,語音識別的結果更是會直接影響後續應用的表現。因此如何降低識別結果的錯誤率成了一項重要的議題。 本研究提出以 N 元統計語言模型為基礎的校正方法,能有效降低語音識別結果的字錯誤率。方法透過語言模型找出識別結果中可能有誤的區段,再運用模糊雜湊 (Fuzzy Hashing) 的

技術從錯誤區段的音碼選出可能的候選詞列表,最後以集束搜索 (Beam Search) 演算法搭配語言模型重評分 (Rescoring) 產生校正的結果。此方法不需使用成對資料或是標記資料進行訓練,且除了能校正單一同音字詞的錯誤之外亦能校正由連續多個近音字詞導致的錯誤。經過實驗,本研究提出的方法可降低 Google Speech API 在 Mozilla 同聲計畫中台灣開源資料集上的字錯誤率達 2.51 個百分點 (約減少 19%的錯誤) 。