基於網路服務架構之專業英文輔助閱讀系統

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Information about 基於網路服務架構之專業英文輔助閱讀系統

Published on August 31, 2007

Author: bslin

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基於網路服務架構之專業英文輔助閱讀系統 Professional English Auxiliary Reading System Based on Web Services1 李嘉紘 張宏榮 林渝翔 田政鉉 黃昱達 國立高雄第一科技大學資訊管理系 U9524322@ccms.nkfust.edu.tw 摘要 隨著教育與國際化程度的提升,國人閱讀專業論文的機會逐漸升高,目前國人在閱 讀專業英文論文,常常花費大量的時間於查詢單字意義上,有鑑於此本論文設計一套 Web 服務系統,使用者只要上傳論文 PDF 檔案,系統將依照使用者自認的英文字彙程 度產生該論文之單字筆記,提供使用者閱讀使用,以減少閱讀時所需要查單字的時間。 此系統分為三部分:一、文件擷取子系統;二、電腦翻譯介面子系統;三、檔案輸 出子系統。文件擷取子系統可以有效地將 PDF 檔案經由轉檔技術轉成各項多媒體元件 (Component);電腦翻譯介面子系統,將利用所轉出來的元件重新組裝成網頁的形式, 設計一套貼近於使用者的簡單介面,利用智慧型代理人去網路字典抓回單字解釋的介 面,透過「自動化」的方式來產生單字筆記,自動化是依照所勾選的英文程度(比如說 全民英檢中級以上的單字及電子計算機名詞都要翻譯)來產生;檔案輸出子系統,則將 原始論文與單字筆記依照使用者所要求的方式結合成新文件,一份專屬個人具有單字筆 記的論文即隨之產生。 關鍵詞:智慧型代理人、專業英文輔助閱讀系統、全民英檢、單字筆記 壹、研究動機與研究問題 身處於資訊爆炸的 e 世代中,英文有日趨重要的現象;因為第一手資料多是以英文 為主,所以字彙能力直接影響到閱讀英文的速度。然而台灣身處於英文為外語的環境當 中,實境的英語刺激實屬不足。有鑑於此,英文字典對各階段學生而言,都是不可或缺 的工具書,在語言學習上更扮演著重要的角色;而且台灣深受文法翻譯教學的影響,依 賴字典來輔助翻譯,也藉使用字典來學習其字彙。教 育 部 也 為 落 實「 終 身 學 習 」的 教育理念,及推動全民學外語的政策,於八十八年三月起三年間,撥款補 助 語 言 訓 練 測 驗 中 心 進 行「 全 民 英 檢 」的 研 發 [1]。 全 民 英 檢 」各 級 測 驗 包 「 含有聽、說、讀、寫的全方位測驗,其中「讀」就占了重要的一環。 但 如 何 有 效 的 閱 讀 專 業 論 文 呢 ? 建 議 從 單 字 著 手 並 配 合 教育部頒訂之電 子計算機名詞[2]相輔相成。 學習字彙的方式五花八門:有些製作單字卡、做筆記,勤 抄寫;有些則從字首、字根、字源著手,或是利用分類 (classification)與聯想(association) 的方法幫助記憶 [3]。然而如果有一網站把專業論文的重要單字都幫你事先查好,將可 大量減少閱讀時間。研究結果[4]也顯示:一、無論學生英文程度高低,使用字典都很頻 繁;二、英漢字典可以輔助翻譯,學生最常使用;三、多字組合及一字多義加劇查字典 的困難度;四、要從一個字的諸多定義中,挑出最合適文意時,學生最常出錯。透過電 子字典或翻譯軟體或許是一個不錯的點子,也就是所謂的「機器翻譯」[5]。但由於現今 1 國科會計畫編號:NSC 96-2815-C-327 -017 -H

所出產的產品中,如譯典通等不是專為產生專業領域單字所設,且就算輸出檔案也多以 「全文翻譯」為主;電子字典雖攜帶方便,卻存在著不能輸出成單字筆記檔案的缺憾。 本論文為克服這些盲點孕育而生,要去除以上不能專為輸出單字筆記檔案的缺憾, 設計一套 Web 系統,依使用者程度產生單字筆記,提供使用者閱讀使用,以減少閱讀 時所需要查單字的時間。此系統分為三部分:一、文件擷取子系統;二、電腦翻譯介面 子系統;三、檔案輸出子系統。文件擷取子系統可以有效地將 PDF 檔案經由轉檔技術 轉成各項多媒體元件(Component),如文字、圖像、表格和公式,再存入我們的資料庫 中。在電腦翻譯介面子系統中,將利用所轉出來的元件重新組裝成網頁的形式,設計一 套貼近於使用者的簡單介面,提供利用智慧型代理人(Intelligent Agent)去網路字典抓 回單字意思的介面,可以先行在網頁上看音標、習得單字例句等,透過「自動化」的方 式來產生單字筆記。 自動化是依照所勾選的英文程度,比如說全民英檢中級以上的單字及電子計算機名 詞都要翻譯的適性化服務(Adaptive Service)等。檔案輸出子系統則針對使用者所選擇 的排版方式進行單字筆記的輸出,可有「分開」或「合併」列印的方式供選擇,一份專 屬個人具有單字筆記的論文就產生出來了。 貳、文獻回顧與探討 一、電子辭典與傳統字典 字典的歷史可追溯到兩千多年前。儘管歷史如此長遠,大部分的外語學習者就只把 字典當作兩種語言的對譯工具而已。但是,字典裡其實有許多種資訊,詳細程度各有不 同而已。首先最重要的是釋義,也就是字的定義。其次是讀音,通常以音標呈現(電子 字典在這方面佔了很大的優勢,因為它有語音功能,可以示範發音) 。在讀音之後,字 典會列出相關文法資訊等[6]。許多學者也對此做了深入討論與實驗,並認為使用字典或 電子字典,對學生的外語學習有顯著幫助。研究顯示:電子辭典及傳統字典提供學生不 同的幫助,電子辭典幫助學生快速提昇閱讀理解;另一方面,傳統字典則是幫助學生學 習更多的字彙[7][8]。 然而最重要的是考慮字義的選擇。雖然直接使用電子字典來查詢單字比起使用傳統 字典來的方便快速,但是以目前的電子字典來查詢單字仍舊存在不夠人性化以及許多不 方便之處。想想如果有一個網站把查單字、即時辭典的功能都整合;甚至可以把一個依 照使用者所需且相當程度的一份單字筆記變成檔案產生出來,那該有多好。這些透過 Web 2.0 的概念[9]都是可望付緒實行的。 坊間有許多的翻譯軟體,如譯神、大譯家、譯典等,還有大家耳熟能詳的譯典通, 學者都有做過其比較[10],就以新的譯典通來說提供相當進步的互動式介面及功能, (如 圖 1 所示) 。提供了一些新功能如:一、採用 IBM TTS 發音引擎,新增英文文字資料能 轉成聲音檔案;二、新增翻譯記憶引擎,翻譯結果更貼近個人化;三、全新支援 Acrobat 嵌入式全文翻譯;四、全新支援 RTF 檔格式檔案翻譯;五、新增控制列面板更換功能。 頗受到人們歡迎。但就算 Dr.eye 7.0 專業版[11]是全新的“翻譯+效能提升+語言學習” 的一套輔助工具,這類的工具確還是存在一些不大理想的缺點: 1. 每篇文章不依程度進行翻譯的話,將為使用者帶來很多不需要的資訊。 2. 「全文翻譯」 ,前後並不連貫,單字與單字之間無關連性。 (如圖 2 所示) 3. 只能翻譯生活常用領域用字,而不適用於專業領域。 (如圖 3 所示) Ex:在維基百科查 Portable Document Format 中,將 Adobe 翻譯成「磚坏」 。 4. 現在較易取得的專業論文文獻,大多是 PDF 格式文件,翻譯系統大多只能適用 於網頁文件或部分檔案格式,而不適用於 PDF 文件。

5. 使用者無法與介面互動、修正錯誤的翻譯資訊。即使強調了自建翻譯記憶引擎, 也不是說非常符合需求。 6.同樣的英文單字,在不同的情況下,它的解釋固定不變,會扭曲專業本意。 以上,將使得使用者無法取得正確的專業資訊。 圖 1、Dr.eye 7.0 專業版是一套結合中、英、日三向語言翻譯的工具軟體[7] 圖 2、全文翻譯起來不通順且不依程度翻譯將產生不必要資訊 圖 3、查詢大寫 KM(知識管理)找不到其意思 二、以 Web2.0 為核心觀念 Web 2.0 最核心的概念[9],是從過去由網站產生、發送內容給使用者的單向模式, 也就是所謂的瀏覽、查詢單字的動作,轉變成雙向互動的方式,讓使用者可以在網站這 個平台上,參與內容的產生,能自動產生出一份英文單字筆記。 應用群體智慧(collective intelligence)[12]是網路平台化後一個必然發展的趨勢, 透過使用者的累積參與並回饋給系統平台,讓原本的平台服務更具效力。想想如果我們 的網站透過使用者不斷的修正專業名詞,等到量的足夠,本論文可以根據論文的分門別 類來給定單字的意思。如 ASP 是動態伺服器網頁(Active Server Pages)或是軟體服務 供應商(Application Service Provider) ,將可針對不同的需求作其判斷。因此透過程式混 搭及讓使用者參與,提升資料價值,是 Web 2.0 的重要精神。更是本論文單字累積解釋

量更重要的一環。 Web 2.0 另一個重要現象是以服務為導向,因此將軟體視為服務,隨時彈性推出新 功能,改變過去一般翻譯軟體透過改版來收取費用的方式,這也將造成商業模式的重大 轉變。許多網路上的服務甚至以永遠的「beta」版本自居,強調動態調整功能,以符合 使用者需求的服務精神。用意都在讓使用者使用網路時,可以更接近桌面應用程式及減 少等待頁面的時間。 Web 2.0 強調使用者為中心,分眾化的趨勢,以及輕巧的程式開發;網路作為平台, 軟體作為服務。對使用者而言,要能簡單的提供分享與使用,而不需要佔用太多的時間 或太麻煩的介面。這些在新聞上也多有提及[13]。 三、翻譯自由度及介面呈現- 翻譯有時並不會照著字面上直接翻譯,而是譯出原涵意,以語言中較符合、較通順 的詞義來表示 。而根據清大游大緯所引用 shei(2000)提出的翻譯自由度(degree of freedom) 分成六種層次[14]:逐字對譯(word-for-word translation)、字面翻譯(literal translation)、語 意翻譯(semantic translation)、傳意翻意(communicative translation)、編譯(free transltion) 和改寫(adaptation)。然逐字對譯就是每個字按照字典的第一個定義來翻譯。字面翻譯是 反映出目標語言的文法。語意翻譯是盡量翻譯的更自然流暢且專業。查詢單字時, 「逐 字對譯」和「字面翻譯」是比較簡單的做法,但其解釋結果有時與原意差距甚遠。比較 貼切的做法是「語意翻譯」 ,本論文就採取此法來進行單字的查詢。甚至做到「傳意翻 譯」,透過使用者不斷的修正來累積單字真正專業領域上的英文意思,使其翻譯得更傳 神、更加貼切。 本論文以 McAfee 教授的理論為例,他使用「Enterprise 2.0」這個詞[15],來描述一 個平台。他列出包含在「SLATES」 (意指可書寫用的石板)這個縮寫字的六個元件,作 為模型的組成,這六個元件分別是:搜尋(Search) 、連結(links) 、書寫(Authoring) 、 標籤(Tags) 、延伸(Extensions)與信號(Signals) 。而跟本論文習習相關的是以下三個 元件: 搜尋:類似於 Google 透過 PageRank 演算法產生出資源的重要排名,而非所有資源 一律平等看待。越前面的搜尋結果,通常是最接近使用者需求的結果。透過 查詢歷程能讓使用者查詢到最貼切的專業單字解釋。 連結:透過本論文能將論文轉成網頁後,運用所撰寫的代理人程式找到其對應的單 字,提供連結至網路字典來給予線上查詢及學習服務等。 延伸:指的是「要五毛給一塊」的應用,如使用 Amazon 時,找到自己想要的書, 系統還會回應給使用者可能會喜歡的書。針對不同領域單字意思的量提供不 同的單字解釋,打造使用者回饋給使用者的方式,細分相關總類來供使用者 挑一個意思最為符合的產生出筆記檔案。 實作上仍必須考量到使用者容易使用、知識的互助貢獻、更具親和力的介面及建制自動 化的機制。 金門技術學院陳鍾誠教授[16]在「一個中英對照的翻譯程式」中提到,電腦不能理 解英文,就不可能做出一個實用的英翻中系統嗎?他寫的 Java 程式提供輸出一個譯文, 雖然文章讀起來略不通順,但一個略懂英文的中文讀者,已可順利且快速的讀懂文章的 內容。 四、PDF 與 PHP 多媒體元件之間的轉換 為了要保持電子文件的互通性,目前已經有許多國家的政府單位在辦公室軟體的選 擇上,多傾向以支援開放格式的軟體為主,並將此項要求納入政府的採購項目。Adobe 於全球電話記者會中宣布,將公開完整的 PDF(Portable Document Format)1.7 格式規

格,並計畫將此規格送交國際標準組織(ISO)進行審查[17]。Adobe 資深副總裁 Kevin Lynch 表示 PDF 規格走向 ISO 這一步 是將 PDF 從普遍採用的標準往法定的標準邁進 , , 。 這也是本論文之所以使用 PDF 作為檔案格式為基礎的原因之一,它保有其較好的互通 性,為一般論文所保存的方式。 PDF 是 Adobe 所發展的可攜式文件格式,它的文件可以在網路上傳輸、瀏覽,甚 至使用印表機印出,或使用其它輸出裝置輸出,都可以保存原來的文字及圖片的編排。 詳細的資訊可以參考 Adobe 的網站[18]。為了實現本論文,必須有能力從 PDF 論文中, 分離並抽取文字(Text)、圖像(Picture)、表格(Table)以及公式(Formul)各項多媒體元件。 可以經由套裝軟體轉換成所需格式,比如將文字轉成.txt 格式。 在坊間 ConvertSpot 公司提供了一套函式庫 PDF Converter[19] 透過 PHP 呼叫 P2T.dll 。 元件,可將.pdf 檔案內的文字轉換出來並且儲存至.txt 中。並配合 fpdf[20],可以將文字 用 PHP 呈現,並產生 PDF 檔輸出。在系統中,也可以使用類似 Thomas Merz 所開發的 PDF 函式 pdflib[21] 方可用來建立 PDF 檔案 除了上述之外 FastIO 公司發展的 ClibPDF , 。 , 也可以處理 PDF 檔案。然而為了要實作出在段落後直接跟隨著單字筆記,我們使用下 列 PDF 專用程式函式: 。 PDF_add_annotation(加入註解的功能) 語法:boolean pdf_add_annotation(int pdfid, double llx, double lly, double urx, double ury, string title, string content); 說明:本函式可將 PDF 檔加入註解。參數 (llx, lly)、(urx, ury) 分別為左下及右上 的 X、Y 坐標。參數 title 為註解的標題。參數 content 為註解字串。 然而類似於 OpenPDF[22]將有助於把 PDF 文件轉換成 html、 xml 與 txt 檔,這將可 以把 PDF 文件轉換成易處理的形式,以利我們製作單字筆記。 參、研究方法及步驟 圖 4 系統的架構

一、本論文系統架構與實作流程 本輔助閱讀系統經由首頁的登入畫面,在使用系統進行註冊的同時,透過使用者所 選的全民英檢程度及電子計算機名詞來做後續的處理轉換作業。而在本系統中藉以幫助 對英文論文理解為其主要的目的及設計重心。 (一) 加入會員:一開始對於版權及使用規範做一明確的宣告。再者除了一般網站所提供 的基本資料填寫外,輸入其自身的英檢程度是一必要的步驟。配合電子計算機名 詞,這對後續的翻譯有著最直接的幫助。 (二) 元件抽取(Component Extration) :當使用者將欲學習的專業論文 PDF 上傳後,首 先進行元件的抽取,分別把 PDF 檔轉成我們所需要的檔案格式[23],並存入元件庫 (Component Data-Base) ,以下列舉說明。 1. 文字抽取 (Text Extraction) :由於專業論文分為標題(Title)、關鍵字(Keyword)、 摘要(Abstract)和本文(Compact)等部分,分別將之抽取成個別單字,以利後 續的比對處理。 Word segmentation:將論文分割成單一且有意義的單字。 Stopword removal:去除不必要的虛字以利後續查單字。例如:慮掉數字、符號 等。 Stemming:將時態及複數型態單字的原形找出,並配合 Selection of index 用代理 人程式幫我們找單字。 Selection of index:不管文章中出現的是什麼時態或複數,都以原形的單字意思 呈現。故我們需要以原形做索引,取回我們的筆記上。 2. 表格抽取(Table Extraction) :由於段落之間往往會穿插有表格的輔助說明,故將 之抽取出來有其必要性。 3. 圖像抽取(Picture Extraction) :將論文中的 Logo、配圖及一些影像等,將之抽取 出來放到每篇論文專屬的資料夾中。 4. 公式抽取(Formula Extraction) :由於公式的不可分割性,不能將之像文字一樣分 開處理,故將之視為圖像來處理,並跟圖像的抽取一樣,依序編號,存入資料夾 中妥善保存。 (三) 電腦翻譯介面(Computer Translating Interface):我們將建構全民英檢各級字彙檔及 電子計算機名詞,來依使用者所選取的翻譯程度去決定那些單字應該被翻出來形 成超連結,系統透過之前註冊所填的英檢程度來決定欲產生的單字級別,初級、 中級,甚至更高。透過轉成網頁形式的論文與使用者產生互動的介面,提供超連 結(Hyper Link)讓使用者能在線上即時學習。值得一提的是,代理人(Agent) 程式幫使用者所擷取出來的網頁已經將不必要的廣告都濾掉了,提供一個乾靜清 爽的畫面。 (四) 文字處理(Text Processing) :由於前述文字抽取將會產生以句為首的無用單字 如’This is a book’的’This’、’is’、’a’就是無用的單字,我們只需要取得欲查詢之單 字即可。在經由所撰寫的智慧型代理人(Agent)去網路字典(Web Dictionary)撈 取我們所要的單字,提供字典應有的功能。 (五) 電腦排版系統(Computer Typesetting System) :既是以輸出單字筆記為主要功能, 最不容忽視的當然是決定它的排版,透過此系統將所抽取出的元件運用網頁重新 組裝,於單字上加上註解號碼後(使用網頁語法<Sup>功能) ,並將單字解釋一併 附上,即可產生單字筆記! 本論文所產生的單字筆記模式有三種: 1. 直接在段落後產生單字筆記(如圖 9 所示) :最為方便閱讀,於段落跟段落之間

直接穿插上一段的單字筆記。 2. 附加於整篇論文之後之單字筆記(如圖 10(a)所示) :為避免破壞原結構,將 單字筆記隨檔案之後產生出來。 3. 產生單字隨身記憶學習卡(如圖 10(b)所示) :方便隨身記憶學習,可裁切成 一小張,收納方便等。 (六) 資料庫管理介面(Data Base Management GUI):由於陸續會有很多的 PDF 檔案被 產生出來,故必須由系統管理者(Administrator)透過管理介面來安排管理,並定 期將使用者的資料備份。 二、元件的格式與定義 對於英文論文學習者而言,以單字為單位的學習效果遠比以句子為單位的學習來的 有效率,因此,本論文將以單字為單位來進行處理。由於相關處理技術的迅速成長,目 前已經有一些軟體可從 PDF 中直接產生出純文字格式(Text)檔或靜態網頁(htm) ,雖 然轉出部分可能不盡理想,需修正部分亂碼的錯誤,如圖表、公式顯示不出來等,但一 份 PDF 論文所需的英文字彙已經能全數產生。在此系統中我們可以取得每一份論文的 單字,透過撰寫的 PHP 程式,可以先計算出每一單字所對應到的位置,然後在單字上 建立上標或下標,以利我們將單字筆記附於段落跟段落之中對應。參考語法如下: 。 <Sup>2</Sup>(加入上標的功能)或<sub>2</sub>(加入下標的功能) 說明 原始寫法 輸出效果 下標字 H<sub>2</sub>O H2O 上標字 y = x<sup>2</sup> + 1 y = x2 + 1 對於所抽取出來的圖像(JPG) 、表格(JPG)和公式(JPG)也必須輸出至指定位 置上。最終目的就是將存入 DataBase 中的元件重新結合成一篇完整及附含單字解釋的 論文。 三、電腦翻譯介面與電腦排版介面的設計 我們將 PDF 轉換成網頁形式後,以全民英檢程度為基準,將分級程度分為初級、 中級及中高級三個級數,配合電子計算機名詞來依使用者所選取的翻譯程度去決定那些 單字應該形成超連結。在使用者選取的翻譯程度中,本系統會以「向上包含」的方式處 理,即系統會幫使用者加選出比使用者本身級數要高的字彙形成超連結(ex.若使用者選 擇之程度為「中級」 ,則在比對文章與全民英檢字彙檔時,會同時比對「中級」以及「中 高級」,並將其形成超連結)。 最後透過代理人程式,將形成超連結的字彙透過網路字典翻譯後,截取使用者需要 的翻譯資訊,呈現在使用者面前,加速使用者對於英文的學習以及論文的瞭解。 在選擇與系統配合的網路字典中,由於網路字典的型式及種類相當豐富,查詢後所 回應的內容也不盡相同;在經過多次的測試與比較後,最後選出兩個較適合本系統的網 路字典做其比較,分別是: 1. YAHOO!奇摩字典 http://tw.dictionary.yahoo.com/ 1390 線上字典 http://www.1390.com.tw/xhtml/erindic.html 2. 在經過使用與比較過後,我們分析出以下的表格,各別列出兩個網路字典的特色,以做 為我們採用的參考。 1390 線上字典 YAHOO!奇摩字典 特色 字翻譯較為多元化、詳細,較接近 例句豐富、較生活化,有利於各別 專業英文領域。 單字的瞭解與學習。 依上方所分析出的特色中,我們可以看出 YAHOO!奇摩字典的翻譯結果較貼近本論

文的主旨,即幫助使用者快速學習並瞭解有興趣的專業論文;奇摩字典應該較為合適。 以下是我們的系統畫面: (a) (b) 圖 5 PDF 論文原搞(標題「How computers facilitate English foreign language learners acquire English abstract words」(a) ) :第一頁;(b) :第四頁 圖 6 將論文轉成網頁形成超連結(以中高級及電子計算機名詞為例)

圖 7 圖文並茂的網頁介面(以中高級及電子計算機名詞為例) 圖 8 點選中高級單字「abstract」為例;透過代理人濾掉不必要資訊並回傳解釋 圖 9 產生段落間的單字解釋 肆、結論 本論文所發展的系統可以做到不需透過固定的程序、步驟或概念,強制使用者該如 何使用。能自訂版面,保留住自己的知識結構。提供更為快速、直覺的介面,讓網頁的 互動方式更接近於桌面應用程式。以下是本論文的成果: A. 選擇有興趣的專業知識:使用者可以選擇自己有興趣的專業論文進行瞭解。 B. 快速且有效率的專業知識取得:依照使用者所選的英文程度及電子計算機名詞,將

單字解釋直接註解於原文旁邊或附加於原文後面;甚至產生成單字卡形式,方便使 用者直接對照,讓使用者在最短的時間內瞭解該單字意義。省去傳統一般字典與電 子辭典查詢所花費的時間。 個人化的學習:系統記錄使用者的學習歷程,以提供使用者做適時的回顧,以達到 C. 溫故知新。 依照使用者的英文程度與需求,選擇: a. 將 PDF 轉至網頁:以 hyper-link 的方式,讓使用者直接點擊自己想要翻 譯的單字,做最快、最直接的理解與學習。 b. 直接在原文上自動產生單字解釋:方便使用者與原文對照,讓使用者對 於瞭解專業論文不失真。 c. 產生隨身記憶單字卡:讓使用者學習與瞭解專業論文於 「Any Time & Any 。 Where」 (a) (b) 圖 10、產生成附加的單字筆記(a)及額外單字卡形式(b) 參考文獻 [1] ”「全民英語能力分級檢定測驗」研發階段研究報告”,全民英檢網站,94 年 4 月 [2] 國立編譯館,”電子計算機名詞”,教育部 [3] 賴怡璇,”網路資源-英語字彙篇”,全民英檢網站 [4] 賴淑芬,”英文字典在科技大學學生閱讀上的角色”,南台科技大學應用英語系碩士 論文,93 年 [5] 張仁芬,”英中機器翻譯系統選詞及構句問題之研究:語料庫為本的策略”,國立台 灣大學資訊工程研究所碩士論文,82 年 [6] 何任遠、凌強、畢先芸,”如何選擇合適的字典”,全民英檢網站 [7] 蘇靖殷,”電子辭典對台灣高中生閱讀理解與非刻意字彙習得之影響”,國立高雄師 範大學英語學系碩士論文,92 年 [8] 王信偉,”電子辭典與傳統字典對大學英語系學生閱讀理解與非刻意字彚習得之比 較”,國立高雄師範大學英語學系碩士論文,94 年 [9] 黃天賜(記者),”改寫企業運作新驅力-企業Web 2.0”,IThome online,2006-10-23 [10] 洪伯昌,”英譯中翻譯軟體的評鑑與錯誤分析--以BE動詞句型模式為本”,輔仁大學 翻譯學研究所碩士論文,89 年 [11] Dr.eye 7.0 專業版,http://www.chinesegateway.com/Dr_EYE_Pro.htm [12] 群體智慧(Collective Intelligence),維基百科,自由的百科全書 [13] 吳其勳(副總編輯),”簡單快速的網站開發”,IThome online,2006-11-27

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