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下半年平安的過去，後半年他的故態和本性逐步再次複萌，又在講臺此罵人；最初罵與他一同配路奉侍的同工，後來更罵到兩位張弟兄頭上翻譯那時受託和共同一同奉養練習的人，為保全大局，好勸歹勸下，總算保護着練習安然進行到底，沒有釀出頭一次（一九七三年）練習的不幸竣事。叫參訓的青年人得以平平安安回到各教會服侍，盡他們的功用和職份翻譯 

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按照刑法第235條劃定，散布、播送或販賣猥褻之文字、圖畫、聲音、影象或其他物品，或公開陳列，或以他法供人觀覽、聽聞者，處2年以下有期徒刑、拘役或科或併科三萬元以下罰金。意圖散布、廣播、販賣而製造、持有前項文字、丹青、聲音、影象及其附著物或其他物品者，亦同翻譯提醒人人勿加入跪求、私給等行列以避免觸法。

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另外，此次國考也考驗學生文字的組織力與精簡度。林明進指出，「知性題」的第一題，要求考生將字數限制在80字之內。這題「寫出答案不難」，難在文字表述的精準度、邏輯性與細密度。

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焦炙焦慮的家屬在乘客名單中尋找親朋名字。（圖／路透社／達志影象）

接待外賓口譯[問題類型]: 程式諮詢 [軟體熟習度]: 入門(寫過其他程式，只是對語法不熟習) [問題敘述]: 大師好，比來剛接觸文字探勘 參考了陳嘉葳大大的文章：用R進行中文 text Mining (http://goo.gl/3mTrDg) 天成翻譯公司也照做了一番，有些處所因為有更新所以有本身點竄翻譯 問題1： 在輸出TermDocumentMatrix時，泛起了以下的模樣 不知道怎麼把 弄掉，本來的文章也沒有長如許。 Docs Terms 1 2 3 4 5 平生 自願 0 0 0 0 0 平生 味道 0 0 0 0 0 一家 嘴 罐子 1 0 0 0 0 連續串 0 0 0 0 0 人 0 0 0 0 0 人 人 人 強者 同窗 0 0 0 0 0 人 人 小學 0 0 0 0 0 人 人 事 課 精力 0 0 0 0 0 人 人 器械 0 0 0 0 0 人 山 雙手 0 0 0 0 0 問題2： 輸出的文字雲長這樣 http://i.imgur.com/W6Bo2Tk.png

明明程式碼一樣，不知為何我的倒是方的，並且沒有很密集。 想知道問題出在哪。 問題3： 由於原文章只鎖定名詞 d.corpus <- tm_map(d.corpus[1:100]翻譯社 segmentCN, nature = TRUE) d.corpus <- tm_map(d.corpus翻譯社 function(sentence) { noun <- lapply(sentence, function(w) { w[names(w) == "n"] }) unlist(noun) }) 若所有詞性都想要，該怎麼做呢？ 我有試做看看，卻在輸出tdm時獲得error Error in `[.simple_triplet_matrix`(tdm, 1:10, 1:5) : subscript out of bounds [程式規範]: 也許的程式碼以下： d.corpus0 <- Corpus(DirSource('doc'), list(language = NA)) #語料庫 d.corpus_clean <- tm_map(d.corpus0翻譯社 removePunctuation) d.corpus_clean <- tm_map(d.corpus_clean翻譯社 removeNumbers) d.corpus_clean <- tm_map(d.corpus_clean, function(word) { gsub("[A-Za-z0-9]"翻譯社 "", word) }) d.corpus_seg <- tm_map(d.corpus_clean[1:100], segmentCN, nature = TRUE) d.corpus_seg2 <- tm_map(d.corpus_seg, function(sentence) { noun <- lapply(sentence, function(w) { w[names(w) == "n"] }) unlist(noun) }) #d.corpus_vec <- Corpus(VectorSource(d.corpus_seg)) #沒法run d.corpus_stop <- tm_map(d.corpus_seg2, removeWords, myStopWords) #創立TermDocumentMatrix(自己點竄過) corpus_clean <- tm_map(d.corpus_stop翻譯社 PlainTextDocument) d.corpus_vec <- Corpus(VectorSource(corpus_clean)) tdm <- TermDocumentMatrix(d.corpus_vec, control = list(wordLengths = c(2, Inf))) #文字雲 m1 <- as.matrix(tdm) v <- sort(rowSums(m1)翻譯社 decreasing = TRUE) d <- data.frame(word = names(v), freq = v) wordcloud(d$word, d$freq, min.freq = 2翻譯社 random.order = F, ordered.colors = F, colors = rainbow(length(row.names(m1)))) 這個問題已困擾我好幾天，想了很久也找許多資料照樣無解，才想說上來請列位高手解 答 小妹第一次在本版發文，如有任何不當請多多海涵:) [環節字]: 文字探勘，text mining

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看到店名「一把蔥」，一定不知道老闆葫蘆裡賣啥藥！23歲的老闆王馨說，這是個賣創意與打動的店，店內明信片與商品滿是本身設計，進展能傳達文字的打動！

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