雖說要練聽力, 目前也只有 yes man 有認真的一句句聽,
目前聽了快一半, 其它部........就當作看電影吧
1. 海上鋼琴師
還OK的劇情片, 很喜歡最後一段 1900 和 Max 對話,
Max 無法明白 1900 的感受, 只能帶著痛苦的微笑聽著 1900 說話,
重覆聽了那段好幾次, 男人間的友誼啊!!
2. 波斯王子 ~ 時之刃
還不錯的動作片, 男女主角互動還OK, 兄弟情不錯,
看了會有點想打 game
3. 電子情書
雖然重看後還是覺得劇情莫明奇妙,
上網看影評大家都說心得是「臉皮要厚才會贏」.......,
但我實在太愛湯姆漢克和梅格萊恩的對手戲了,
就下單買了 DVD 回來, 等 Yes Man 練完後再來練這部
4. 教父
電子情書裡提到不少教父台詞, 決定再來重看一次,
我還是覺得普普啊, 查了二三集的劇情, 三集連慣下來劇情還不錯,
但沒興趣看二三集了
這部含不少義大利 (?) 文, 超不適合練英聽,
3h 太長, 分了好幾次才看完
5. 西雅圖夜未眠
衝著湯姆漢克和梅格萊恩又重看這部,
這回的心得和上回一樣, 我比較喜歡這部的劇情,
但是兩人的互動很少, 卻又讓結局更有味道, 令人又愛又恨的安排啊
雖然片中不斷提到金玉盟, 到是沒有興致找來看
6. 傲慢與偏見
重看這部電影, 即使看過小說一遍, 電影兩遍,
我還是不懂男主角愛上女主角的原因,
另外這部的用語較不生活化, 不適合練英聽啊...
畫面很美, 音樂不錯聽, 會想練這首的鋼琴曲
7. 蒂凡尼早餐
當然是為了奧黛麗赫本而看的, 也是重看,
這回比較有看懂劇情
8. 穿PRADA的惡魔
看這部最大的好處是可以欣賞服裝,
比較願意重覆看練聽力, 梅莉史翠普的演技真是強大到爆炸,
難怪 Wikipedia 上這麼寫:
「很多觀眾與評論家評價她為電影史最偉大的女演員」
可是她的台詞都短又小聲, 似乎不適合練聽力啊
9. Yes Man
我喜歡這種以正面思考為題材的電影,
劇情不錯, 輕鬆小品, 女主角很有吸引力,
很喜歡她在劇中的性格和聲音,
她那個樂團超有趣的, 《Uh-Huh》其中一段歌詞:
「I wanna snap your neck and spit on you.
You said, Who are you? Who are you?」
10. 戀夏500日
看了 Yes Man 迷上 Zooey, 找了這部來看,
讓我想起國中的一些事, 讓我看得很難過,
看到一半有點不想看下去, 幸好有看到完,
又幸好有到 ptt Movie 版看大家討論, 讓我想通一些事情,
也許改天再來看第二次吧
之後想找梅莉史翠普其它部電影來看,
待聽力練熟後就能專注看演技,
像用 Yes Man 練習時就能專心看人物表情, 很有意思
話說回來, 10部加起來也有個二十多小時, 可以全破一個遊戲,
看電影真是超吃時間的休閒啊
2010年5月3日 星期一
2010年3月27日 星期六
英聽和音感都需要多聽熟記
昨天看到 Justin 的文章《建立優良爵士樂手「的三個習慣」》, 裡面提到要多聽各種合弦的聲音, 聽久了自然就能分辨它們的差異。前陣子和 Scott 聊到英聽的事, Scott 說, 若我已能讀懂文字內容, 認得大部份的字彙, 應該能聽懂才對。我才想起這兩者的相似處, 對照最近練英聽的狀況, 歸納出一件事: 同一單字我聽的次數太少, 無法即時將它的聲音對映到單字。
像今早聽《原聲視頻：布林道出谷歌退出中國背後的故事》, 不看字幕聽個兩三遍只能聽懂常用字和一些關鍵字, 像是 "Sergey", "Google", "censorship", "China", 其它少見的字就沒聽出來。但對照字幕聽時, 整串看 (聽) 下來卻沒什麼問題。
幾年前曾聽 Justin 提過練耳力的事, 把每個合弦當成一個音來記, 可惜一直沒實行這事。最近兩件事湊在一起, 我更相信不管是練英聽還是練音感, 多聽熟記是必要的路。要花更多時間打好基本功。
像今早聽《原聲視頻：布林道出谷歌退出中國背後的故事》, 不看字幕聽個兩三遍只能聽懂常用字和一些關鍵字, 像是 "Sergey", "Google", "censorship", "China", 其它少見的字就沒聽出來。但對照字幕聽時, 整串看 (聽) 下來卻沒什麼問題。
幾年前曾聽 Justin 提過練耳力的事, 把每個合弦當成一個音來記, 可惜一直沒實行這事。最近兩件事湊在一起, 我更相信不管是練英聽還是練音感, 多聽熟記是必要的路。要花更多時間打好基本功。
2010年3月7日 星期日
好久不見, Big Middle
和好久不見的 Big Middle (為保護當事人隱私, 使用化名。以下簡稱為 B.M.) 約了今天傍晚聚餐聊聊。由於 B.M. 人紅事業大, 到達目的地的時間未定, 我們先約四點半再電話連絡。四點半我才剛踏進台北車站的漫畫店 (就是你知我知大家知的那個巷子裡擠的兩家店之一), 就接到 B.M. 的電話, 只好不干心地前往預定會合地點。
有了之前的教訓, 這回我們沒有傻傻地說「啊就繞台北車站附近一圈, 看那家咖啡店有空位就坐下來聊啊」, 而先找好應該有空位的聊天地點。附帶一提, 上回我們這麼幹的結果, 真的繞了車站前的商圈一圈, 最後才在捷運地下街找到一個小桌子可用。
聊天內容不免俗就是技術、賺錢、人生理想、朋友近況, 最近搞些什麼。感覺 B.M. 近年來比較不搞神祕, 不用逼問再三才透露一點模糊的消息, 像是什麼「我早上有讀英文雜誌哦」。聽 B.M. 講才知道, 原來不是去國外晃個一年半載英文就會進步, 平時還是得持續練習。之前我常碎碎念「為啥要在台灣讀得這麼辛苦, 去國外過個幾年不就學會了嗎?」, 看來不是如此, 讓我更有動力練英文了。
聊到財報的事才知道 B.M. 也有看《財報就像一本故事書》。之前我聽朋友推薦這本就找來讀, 但名詞太多實在是很難消化, 我還抓不到這領域的規則, 作者說啥好啥不好都弄不明白, 讀得很辛苦正想放棄。B.M. 說他還是用買的, 這本寫得很好。衝著這點, 我決定再跟這本書耗一陣子。
每次聚會我都會問 B.M. 出國讀博士的事 (也是話題不好找啦......), B.M. 擁有那個本錢卻不去做, 我想藉由他的角度釐清自己的思緒。這回只談及這是五年的機會成本, 不知怎麼, 我卻比前幾次明白的更透徹。也談了許多可能的工作形式, 像是在大公司工作、自己創業、搞顧問公司等。愈談我愈發覺 B.M. 想法相當務實, 看著 B.M. 的轉變 (或著說是早有預謀, 哼哼), 一時之間我說不上我有何明確的體會, 我明白我想通許多事了, 更明白我的人生之路為何。
離開時沒刻意說什麼, 邊走邊聊到公車站旁, 我才剛和 B.M. 說「公車來你就上去吧, 別和上次一樣一直看著它走」,
------ 中場插撥補充說明 ------
上回因為這樣, 咱們站著聊了一個小時多, 問他「車都沒來嗎?」才發覺去掉好幾班, 回家後腳超酸。加上晚上八點也不早了, 再不回新竹我就要輸兩佰元。
------ 中場插撥補充說明結束 ------
結果話才說話, 公車就來。B.M. 爽快地上車, 我轉身前往漫畫小子便利屋。在店內轉個一下, 發覺自己愈來愈沒逛這類店的fu, 就前往台北轉運站搭車回新竹。
有了之前的教訓, 這回我們沒有傻傻地說「啊就繞台北車站附近一圈, 看那家咖啡店有空位就坐下來聊啊」, 而先找好應該有空位的聊天地點。附帶一提, 上回我們這麼幹的結果, 真的繞了車站前的商圈一圈, 最後才在捷運地下街找到一個小桌子可用。
聊天內容不免俗就是技術、賺錢、人生理想、朋友近況, 最近搞些什麼。感覺 B.M. 近年來比較不搞神祕, 不用逼問再三才透露一點模糊的消息, 像是什麼「我早上有讀英文雜誌哦」。聽 B.M. 講才知道, 原來不是去國外晃個一年半載英文就會進步, 平時還是得持續練習。之前我常碎碎念「為啥要在台灣讀得這麼辛苦, 去國外過個幾年不就學會了嗎?」, 看來不是如此, 讓我更有動力練英文了。
聊到財報的事才知道 B.M. 也有看《財報就像一本故事書》。之前我聽朋友推薦這本就找來讀, 但名詞太多實在是很難消化, 我還抓不到這領域的規則, 作者說啥好啥不好都弄不明白, 讀得很辛苦正想放棄。B.M. 說他還是用買的, 這本寫得很好。衝著這點, 我決定再跟這本書耗一陣子。
每次聚會我都會問 B.M. 出國讀博士的事 (也是話題不好找啦......), B.M. 擁有那個本錢卻不去做, 我想藉由他的角度釐清自己的思緒。這回只談及這是五年的機會成本, 不知怎麼, 我卻比前幾次明白的更透徹。也談了許多可能的工作形式, 像是在大公司工作、自己創業、搞顧問公司等。愈談我愈發覺 B.M. 想法相當務實, 看著 B.M. 的轉變 (或著說是早有預謀, 哼哼), 一時之間我說不上我有何明確的體會, 我明白我想通許多事了, 更明白我的人生之路為何。
離開時沒刻意說什麼, 邊走邊聊到公車站旁, 我才剛和 B.M. 說「公車來你就上去吧, 別和上次一樣一直看著它走」,
------ 中場插撥補充說明 ------
上回因為這樣, 咱們站著聊了一個小時多, 問他「車都沒來嗎?」才發覺去掉好幾班, 回家後腳超酸。加上晚上八點也不早了, 再不回新竹我就要輸兩佰元。
------ 中場插撥補充說明結束 ------
結果話才說話, 公車就來。B.M. 爽快地上車, 我轉身前往漫畫小子便利屋。在店內轉個一下, 發覺自己愈來愈沒逛這類店的fu, 就前往台北轉運站搭車回新竹。
2010年2月25日 星期四
Classification (ML) 和學英文都需要大量的訓練資料
最近聽 TED 練英文發覺有趣的事。TED上的題材五花八門，講者來自世界各地，讓我提早體會到不同發音的問題。若只在單家補習班練英文，大概無法體會到世界各地的腔調。體會歸體會，這樣聽下去能否一次通殺是另一個問題。
在練習聽力的同時，我同時觀察自己怎麼理解這些發音的。這實在是很奇妙的過程，有些音明明和標準發音差了十萬八千里，但是一連串的字彙連起來，卻能立即明白整句在說什麼 (比方 "William Kamkwamba: How I harnessed the wind" )；有些字彙即使講得再標準，沒有相關知識也聽不懂 (即使是母語也是如此)。看來重點是前後文和背景知識。
以往學英文時總強調要多背單字，我試過幾次都失敗，我實在不是背書的料，但我深信有需求自然會用。回顧過去失敗的經驗，我發覺用不到的字背再多次也記不起來。更何況，既然 (幾乎) 用不到，背它們做什麼？投資報酬率太低了。反過來說，常用的字一再出現，有時不用查單字也能依上下文推論出它的意思。而且還會模糊地學會它在不同情況的差異，但要仔細地描述它是什麼意思，卻又說不上來。
這樣的學習過程中，我發覺若要增加我認識的字彙，我得聽讀更多內容，才能交差地認得這些單字。像我昨天讀 "2 China Schools Said to Be Tied to Online Attacks" 學到一些單字，其中一個單字是 specialist，意思是專家。今天重聽 "Ken Robinson says schools kill creativity" 又聽到 specialist，我自然就記得了。但若這幾天或幾週內沒再碰到 specialist，我可能會忘記。我得每天花上一小時以上的時間訓練英文能力，才能持續增長我的字彙。
想到這裡，忽然發現這和 classification 認得特徵 (feature) 的方式相似。提供大量的訓練資料和它們對應的分類，learning model 自然會從訓練資料中找到重覆的特徵，分辨出那些特徵和某些分類有關或是反相關。在同樣數量的訓練資料中，若訓練資料的內容相似、特徵類型集中，model 可以更精確地掌握特徵，但也會因此認得較少特徵；反過來說，若想認得更多特徵，得讓內容發散，但很可能學錯特徵。若想同時學得又準又多，只好提供更多訓練資料。
對應回英文字彙也是如此。若我想習得準確且多量的英文字彙，只好持續投入大量時間接觸英文。雖說是理所當然的事，想通後才更甘心地花時間練英文。話說回來，不同的 learning model 用不同方式掌握分類和特徵的關係。強的 model 可以用較少的資料學得又準又多。人腦這麼強大，應當能更有效率地學英文。雖說持續投入時間接觸英文是必要的，也要不斷摸索如何學得更有效率。目前的想法是當我能用自己的話用上這些字彙時，就能記牢它們。所以要試著用這些字造句，或直接重述一遍原文。很土法煉鋼的作法，總比過去坐在那唉唉叫都不動來得好。
附帶一提，人類學習語文時會不斷用上背景知識和前後文，classification 卻缺少這兩項東西，使得這類解法侷限在特定領域，被歸類到 applied AI。我還無法想像如何將人類的背景知識 (或稱常識？) 編入電腦，但至少待電腦的運算能力和記憶體更大之後 (這是可預見的發展)，電腦可以認得更廣的前後文 (現今的作法最多只看三個字彙左右)，配合更大量的訓練資料，也許會有出乎意料的進展。就像電腦在解決下棋之類的益智遊戲時，並無法如人類用較少的模式掌握情況，但能用較簡單的方式配合大量運算達到更好的效果。
在練習聽力的同時，我同時觀察自己怎麼理解這些發音的。這實在是很奇妙的過程，有些音明明和標準發音差了十萬八千里，但是一連串的字彙連起來，卻能立即明白整句在說什麼 (比方 "William Kamkwamba: How I harnessed the wind" )；有些字彙即使講得再標準，沒有相關知識也聽不懂 (即使是母語也是如此)。看來重點是前後文和背景知識。
以往學英文時總強調要多背單字，我試過幾次都失敗，我實在不是背書的料，但我深信有需求自然會用。回顧過去失敗的經驗，我發覺用不到的字背再多次也記不起來。更何況，既然 (幾乎) 用不到，背它們做什麼？投資報酬率太低了。反過來說，常用的字一再出現，有時不用查單字也能依上下文推論出它的意思。而且還會模糊地學會它在不同情況的差異，但要仔細地描述它是什麼意思，卻又說不上來。
這樣的學習過程中，我發覺若要增加我認識的字彙，我得聽讀更多內容，才能交差地認得這些單字。像我昨天讀 "2 China Schools Said to Be Tied to Online Attacks" 學到一些單字，其中一個單字是 specialist，意思是專家。今天重聽 "Ken Robinson says schools kill creativity" 又聽到 specialist，我自然就記得了。但若這幾天或幾週內沒再碰到 specialist，我可能會忘記。我得每天花上一小時以上的時間訓練英文能力，才能持續增長我的字彙。
想到這裡，忽然發現這和 classification 認得特徵 (feature) 的方式相似。提供大量的訓練資料和它們對應的分類，learning model 自然會從訓練資料中找到重覆的特徵，分辨出那些特徵和某些分類有關或是反相關。在同樣數量的訓練資料中，若訓練資料的內容相似、特徵類型集中，model 可以更精確地掌握特徵，但也會因此認得較少特徵；反過來說，若想認得更多特徵，得讓內容發散，但很可能學錯特徵。若想同時學得又準又多，只好提供更多訓練資料。
對應回英文字彙也是如此。若我想習得準確且多量的英文字彙，只好持續投入大量時間接觸英文。雖說是理所當然的事，想通後才更甘心地花時間練英文。話說回來，不同的 learning model 用不同方式掌握分類和特徵的關係。強的 model 可以用較少的資料學得又準又多。人腦這麼強大，應當能更有效率地學英文。雖說持續投入時間接觸英文是必要的，也要不斷摸索如何學得更有效率。目前的想法是當我能用自己的話用上這些字彙時，就能記牢它們。所以要試著用這些字造句，或直接重述一遍原文。很土法煉鋼的作法，總比過去坐在那唉唉叫都不動來得好。
附帶一提，人類學習語文時會不斷用上背景知識和前後文，classification 卻缺少這兩項東西，使得這類解法侷限在特定領域，被歸類到 applied AI。我還無法想像如何將人類的背景知識 (或稱常識？) 編入電腦，但至少待電腦的運算能力和記憶體更大之後 (這是可預見的發展)，電腦可以認得更廣的前後文 (現今的作法最多只看三個字彙左右)，配合更大量的訓練資料，也許會有出乎意料的進展。就像電腦在解決下棋之類的益智遊戲時，並無法如人類用較少的模式掌握情況，但能用較簡單的方式配合大量運算達到更好的效果。
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