為部首的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

心理學與理心術：心靈的社會建構八講

為了解決為部首的問題，作者宋文里 這樣論述：

　　心理學不能夠老是以為可以討論「心裡面」的東西，而是需要用人的周邊事情來幫助我們理解「心」，才可以把「心理」的話語說清楚。──宋文里 　　當主流心理學社群熱衷仿效物理學建立「標準情境」來研究人的心智運作模式時，作者宋文里教授不以為然，另闢蹊徑。他從後現代社會建構論出發，引領我們從日常話語溯源，檢視個人與天地、與他人、與自己的關係，試圖勾勒出我們文化脈絡下的「心靈」真貌。 　　「心」，象形字，畫的是心臟，漢字裡有大量以「心」為部首的字，意味什麼？ 　　「靈」，若將之拆解，會發現是「巫師念咒（三個口）祈雨」，這種遠古時期再自然不過的天人溝通，為何現代人對它的態度是欲拒還

迎？ 　　這個「欲」的主體，也就是山谷的「谷」字，到底又是指什麼？問題又來了。 　　再看看「愛」，從古文來看，是上下兩隻手抓著心，這是我們理解的「愛」嗎？古時中國人會對人說「我愛你」嗎？ 　　在這本書裡，宋文里試圖建構一種「詩學為體，科學為用」的心理學，他回到語言的最初，用嚴謹的語源學態度抽絲剝繭，發現在漢語語境下的「心靈」之學，更像是一種「理心術」，是關乎「性命」、「天道」的學問，從來就不只是「心裡面」的學問而已。「生活中無處不是心理學。心理學的核心概念『自我』，其所在之處正是『散布在人的周遭』。」。 　　本書由2015年宋文里以「心靈的社會建構」為題的八堂講課內容錄音稿謄錄改寫。宋

文里將他的所知渾身解數地作生活化的表達，與學員作精彩的激盪。本書在相當程度上保留了課堂雙向對話的原貌，盼課堂師生共同建構出的論述，能引動更多人對生活與意義的省思。 本書特色 　　◎「上追甲骨文，下探時髦語」的心理學，生動、白話，充滿博學又幽默的文化知識。 　　◎以後現代社會建構觀點，試圖勾勒更貼近我們文化與生活的心理學：形成一種「詩學為體，科學為用」的「理心術」。 盛情推薦 　　李維倫／東華大學諮商與臨床心理學系教授 　　余安邦／中央研究院民族學研究所副研究員 　　翁士恆／東華大學諮商與臨床心理學系助理教授 　　彭榮邦／慈濟大學人類發展與心理學系副教授 　　楊　蓓／法鼓文理學院生命教育

碩士學位學程專任副教授 　　趙文滔／台北教育大學心理與諮商學系教授、伴侶諮商與家庭治療師 　　顧瑜君／東華大學自然資源與環境學系教授 　　（依照姓氏筆畫排列）  

為部首進入發燒排行的影片

國字部首表義功能研究—以教育部《國字標準字體表》為範圍

為了解決為部首的問題，作者羅紫瑄 這樣論述：

　　一般認為「部首」在字形檢索及漢字識字兩方面，有著不小的輔助功用。214部首為現今習慣之部首分類方式，是除了字音檢索功能外，廣泛運用於中文字、辭典及各類工具書之檢索功能。就其表義功能來看，經歷代大量刪、併部後，所產生現代慣用的214部首，是否保有東漢．許慎創五百四十部首時，部首以義類相從，統攝部屬字的概念，則有待商榷。故本研究擬從教育部之《國字標準字體表》著手，全面分析214部首表義功能之常態分布情況，以釐清國字部首表義功能之強弱。　　全文分為五章，第一章緒論，說明本文研究動機與目的、範圍與方法及前人研究成果。第二章說明部首的起源與沿革，介紹歷代重要的部首觀。第三、四章則著手進行214部首

表義功能之分析，並以表格方式歸納，呈現與部首本義「相關」與「非相關」的部屬字。第五章承接前兩章的研究結果，說明214部首各部表義功能之比例，並分析表義比例高低不同的部首特性。最後再嘗試以本研究的結果，對「部首識字教學法」提出一些建議。

(32k)實用速查國語辭典

為了解決為部首的問題，作者世一文化字典編輯群 這樣論述：

　　華人首創第一筆快速查法,大幅超越二百餘種傳統部首查字法,以中文字第一筆為部首,將部首簡化為十二類,再以總筆畫順序迅速查字。全書收錄約六千字,均以教育部公布之標準字體及標準國字筆順為依據,正確實用。 本書特色     　　※靠第一筆即可查出單字。 　　※例句數量多，簡明實用。 　　※附錄多元，圖片精采生動。  

運用字根與詞彙改善智慧問答系統

為了解決為部首的問題，作者吳兆庭 這樣論述：

現代社會中社交軟體與個人行動裝置蓬勃發展，人與人之間的溝通漸漸地已經不用面對面的對話，透過行動裝置中的社交軟體就能隨時隨地的與人進行溝通，同時，許多店家開始藉由社交軟體進行宣傳，甚至將實體的店面轉換為電子商店。而大多的電子商店都會使用智慧問答系統來服務顧客，而這些智慧問答系統大多為檢索式的問答系統，這類型的問答系統若不更新資料庫或是擴充資料庫，容易產生回應錯誤。然而，若只一昧的增加資料不進行資料的整理，則會導致回應時間拉長的問題，因此本論文目的在於藉由資料分類結合分群的方式，並結合過往研究較少應用於問答系統的字根轉換，來改善問答系統。在本研究中針對社群軟體中的Dcard論壇進行對話資料的獲取

並建立對話資料集，藉由5W1H分類先進行資料處理再將字詞轉換為部首後採用Dynamic K-MEANS分群進行資料處理，最後透過判斷檢索產生的答案是否與原始答案是否為相同群集來進行正確率評估。並另外將整理完成的資料以LSTM模型進行訓練並應用於生成式問答系統，透過模型的混淆度及問卷請進行人工的評估。研究結果顯示，經由5W1H的分類，並轉換部首後進行Dynamic K-MEANS分群，能降低檢索式問答系統所花費的時間；準確度與傳統分群相比也有較為優秀的表現。