世界盃和雲豹魔獸你追了嗎論文書籍站
南臺科技大學 資訊管理系 陳志達所指導 楊豐嘉的 聊天機器人之檢索效能之研究-以BERT為方法 （2021），提出Bing OpenAI關鍵因素是什麼，來自於聊天機器人、BERT、LINE Messaging API、網路爬蟲。
而第二篇論文淡江大學 資訊工程學系碩士班 洪文斌所指導 張祐緁的 基於深度學習GPT-2語言模型之心理分析聊天機器人 （2020），提出因為有 GPT-2、情感分析、無監督式學習的重點而找出了 Bing OpenAI的解答。
聊天機器人之檢索效能之研究-以BERT為方法
為了解決Bing OpenAI 的問題，作者楊豐嘉 這樣論述：
自1960年代以來，網路的發明讓全球科技的進步呈現指數性成長，來自世界各地的資訊傳遞已經突破空間的限制，資訊的交流也讓人們的思想更加的開放。人們開始在網路上表達自己的想法，像是美食評論、產品售後服務、旅遊經驗等等。透過網路將資訊隨時的分析，讓大眾能更加快速地獲取各自所需的資訊來解決自身的需求。在擁有美食之都稱號的台灣，大眾普遍搜尋評論的方式不外乎是網站文章的美食心得、Google map的店家評論、外送平台的使用者回饋或是社群媒體分享等等。然而，美食評論的準確性仍然還是存在些許不足之處。本次研究用網路爬蟲技術擷取在台南地區各類型店家的美食評論，像是餐廳、餐酒館、咖啡廳、美食街等等。選用Bid
irectional Encoder Representations from Transformers (BERT)預訓練技術中bert-base-chinese 模型進行超參數的修改，以此提昇美食正負評論分類預測的準確性來建構新的模型。另外，本研究也利用台灣民眾常使用的社群媒體 LINE，在2016所推出的Messaging API來建構出一套聊天機器人，目前此系統除了能提供店家的評論之外，還有讓使用者新增美食評論的功能，而新的評論會被本研究建構的模型進行分類預測，藉此不斷增加資料庫的總量和改善分類預測的準確性。
基於深度學習GPT-2語言模型之心理分析聊天機器人
為了解決Bing OpenAI 的問題，作者張祐緁 這樣論述：
本論文嘗試利用人工智慧技術來建立一個心理分析的聊天機器人。我們使用心理諮詢問答語料庫和社區問答JSON版之資料庫為訓練資料集，利用自然語言處理(Natural Language Processing)技術進行語言模型的預訓練，以建立心理分析聊天機器人。其中使用了無監督式的GPT-2模型做為學習模型，學習字與字之間的關係與上下文句的文意理解，並使用情感字典搭配情感分析(sentiment analysis)技術來增加訊息特徵，加強GPT-2模型對情感上的學習，最終生成具有心理分析的回覆文本。本實驗使用BLEU自然語言評測指標來檢測其生成模型的成果，其表現明顯優於其他的生成式模型，且與優化後的檢
索式模型相差無幾，證明了生成式模型也能做到與檢索式模型的高品質回覆。