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淡江大學 資訊管理學系碩士班 魏世杰所指導 黃昭蓉的 基於問答集之文字客服機器人-以大學招生應用為例 （2020），提出世 新 新聞 collego關鍵因素是什麼，來自於BERT、詞嵌入向量、問答機器人、自然語言處理。
而第二篇論文輔仁大學 大眾傳播學研究所碩士在職專班 張文強所指導 陳慧雯的 政府公關對網路爆料訊息的管理策略 （2019），提出因為有 政府公關、消息來源、網路爆料、危機管理的重點而找出了 世 新 新聞 collego的解答。
基於問答集之文字客服機器人-以大學招生應用為例
為了解決世 新 新聞 collego 的問題，作者黃昭蓉 這樣論述：
隨著行動網路的普及，智慧客服近年來快速興起，改善了過往人工客服諸如耗時、人力成本高、不易長時間大量配置等缺點。為減輕大學招生部門的人力配置，本研究建置了基於問答集之文字客服機器人，即時提供問答服務，供有意入學的申請者參考。 為了計算用戶提問與問答集的相似度，本研究評估了3種句子向量化及比對方法，包含 TensorFlow Hub 平台提供的通用句子編碼器，問答型通用句子編碼器，和 BERT單一句子編碼器。3種方法皆經過實驗挑選合適的相似度門檻值。在經由人工分析問答記錄後，得知問答型通用句子編碼器表現最佳。在兩次不同對象下，採用科技接受模式構面之問卷調查後，得知問答型通用句子編碼器和BE
RT單一句子編碼器分別表現最佳。 另外，前台互動方面設計了LINE 與網頁兩種介面供評估。在採用使用者介面量表之問卷調查後，得知LINE介面於「認知負荷」構面及「資訊品質」構面上表現較佳；網站介面則於「系統態度」構面及「錯誤解決性」構面上表現較佳。
政府公關對網路爆料訊息的管理策略
為了解決世 新 新聞 collego 的問題，作者陳慧雯 這樣論述：
由於媒體環境的改變，使得新聞報導特別熱衷網路爆料訊息，內容一旦牽涉公部門領域，就極容易被聚焦為公部門缺失，進而引起民眾不滿情緒。對記者而言，網路爆料訊息及新聞取得既方便又能吸引目光，在媒體追求收視率的考量之下，不但促使民眾爆料風氣日益興盛，更容易形成一窩蜂報導，這樣的新聞現象對身處於公部門，專門負責處理新聞事務的政府公關而言，是難以抵擋的現實。 本研究試圖了解政府公關在面對網路爆料訊息以及後續引發的新聞事件時，會採取哪些方法來進行管理，並進一步分析在網路爆料訊息及新聞形成的 「事前」、「事中」、「事後」等三階段，又會如何依據每個階段特性，來進行特殊管理作為。