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國立臺灣師範大學 大眾傳播研究所 蔣旭政所指導 謝宜樺的 人工智慧輔助訊息可信度辨識系統之開發與使用之初探性研究 （2021），提出CNN Student News tra關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、媒體素養、內容農場、批判反思。
而第二篇論文國立中興大學 資訊管理學系所 林冠成、張家瑋所指導 邱靖詒的 基於深度學習的音樂推薦引擎和歌詞風格轉換生成的研發與應用 （2019），提出因為有 深度表徵學習、音樂推薦、基於內容推薦、強化學習、歌詞風格轉換生成、GPT-2的重點而找出了 CNN Student News tra的解答。
除了CNN Student News tra，大家也想知道這些：
人工智慧輔助訊息可信度辨識系統之開發與使用之初探性研究
為了解決CNN Student News tra 的問題，作者謝宜樺 這樣論述：
自2014年，內容農場進入台灣百大網站的榜單中開始，各大社群平台、通訊軟體中，便開始被各種「農場文」佔據，這些農場文幾乎都來自於網路中的眾多匿名寫手。由於內容農場的主要目的在於衝流量與曝光度，因而各種標題聳動、品質低劣、來源不明、真偽混雜的農場文開始在網路中大量發散，內容農場也成為各種假訊息的發源地。近年來，假訊息的氾濫已經開始對社會產生危害，也開始成為被社會各界關注的議題。媒體素養教育困難、民眾的媒體素養認知不足，是假訊息橫行無阻的主因，雖然媒體素養教育已經漸漸的被重視，但是在教育體制中能被分配到的資源依舊與主流科目有相當的差距，如此情況下，想加強媒體素養教育，就只能夠用一些輔助課程內容的
方式，例如在課程中加入實際的訊息查證操作，讓學生藉由情境體驗，利用經驗學習以及反思方式，盡可能加強短期課程的效果。但是傳統的人工查證方式過於耗時，難以融入本就時數不足的媒體素養課程。現今已經有許多人工智慧的訊息辨識系統被開發出來，不但具有相當的辨識準確率，相較於傳統的人力查證方式，人工智慧輔助辨識系統的操作方式簡單、檢驗時間迅速，更加適合加入到媒體素養課程之中。本研究將利用自行開發的人工智慧輔助訊息可信度辨識系統，配合經驗學習與反思，以及科技採用行為的相關理論，建立一個研究模型，以使用後進行問卷調查的方式來進行研究，探討人工智慧輔助訊息可信度辨識系統對於媒體素養的反思效果以及使用者在使用過後的
認知態度。
基於深度學習的音樂推薦引擎和歌詞風格轉換生成的研發與應用
為了解決CNN Student News tra 的問題，作者邱靖詒 這樣論述：
本研究透過深度嵌入的手法剖析音樂，再從音頻樣本和歌詞樣本自動化萃取特徵，發展出兩個應用，一個為基於強化學習的音樂推薦引擎，另一個為歌詞風格轉換生成應用。隨著近年來端到端的深度神經網絡的流行，利用深度學習與音樂結合，藉以描繪出多模態的深度表徵技術被應用於音樂領域的可能性，以及所延伸出的創意空間和音樂想像。前者音樂應用提出強化型個人音樂推薦系統（RPMRS），以解決冷啟動和動態偏好等問題。RPMRS分為三個部分，首先，使用WaveNet和Word2Vec模型分別提取音頻和歌詞的深度表徵嵌入。接著，將音頻特徵、歌詞特徵和混合特徵應用於基於內容的推薦方法。最後，使用強化學習機制從用戶的播放記錄中學習
用戶的偏好。實驗結果證實，使用混合特徵的內容推薦效果優於使用音頻或歌詞特徵，且音頻特徵明顯優於歌詞特徵，強化學習可以改善個人化推薦效果。整體而言，本研究提出的RPMRS可為用戶提供動態且個人化的音樂推薦清單。後者音樂應用提出歌詞風格轉換模型，以生成西洋流行音樂歌詞為目標，利用多元的音樂深度表徵於歌詞，根據不同音樂風格進行模型訓練，並提出條件式GPT-2文本生成模型。根據給定的風格以及關鍵句子並搭配隨機性參數，讓生成歌詞能與風格相符。此外，本研究利用依存關聯分析模組以及韻腳修改模組，將結構性和押韻性納入考量。結果顯示，輸出的歌詞具有風格主題一致性、與輸入歌詞之音頻的搭配性和歌詞文本原創性。從自動
評估和群眾評估的結果得知，本研究提出的歌詞風格轉換模型能根據風格條件生成具有結構性、押韻性、原創性的歌詞。