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逢甲大學 資訊電機工程碩士在職學位學程 林明言所指導 蘇瑋俊的 基於深度學習之維修文件生成方法 （2020），提出HTML 嵌入Word關鍵因素是什麼，來自於維修報告、自然語言理解、自然語言生成、RoBERTa、GPT-2。
而第二篇論文國立屏東科技大學 資訊管理系所 龔旭陽所指導 翁子平的 基於注意力機制之高精確知識融合方法之設計-以酪農知識問答系統建置為例 （2020），提出因為有 知識問答系統、知識圖譜、注意力機制模型、知識分歧、知識融合、知識抽取、TF-IDF、雙向門控循環單元、條件隨機域、酪農知識的重點而找出了 HTML 嵌入Word的解答。
Notion高效管理250招：筆記×資料庫×團隊協作，數位生活與工作最佳幫手
為了解決HTML 嵌入Word 的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：
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基於深度學習之維修文件生成方法
為了解決HTML 嵌入Word 的問題，作者蘇瑋俊 這樣論述：
維修報告，在設備維護工程中是一個相當重要的維修指標。設備維護工程師根據異常狀況處置後，將處置步驟依序紀錄於維修報告中，不僅能提供無經驗的新進人員參考解決異常，也能當作後續維修的參考依據。由於維修報告通常為人工鍵入，因此造成兩個問題。第一，相同異常因為不同的處置人員輸入不同的異常項目類別，導致維修手法差異而降低維修效率。第二，由於沒有特定的報告格式以及除錯，而出現的錯誤詞彙與表示方式，造成在閱讀維修步驟時的理解困難以及認知差異。若能藉由過去的維修報告，自動產生語句用詞正確、步驟合乎維修邏輯順序、並具實用的維修報告，將能大幅提昇維修的效率與效能。因此，本研究提出一個應用深度學習於自然語言理解與生
成的維修報告生成方法，稱為CG，讓維修人員輸入機台錯誤訊息時，能獲得實用的維修步驟，亦即對應之維修報告，CG採用深度學習模型RoBERTa藉由訊息學習建立當機項目的類別，然後搭配訊息以GPT-2建立自動生成的有效維修報告。本論文以資深維修工程師評估CG與一般方法生成的維修報告之實用性。在評分一致性有0.84的水準下，整體表現CG比一般方法提昇3%的實用性。當訊息由單句構成時，CG優於一般方法7%；由多句構成的訊息時兩者的表現相當。當多句訊息中有錯字時，CG也優於一般方法5%。此外，在當機類別的實驗中，RoBERTa達到Micro-F1為0.83的水準，CG所產生的報告實用性也達到93.1的高分
。本研究結果顯示，CG是一個實用的維修報告生成方法。
基於注意力機制之高精確知識融合方法之設計-以酪農知識問答系統建置為例
為了解決HTML 嵌入Word 的問題，作者翁子平 這樣論述：
隨著乳品消費需求增加，我國酪農產業產值正穩定成長，隨著科技進步不少酪農業者將飼養資訊分享至網路，積累了大量的酪農資料，同時台灣行政院農委會以及許多政府和酪農專家合作之平台也已經整理了不少酪農相關資訊，因此如何將相關酪農資訊整理、並進行知識管理、知識共享與知識應用，其中知識問答系統(Knowledge Question Answering)是應用於知識管理的一項技術，可以有效達成知識傳承，也是實踐智慧農業重要的關鍵技術。在許多學者研究中可以發現，當大量資料到知識圖譜(Knowledge Graph)轉化過程中，許多詞彙為相同意思卻以不同的名詞呈現，使知識圖譜將其歸納為不同實體，導致圖譜內容雜亂
而降低知識問答準確度，進而產生知識分歧(Knowledge Divergence)問題，此外目前台灣並未擁有酪農領域的知識圖譜及專屬於酪農產業的知識問答系統，因此必須解決的議題包括：(1) 如何建立實現酪農名詞自動化抽取、(2) 如何理解知識之間的關係、(3) 如何建置出高精確之酪農知識圖譜、(4) 如何設計精準的知識檢索方式。為解決上述問題，本論文提出了基於注意力機制之高精確知識融合方法(a High Accuracy Knowledge Fusion Scheme Based on Attention Mechanism, HAKFS)，並建置酪農知識圖譜(Diary Knowledge
Graph)及酪農知識問答系統(Diary QA System)。本論文所建置之酪農知識問答系統分為四層：知識抽取層(Knowledge Extraction Layer)、知識建構層(Knowledge Construction Layer)、知識檢索層(Knowledge Retrieval Layer)與知識表示層(Knowledge Express Layer)，其中(1) 知識抽取層主要負責酪農資料前處理與知識三元組抽取，本論文所收集資訊來自農業科研究院、台灣畜產種源資訊網與酪農專家經驗資料，採爬蟲方式自動收集酪農網路平台資料與專家業者知識與經驗。本論文提出精確酪農分詞處理法(Acc
uracy Dairy Word Segmentation Scheme, ADWS)，ADSA為使用隱藏馬可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)將蒐集而來的知識分類出隱藏詞彙，再由TF-IDF計算隱藏詞彙重要性，自動尋找出潛在的酪農專有名詞，建置酪農專有名詞詞典，提升酪農知識分詞準確性。接著本論文使用雙向門控循環單元(Bidirectional Gate Recurrent Unit, Bi-GRU)與條件隨機域 (Conditional Random Field, CRF) 對酪農知識進行實體抽取與關係抽取，以此組成一項知識三元組，使每一筆知識會對應出一組知識三元組。
(2) 知識建構層主要負責整合具有關係性之知識三元組，建置出大型知識圖譜。本論文採用注意力機制模型(Attention Mechanism Model)計算，將具有相似詞關係單元假設為前後序列並設計主要實體為輸出目標，使其計算出注意力評分，並保留主要實體而建構出知識圖譜，最後由酪農專家進行知識圖譜之有效性驗證。(3) 知識檢索層主要負責問句預處理，導入假設問題訓練資料，並經由知識抽取層所完成之酪農詞典進行中文分詞。由知識抽取層所完成之酪農詞典進行精準酪農中文分詞，並使用Bi-GRU-CRF進行知識抽取，計算出可能的實體單元與關係單元，再經由注意力評分模型，將抽取出的實體單元轉換成知識圖譜所表示
的主要實體，以達成高精確之關聯性檢索。(4) 知識表示層主要負責建立候選答案及提供知識問答人機介面，本論文使用Cypher找出可能對應知識圖譜之關聯答案，以此建置出相關候選路徑，並經由模型訓練計算最路徑評分最高者作為主要答案，最後透過建置知識問答系統，呈現知識以及提供知識檢索之介面。針對本論文所提出之精確酪農分詞處理法(ADWS)，我們與目前現有其他方法進行比較及評估其分詞成效之精確度(Precision)、召回率(Recall)及F-Score來將CkipTagger與Jieba中文分詞進行比較，實驗結果證實本論文所提出之精確酪農分詞處理法有較佳之分詞成效。針對知識抽取成效，本論文所採用之B
i-GRU-CRF與以往文獻採用之Bi-LSTM-CRF進行比較，證明Bi-GRU-CRF在訓練上有更低的loss值及更高的準確性。最後本論文將Bi-GRU-CRF與Bi-LSTM-CRF結合注意力機制與未加入注意力機制之知識圖譜，進行知識查詢之答案準確率比較，實作成果顯示加入注意力機制之知識圖譜有較佳之知識查詢答案產出準確度。本論文主要貢獻為以酪農領域建置出國內第一套酪農資訊知識圖譜系統，其中包括：環境管理、飼養管理、生產管理、疾病管理等知識圖譜，並建置出高精確度之酪農知識問答系統。期許未來較無經驗之年輕酪農的在遇到不了解之專有名詞與飼養等問題時，能夠透過本論文所設計之知識問答系統查詢到正確
知識與飼養解答，進而可以提升乳牛飼養效率與質量。