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Level Up：提升寫作等級的提示工具

為了解決stacked意思的問題，作者許靜媛 這樣論述：

本論文提出一個利用同義片語提升寫作文法等級的方法。在我們的研究中，我們分析使用者輸入的句子並取出句中的字彙或片語，來生成較高等級的同義詞，保持句子意思不變的同時也提升了寫作等級。該方法涉及訓練一個寫作等級分類器、分析句子並辨識片語、自動分類片語等級，來建立一個標註了文法等級的片語庫。在執行時，剖析學習者輸入的句子，再根據辨識出的單字或片語，利用語言模型（Language Model, LM）推薦進階的同義詞。我們提出一個雛形文法建議系統\textit{Level Up}，此系統將上述方法應用於巨量規模語料庫及學習者的句子或文章中，以協助其寫作。公開資料集的實驗結果顯示，我們的系統對於學習者常

出現的搭配詞錯誤，比起現今最具代表性的文法改錯系統，獲得較佳的結果。

基於BART深度學習模型之釋意控制句型生成

為了解決stacked意思的問題，作者徐偉耀 這樣論述：

可控釋意生成在自然語言處理領域裡，已經引起了極大的研究興趣。可控釋意生成任務是由兩個句子當作是輸入，然後生成一個新的句子，而這新的句子的意思會等同於輸入的第一句話的意思，而句型會跟輸入的第二句話相同。在此研究當中，我們首先採用了預訓練的深度學習模型BART來提升此任務之表現。其實驗結果評估將由標準數據集來進行。我們所提出的模型的效果達到了目前為止最佳，其Bleu由16.4提升到27.4，另外TED由6.1下降到了5.8。