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國立雲林科技大學 資訊管理系 陳重臣所指導 黃裕凱的 BERT 模型應用:老人長照知識型問答機器人 （2021），提出進擊的巨人5關鍵因素是什麼，來自於知識型問答機器人、NLP、Transformer、BERT。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電機工程系 張陽郎、林敏勝所指導 陳科輯的 使用BERT語言模型於生成政治性評論之實驗研究 （2021），提出因為有 深度學習、自然語言處理、自然語言生成、BERT的重點而找出了 進擊的巨人5的解答。
進擊的巨人 5
為了解決進擊的巨人5 的問題，作者諫山創 這樣論述：
當時艾連變成了巨人，人類才能夠首次成功擊退巨人，但是他的存在卻引起兩種極端的反應，為此還特地由總統召開一場審議會，來決定艾連今後的命運。儘管憲兵團認為應該儘快將艾連處理掉，不過相對的調查軍團卻想藉由艾連的力量奪回瑪利亞之牆。
進擊的巨人5進入發燒排行的影片
宅在家片單 :
1.我是遺物整理師
2.轉學來的女生
3.愛之機器人
4.進擊的巨人
5.火神的眼淚
BERT 模型應用:老人長照知識型問答機器人
為了解決進擊的巨人5 的問題，作者黃裕凱 這樣論述：
台灣社會人口結構逐步進入老齡化社會，因此長照人力短缺是個長期性的問題，藉此研究老人長照知識型問答機器人可以讓有需要長照知識的家庭能夠跨過人工問答來獲得答案，以藉此減少相關人力需求並且建立醫療知識與老齡家庭的橋樑。自然語言處理(NLP) 此領域探討如何處理及運用自然語言，從 RNN 到 Transformer 架構按其架構所開發出的模型，了解其模型的應用及解決上一代模型的缺陷，此次研究對於其問題欠缺問答句式分類致使是非判斷問答機器人無法回答希望未來可針對此缺陷做更新。關鍵字：知識型問答機器人、NLP、Transformer、BERT
使用BERT語言模型於生成政治性評論之實驗研究
為了解決進擊的巨人5 的問題，作者陳科輯 這樣論述：
隨著網際網路的快速發展，越來越多人使用社群媒體來分享關於政治議題的看法。如何快速且容易地撰寫政治性評論，近年來已成為一個熱門的研究課題。本論文將以 BERT-based 語言模型自動生成政治性評論為研究主題。首先本研究使用網路爬蟲去收集政治性論壇中的文章與評論，然後對所收集的資料集進行聚類分析，並且將聚類結果作為訓練資料集。本研究採用人工的方式評估當 BERT-based 模型使用有聚類分析的訓練資料集與沒有使用聚類分析的訓練資料集的效能表現，三項評估標準為(1)所產生政治性評論的通順程度，(2)所產生政治性評論與來源文章之間的相關程度，(3)所產生政治性評論符合所需政治傾向的準確程度。實驗
結果顯示有聚類分析的訓練資料集與無聚類分析的訓練資料集，在通順程度與相關程度的表現，其差異性並不大；不過對於準確程度的表現，有聚類分析的訓練資料集優於無聚類分析的訓練資料集。