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朝陽科技大學 應用化學系生化科技博士班 林美靜、錢偉鈞所指導 戴文瑞的 N,N-環金屬化苯並咪唑釕(II)的合成與抗癌活性探討 （2021），提出Auto labeling tool關鍵因素是什麼，來自於苯並咪唑、釕 (II)、紫外可見光、HA22T 細胞、PARP。
而第二篇論文逢甲大學 工業工程與系統管理學系 楊士霆所指導 張邦育的 基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式 （2021），提出因為有 自然語言處理、深度學習、問答任務、BERT、群眾智慧、文本關聯性的重點而找出了 Auto labeling tool的解答。
N,N-環金屬化苯並咪唑釕(II)的合成與抗癌活性探討
為了解決Auto labeling tool 的問題，作者戴文瑞 這樣論述：
Novel ruthenium(II)-based half sandwich metal complexes [(η6-p-cymene)-RuCl(3)] (3 = methyl-1-butyl-2-(1H-indol-2-yl)-1H-benzo[d]imidazole-5-carboxylate) have been synthesized from the reaction of neutral precursor [Ru(p-cymene)Cl2]2 and the corresponding ligand (3). T
he ligand (3) and complex (7) were fully characterized by various spectroscopic techniques, such as 1H- NMR, 13C-NMR, IR, mass spectrometry, and elemental analysis. Furthermore, the structure of the ruthenium complex was determined by single crystal X-ray diffraction analysis, which determines a cla
ssical pseudo-octahedral geometry. Through ultraviolet-visible measurement in acetonitrile solution at room temperature, indole-based benzimidazole ligand compounds 3 exhibit an strong absorption band at 280, 331 and 349 nm which is assigned to the π→π* and n→π* ligand-ligand charge transfer transit
ion. After coordination with ruthenium(II) metal there is one broaden absorption band around 365 nm. The LLCT peak is more dominant in compound 7. The IC50 of compound 7 was found to be around 4.6 μM however, the IC50 of compound 3 was around 8 μM. The results show that compound 7 induced 42% TUNEL
positive nucleus. Further, treatment compound 3 showed 38% positive. Compounds 3 and 7 induce apoptosis in HA22T cells, showing that compound 7 effectively inhibits hepatocarcinoma. Cleavage of PARP results in a 90 kD short fragment that forms as an indicator of apoptosis. Our results show that trea
tment with compound 7 effectively increased the levels of cleaved PARP and reduced the levels of full-length PARP, which signifies the initiation of apoptosis.
基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式
為了解決Auto labeling tool 的問題，作者張邦育 這樣論述：
近年來由機器學習主導的問答任務（Question Answering）發展迅速，旨透過機器解答用戶問題，許多研究探討了將資訊轉化並管理的方法，如將資訊轉換為知識圖譜或知識庫的形式（Lan等人，2019；Chen和Li，2020），以利於將輸入問題連結至知識庫的資訊，有效地回答使用者的問題（Xiong等人，2021；Qi等人，2021），然而，知識圖譜的建構通常較為困難，需耗費大量的資源，而若採非結構化的資料儲存方法，雖可解決部分建構成本高的問題，但同時不穩定的維護人力也導致新資訊較無法快速更新。 根據上述之問題，本研究乃建構一套「基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃
取與提供」模式，包含「社群群眾智慧知識庫建立模組」及「群眾智慧問答推論模組」，透過自動化萃取網路社群平台之知識文章，並利用BERT模型解析文本語意，發展並設計一套基於社群群眾智慧文本之智能問答系統。首先，「社群群眾智慧知識庫建立模組」乃透過網路爬蟲方法自動蒐集網路社群平台之文章，並經由意見領袖特徵解析，分析意見領袖文章之文本特徵，萃取當中的群眾智慧知識文本，建立群眾智慧知識庫，其次，「群眾智慧問答推論模組」乃先將輸入之問題與知識庫的文章進行關聯性的匹配，經BERT關聯性計算模型計算問題與知識庫文章的關聯性，篩選出關聯性高的匹配文章集合，以此縮小掃描以及閱讀的範圍，最後根據匹配文章集合將文章與問
題一同配對，由BERT答案推論模型閱讀文章以及問題，推論問題之目標答案段落，並輸出使用者所提問題之目標答案。 為確認本研究所發展之方法於實務應用之有效性，本研究乃基於TensorFlow及PyTorch等深度學習框架，建構Web-based之「整合群眾智慧與智能問答之知識萃取與提供系統」，並以中文之論壇（PTT、知乎）及DRCD問答任務資料集，作為實際案例以及驗證資料，並於系統整體績效評估上取得：EM值73.30%；F1值82.66%。與Chen等人（2017）進行比較驗證：在EM指標上提升26.38%；F1值提升15.64%，以證實本研究系統運作之實用性與可行性。 綜上所述，本研究透過意
見領袖文章特徵擷取與判定，自動化地取得網路社群所蘊含的知識文章，以此建立群眾智慧知識庫，並基於知識庫之資訊藉由BERT模型進行目標答案推論，解答用戶所提問之問題，提供使用者更進階的資訊獲取方式。