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國立屏東大學 特殊教育學系碩士在職專班 張茹茵所指導 黃子芸的 身心障礙兒童馬術治療粗大動作表現量表之發展 （2021），提出gross weight中文關鍵因素是什麼，來自於馬術治療、粗大動作表現、身心障礙兒童。

而第二篇論文國立政治大學 資訊科學系 蔡銘峰所指導 盧佳妤的 基於注意力機制語言模型之財務風險文章偵測與實體辨識 （2021），提出因為有 注意力機制模型、聯合訓練、實體辨識、自然語言處理的重點而找出了 gross weight中文的解答。

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身心障礙兒童馬術治療粗大動作表現量表之發展

為了解決gross weight中文的問題，作者黃子芸 這樣論述：

　　有鑑於馬術治療實務現場評量工具的應用需求，本研究旨在探討發展身心障礙兒童馬術治療粗大動作表現量表，並進行量表信效度初探。本研究藉由閱覽統整國內外相關文獻，初步建構馬術治療領域的應用主軸，進而發展身心障礙兒童馬術治療粗大動作表現量表，其內涵有三個主軸構面：姿勢控制、平衡能力和姿勢轉換，並初擬量表題目。其次，邀請 12 位專家進行內容重要性評定，依專家效度指數（I-CVI）選出量表題目共 23 題，包含姿勢控制 10 題、平衡能力 8 題及姿勢轉換 5 題。接續，邀請4位馬術治療臨床專家，以量表實際評量3位身心障礙兒童，並於相隔一週後，再評量一次，採用Cronbach’s α係數、組內相關係

數（ICC）及Spearman進行統計分析。結果顯示本研究量表內部一致性為可接受的範圍（Cronbach’s α＝.80），評量者間信度達中度信度（ICC = .66; p

基於注意力機制語言模型之財務風險文章偵測與實體辨識

為了解決gross weight中文的問題，作者盧佳妤 這樣論述：

本研究利用注意力機制模型偵測財務文章之風險事件及抽取潛在金融犯罪名單，建構自動化模型以降低人力標記成本及提升預測速度。我們分析不同模型架構及訓練方法之優缺點，並比較傳統神經網路方法與 Transformer Based 模型的差異。模型架構分為兩階段，第一階段判斷目標文章是否包含金融風險事件，而第二階段則在這些文章中抽取高危險的名單。我們提出聯合訓練方法同時訓練兩階段的模型，透過實驗證明可在不損失正確性的情況提升訓練及預測速度，並得以提升模型穩定性。我們亦針對注意力機制模型內部的 Attention Weight 做視覺化分析，顯示模型能在不提供標注的情況自動關注金融風險詞彙。另外我們針對缺

乏風險人名標記的訓練資料之情況，利用以上 Attention Weight 分析設計特殊的規則，達到一定程度的效果提升。最後我們額外在一個 Wikipedia 上的英文資料集做測試，說明此研究結果亦可應用於不同領域及不同語言的任務。

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