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這兩本書分別來自博碩 和深智數位所出版 。
國立臺北科技大學 人工智慧與大數據高階管理雙聯碩士學位學程 蔡偉和所指導 陳玉芳的 自動偵測機器所產生之文章 （2021），提出中文關鍵字產生器關鍵因素是什麼，來自於二元分類、結巴斷詞、文本辨識、機器學習。
而第二篇論文國立政治大學 圖書資訊與檔案學研究所 陳志銘所指導 陳仙姁的 自動鏈結資料產生器之發展與數位人文教育應用研究 （2021），提出因為有 數位人文、文本鏈結、鏈結資料、文本推薦的重點而找出了 中文關鍵字產生器的解答。
最後網站關鍵字源於英文“keywords”，特指單個媒體在製作使用索引時則補充：相對於關鍵字，在檢索中還有導出詞的套用。 基本信息. 中文名：關鍵字; 英文名：keyword. 釋義：單個媒體製作使用索引用到的辭 ...
Python純文字冒險遊戲程式設計
為了解決中文關鍵字產生器 的問題，作者彭勝陽 這樣論述：
‧本書使用Python語言來建立自己的文字冒險遊戲。 ‧透過說故事的方式，用直覺的方式學會Python語言。 ‧學習Python成為一種遊戲，讓你輕鬆學會。 ‧在本書中使用Python語言來建立自己的文字冒險遊戲，可透過使用Python建立的文字虛擬世界中，創造喜歡的人物和怪獸來居住在這個世界裡，於是我們可以藉由與這些人物和怪獸的互動，在有趣與無痛的情境下，達到享受學習Python語言的目的。 ‧精選16個章節，幾乎每個章節都準備具有成就感的遊戲化程式，讓讀者能輕鬆的學習，不需要具備任何程式設計經驗，只要以直覺的方式，直接進行Python程式假想任務的撰
寫，這些虛構的假想任務會讓讀者身歷其境，在不知不覺中學會Python程式設計。
自動偵測機器所產生之文章
為了解決中文關鍵字產生器 的問題，作者陳玉芳 這樣論述：
近年來網路上出現了許多所謂的文章產生器軟體，讓使用者只要輸入主題或某些關鍵字，就可以自動產生一篇文章。這些文章產生器所生成的機器文章乍看之下就像人類所寫的真文章，甚至許多內容看似有憑有據且引經據典，但若仔細閱讀這些機器生成的假文章則很容易發現其內容缺乏邏輯性且無中心思想，甚至發生前後不連貫的情形。這往往浪費讀者的時間，尤其是學生可能以機器產生之文章蒙混繳交，投機取巧。有鑒於此，本論文嘗試以人工智慧的機器學習可否自動偵測這類的假文章，使用多種機器學習的方法來辨識機器所生成的假文章與學生所寫作的真文章兩者。實驗結果顯示，BayesNet分類正確率為100%；而NaiveBayes、Logisti
c、SMO、SGD、RandomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9) 則都有達到95%以上的分類正確率。再觀察機器學習相關的效能評估指標，前述所有分類模型的Kappa statistic和MCC除了BayesNet兩者值皆為1, 其餘分類模型的Kappa statistic和MCC皆有0.90以上；同時可見F-Measure也都高於0.95以上 (BayesNet F-Measure 值亦為1)，這些數據皆反映出前述的演算法分類模型都有極佳的真假文章辨識效能的表現。另外，又透過測試集的驗證實驗，NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD、R
andomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9)以及LogitBoost這些演算法分類模型的測試集驗證實驗結果顯示出分類模型在測試集的真假文章的分類準確率至少皆有95%或以上的分類成功辨識率，其中又以NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD這四種演算法分類模型在測試集的驗證實驗是達到百分百的正確分類辨識率。綜合以上各種實驗數據的分析結果，我們可以得知人工智慧機器學習是有極佳的辨識能力可以成功偵測並分類機器文章產生器所生成之機器文章。
強者用PyTorch：實作史上最經典AI範例
為了解決中文關鍵字產生器 的問題，作者集智俱樂部 這樣論述：
還在用難用的Tensorflow嗎？還在用太簡單的Keras嗎？ 2020年將是Pytorch正式超越Tensorflow、一統人工智慧框架世界的時代，如果還在頭痛怎麼用Tensorflow實作MNIST，快點投入PyTorch的懷抱吧！ 本書實作最經典的人工智慧神經網路的案例，並且放入最新真實世界中的應用範例，如果有心要學習人工智慧，這本PyTorch實例書將帶你完成史上最有名的幾個經典範例，讓你功力大增之外，更一舉成為人工智慧的強者！ 全書重點包括： ► 深度學習一路走來的歷史 ► PyTorch的張量、自動微分及nn模組的介紹 ► 預
測共享單車投放數量 ► 中文文章情緒分析器 ► 一定要會的用CNN完成MNIST的辨識 ► 大型遷移學習對動物分類進行預測 ► MNIST的進一步，幫你把數字加起來 ► 自己動手做PRISMA：20種藝術家風格轉到你的照片 ► 假新聞有什麼稀奇，假以亂真的照片才叫厲害：GAN實作 ► NLP的大神Word2Vec的實作 ► 人工智慧音樂家：利用LSTM製作自動作曲機 ► Google的祕密武器：神經網路翻譯系統實作 ► 外掛有什麼了不起？用AI打電動，強化學習實作 本書特色 ►深度學習、PyTorch的入門書 ►透過實際經典案例循序講解 專
家推薦 「這本書緊接業界潮流，將人工智慧科普帶入了後AlphaGo 時代：遊戲飛鳥、自動作曲、語義星空⋯⋯涵蓋了深度學習領域的主流玩法。書中既有清晰容易的知識說明，讓你打好理論基礎，又有詳細的程式展示，一步步地教你做實際專案。這是一本揭示深度學習的秘笈！」－袁行遠，彩雲科技CEO、創始人 「本書寓教於樂，精心設計的實戰案例和循序漸進的學習方式都令人耳目一新。先從實戰專案出發，然後引用理論說明，最後深入剖析工作原理，環環相扣，引人入勝。期待看到PyTorch 之火的燎原之勢。」－高文超，微軟研究院軟體開發工程 「以2011 年AlexNet 贏得ImageNet 競賽為起始點，
深度學習迅速席捲了整個人工智慧領域，但目前出版的有關深度學習的書大多偏重理論。這本書注重理論和實作的緊密結合，讀者可以在瞭解深度學習原理之後，立刻跟隨書中的程式動手實作，加深了解。如果想要追上人工智慧的浪潮，這本書是一個不錯的開始。」－鮑捷，文因互連CEO、聯合創始人
自動鏈結資料產生器之發展與數位人文教育應用研究
為了解決中文關鍵字產生器 的問題，作者陳仙姁 這樣論述：
本研究旨在開發支援數位人文探究之「自動鏈結資料產生器」，以輔助數位人文學習者在進行大量文本閱讀時，能藉由文本關聯推薦快速掌握及解讀文本內容，以利於梳理出相關人、事、物之間的關聯脈絡。同時，藉由相關文章之文章摘要提供遠讀和細讀相互鏈結的功能，以利於數位人文學習者能更有效率地在相關聯的文章之間進行探索。為了驗證此一工具對於支援數位人文探究之效益，本研究邀請具中文、歷史、哲學等相關背景共16位學生為實驗對象，以實驗研究法之對抗平衡設計比較實驗對象依序使用有/無「自動鏈結資料產生器」之「羅家倫先生文存數位人文平台」輔助進行不同面向文本探索，在文本探索摘要短文分數及科技接受度是否具有顯著的差異，並以半
結構式深度訪談瞭解實驗對象對「自動鏈結資料產生器」的看法與感受，最後透過滯後序列分析探討實驗對象使用「具自動鏈結資料產生器」之「羅家倫先生文存數位人文平台」輔助進行不同面向文本探索的有效行為轉移模式。實驗結果發現，實驗對象採用有/無「自動鏈結資料產生器」之「羅家倫先生文存數位人文平台」輔以進行文本探索，其探索文本成效依據探索之文本主題不同而有不同的顯著差異。「具自動鏈結資料產生器」之「羅家倫先生文存數位人文平台」較適合於探索歷史類主題文本，而「無自動鏈結資料產生器」之「羅家倫先生文存數位人文平台」較適合於探索教育類主題文本。在科技接受度分析部分，採用「具自動鏈結資料產生器」之「羅家倫先生文存數
位人文平台」在認知有用性上顯著高於「無自動鏈結資料產生器」之「羅家倫先生文存數位人文平台」，表示實驗對象認為「自動鏈結資料產生器」更能輔助其在文本探索中，有效率地掌握相關聯的文章與可探討的主題。在行為分析得知，交互使用「自動鏈結資料產生器」與傳統關鍵字檢索及後分類功能，為比較有效的系統操作行為模式。此外，透過訪談結果得知，大多數實驗對象認為「自動鏈結資料產生器」所產生的相關文章之摘要，提供了遠讀和細讀相互鏈結的功能，可以幫助他們更有效率地在相關聯的文章之間進行探索。在未來研究方向上，可提供文章與文章之間人物的社會網絡關係圖，以藉由人物關係進行文本探索，並發展人機互動的合作模式，提升文本實體標註
的準確性，以及嘗試以主題分析（topic analysis）（Pan & Li, 2010）的方式來建立文章之間的關聯，以提供文本探索上更多其他不同面向關係文章的連結性。