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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4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4的解答。
最後網站進擊的巨人第四季進撃の巨人The Final Season- 動漫 - Gimy則補充：《進擊的巨人第四季》全16集| 在艾倫他們居住的帕拉迪島之外，還存在一個其他人類居住的世界。當中一個國家「瑪雷」與其他各國爆發戰爭。陷入苦戰之際，他們決定要攻進 ...
進擊的巨人 4
為了解決進擊的巨人4 的問題，作者諫山創 這樣論述：
為了封住被巨人所破壞的城牆，人類決定讓巨人化的艾連拿著岩石將破洞封住，還派出精銳小組陪他一塊執行任務，但是艾連來到中途卻失去理智，在阿爾敏鍥而不捨的呼喚之下，終於才讓他再次醒過來繼續完成任務，人類才得以首次打敗巨人贏得勝利。
進擊的巨人4進入發燒排行的影片
A Jie 2019 4月 新番資訊
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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4 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4 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。