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國立臺中教育大學 教育資訊與測驗統計研究所碩士在職專班 李政軒所指導 紀承瑋的 兒童文本合適年段判定模型開發與自動分級系統建置 （2020），提出Google 網頁模板關鍵因素是什麼，來自於兒童文本合適年段判定模型、兒童文本自動分級系統、Google BERT。
而第二篇論文國立中央大學 資訊工程學系 張嘉惠所指導 吳昱豪的 應用多任務序列標記模型於零樣本跨語言網頁模板移除之研究 （2020），提出因為有 序列標記、模板移除、多任務學習、資訊擷取的重點而找出了 Google 網頁模板的解答。
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LINE Bot by Python 全攻略：從Heroku到AWS跨平台實踐(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
為了解決Google 網頁模板 的問題，作者饒孟桓 這樣論述：
一書搞定：從初始化 LINE 聊天機器人到發送華麗的 FlexMessage！ 從 Heroku 跨足到輕量簡潔的 AWS Lambda！ ●深入淺出的教學，完全了解LINE聊天機器人的運作原理。 ●生動有趣的範例，完全活用LINE聊天機器人的各式功能。 ●勤勞樸實的開銷，完全探索LINE聊天機器人的免費資源。 本書改編自第11屆iT邦幫忙鐵人賽 Modern Web 組優選網路系列文章---《從LINE BOT到資料視覺化：賴田捕手》，介紹如何以 Python 來撰寫 LINE 聊天機器人。從註冊帳號、初始化 LINE 聊天機器人開始，一步步理解 LINE 聊天機器人
的運作方式，探索官方提供的各種功能以建構各式有趣的應用，並且比較在 Heroku/AWS 上佈署 LINE 聊天機器人的不同手段。 在工作場合，居家生活，人手一 LINE 的情況下，學習開發LINE聊天機器人成了一件增進工作效率、有益身心健康的嗜好。一個 LINE 聊天機器人可以幫我們查找資料，儲存訊息，定時呼叫，事件觸發。可謂所有的服務都有機會透過 LINE 聊天機器人來幫我們實現。本書旨在介紹 LINE 聊天機器人提供的各種功能，以及透過 Heroku/AWS 兩種不同平台開發 LINE 聊天機器人的方式。 💬四大主題 起始：LINE BOT SDK ●利用 Pyth
on 從頭打造 LINE 聊天機器人。 ●利用 Heroku 平台佈署 LINE 聊天機器人。 ●利用 LINE 官方功能裝備 LINE 聊天機器人。 擴充：Heroku Postgres ●資料庫的介紹和建立。 ●新增、刪除、修改、查詢的實際操作。 ●串接 LINE 聊天機器人的方式。 管理：Flask ●LINE 聊天機器人管理後台的架設。 ●Flask 的架構介紹。 ●Bootstrap 的應用。 整合：AWS Lambda ●利用 AWS Lambda 佈署LINE聊天機器人。 ●利用 DynamoDB 建立資料庫。 ●利用
CloudWatch 設定定時事件。
兒童文本合適年段判定模型開發與自動分級系統建置
為了解決Google 網頁模板 的問題，作者紀承瑋 這樣論述：
閱讀教育的課程近年來是各國強調的重點之一，藉由閱讀教育激發兒童對閱讀的興趣與習慣，進而培養兒童閱讀理解以及口語表達等閱讀相關能力，使兒童奠定應有的能力以面對未來社會的競爭。然而各年段兒童所適合閱讀的文本不盡相同，在課堂或家中，須由教師或家長協助判定兒童適讀的文本，其判定結果可能會因為教師或家長的主觀想法或閱讀能力的高低而有所不同，若造成適讀誤判，可能導致兒童抗拒閱讀或難以理解文本的內容等問題。因此，本研究擬採用Google的深度學習與人工智慧科研專案團隊Google Brain於2018年提出的自然語言處理模型Google BERT，進行兒童文本合適年段判定模型的開發，進而建置兒童文本自動分
級系統，以提供教師、家長或專家學者能夠更即時且準確的對兒童文本進行合適年段的判定。本研究採用中部某縣市所建置之閱讀線上認證系統（以下簡稱認證系統）的認證書籍中挑選三個年段（低年段、中年段、高年段）作為本研究的主要研究樣本，透過撰寫網路爬蟲蒐集書籍的年段類別與簡介內容做為樣本資料，將樣本資料的70%用於兒童文本合適年段判定模型的開發，使用Google BERT的微調方法，找出兒童文本合適年段判定模型的最佳參數，以進行模型訓練；剩餘30%用於驗證模型判定的年段與認證系統歸類的年段的一致性表現，並對其計算準確率及F1分數，以驗證模型的準確率與穩定性之成效。本研究開發之兒童文本合適年段判定模型判定的年
段與認證系統歸類的年段一致性之準確率為0.9818以及F1分數為0.9665。故本研究進而建置兒童文本自動分級系統，供使用者輸入兒童文本簡介內容進行兒童文本合適年段分析功能，系統會自動回饋各年段判定的機率值與適讀年段判定給使用者，以完成兒童文本自動分級系統之建置。
應用多任務序列標記模型於零樣本跨語言網頁模板移除之研究
為了解決Google 網頁模板 的問題，作者吳昱豪 這樣論述：
在現今的網頁中通常富含了許多種類的資訊，因此移除較為不相關的資訊，例如：導覽列、橫幅、連結列表或是 Footer 的版權宣告等，這些在同一個網站中大量被其他網頁共用的網頁元件，通常是使用者較不感興趣的資訊，而這種主要內文與網頁模板混合的情形，增加了資訊檢索等應用的困難度，而從網頁中擷取主要內容或移除不重要資訊的任務被稱為「模板移除」(Boilerplate Removal)，常見的作法是將網頁內容分成網頁模板 (Boilerplate) 以及主要內文 (Main Content) 這兩大類。在過去的研究方法中，大多採用大量的人為的領域知識特徵如文字相關、DOM 樹相關或者是網頁結構特徵來使用
傳統機器學習進行訓練，而近期的深度學習技術則在特徵上只使用 HTML 標籤以及內文資訊，如 BoilerNet 在 CleanEval 資料集中模板及內文均達到一個令人印象深刻分數，然而我們觀察到 BoilerNet 所使用的技術只能應用在單一一種語言上，這與我們實際在網際網路上所面臨的環境並不一致。在此篇論文中，我們探索了 Tag Embedding 的可能性，我們提出了兩種基於多任務學習的框架的輔助任務來擴展現今模板移除的主流技術，使其成為一個能針對任意網頁進行模板移除的多語言模型，且不僅限於任何領域及任何語言的網頁，我們的方法在 CleanEval 上獲得了目前最高的分數，在效能評估上我
們採用更能反映實際應用的 Macro F1 來進行評估，另外在跨語言的能力上也使用了 4 個不同的零樣本 (ZeroShot) 實驗進行驗證，在我們進行的每個實驗中，均顯示我們所提出的模型為目前最先進的技術。