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國立臺北護理健康大學 聽語障礙科學研究所 田輝勣所指導 姜可茵的 配戴助聽器對合併耳鳴之聽力損失患者的改善成效相關因子探討 （2013），提出表情包產生器關鍵因素是什麼，來自於耳鳴、聽力損失、助聽器、耳鳴障礙量表、情境特質焦慮量表。
而第二篇論文國立臺南大學 數位學習科技學系碩士班 林豪鏘所指導 方仁穎的 基於本體論與模糊推論之情感運算 （2009），提出因為有 本體論、情緒辨識、情感運算、模糊推論的重點而找出了 表情包產生器的解答。
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為了解決表情包產生器 的問題，作者李永華,曲宗峰,李紅偉 這樣論述：
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配戴助聽器對合併耳鳴之聽力損失患者的改善成效相關因子探討
為了解決表情包產生器 的問題，作者姜可茵 這樣論述：
耳鳴意指沒有外來聲音的刺激下，感受到擾人的聲音。美國的耳鳴盛行率約3,000萬人或佔總人口數之10-15%。研究顯示在65-84歲年齡層約26.7%有耳鳴之經驗。聽力障礙者合併耳鳴症狀高達75至80%。為瞭解聽障者配戴助聽器對耳鳴的影響，本研究擬探討其改善成效知相關因子。本研究之對象為102年3月至11月之間，馬偕紀念醫院台北院區耳鼻喉科門診就醫，評估500、1000、2000及4000Hz之單側或雙側純音聽力閾值平均劣於40dBHL及優於91dBHL，聽力損失類型有傳導性、感音神經性和混合性，主訴有耳鳴症狀並且助聽器已配戴滿三個月。本研究之方法為採用問卷調查的方式，以瞭解各項因子與改善成效
的相關性，使用助聽器對耳鳴改善成效調查問卷，耳鳴障礙量表 (Tinnitus Handicap Inventory)及中文版情境特質焦慮量表特質焦慮部分(State-Trait Anxiety Index-Trait)。以SPSS 19統計套裝軟體，進行資料建檔與描述性統計分析。所採用統計分析方法包括：卡方檢定、皮爾森相關係數、斯皮爾曼等級相關分析以及簡單線性迴歸分析做描述性與推論性統計法分析資料。本研究結果發現助聽器配戴時間長短和耳鳴改善狀況使用Pearson卡方檢定，顯著性值.027，斯皮爾曼積差相關係數.591 (p=.000)，達到中等程度正相關，以及線性迴歸顯示每天平均使用助聽器時間
對於助聽器耳鳴改善狀況有27.2%的解釋力(p=.002)，該解釋力具有統計上顯著的意義；THI問卷與STAI-T問卷Pearson積差相關係數.633(p=.000)，達中等程度正相關。STAI-T問卷分數預測THI問卷分數具有43.9%的解釋力(F =25.065, p=.000)，該解釋力具有統計上顯著的意義。本研究結果顯示耳鳴合併聽力損失患者使用助聽器約有64.71%耳鳴症狀減緩，然而每日使用助聽器的時間越長改善成效越佳。透過STIA-T評估患者的焦慮程度，能夠有效預測THI程度，當STAI-T分數越高THI分數也越高。有助於未來研究使用THI和STAI-T篩選出高焦慮和耳鳴障礙程度嚴
重的個案，是否需要合併進行其他耳鳴療法的參考。
基於本體論與模糊推論之情感運算
為了解決表情包產生器 的問題，作者方仁穎 這樣論述：
本研究透過結合本體論與模糊推論演算，創造出新型態情感運算系統，讓使用者可以透過一般口語化的句子，迅速且立即的獲得當下的情緒，可以讓使用者覺得有趣且新鮮，並且能夠進一步了解自己是否處於低潮，以便尋找發洩的管道。科技雖然愈來愈進步，但是人們的生活品質卻逐步下降。無論是情緒之調伏與身心之修養，都亟須找到一個紓解的方式，本研究基於情感運算(Affective Computing)概念，在現今全球推動人機互動及以人為本的研究趨勢下，建立可辨識情緒的情感電腦 (Affective Computer)。以下為本系統所研發的功能 (1) 自然語言處理為基礎之斷詞器。(2) 互動式語意偵測辨識系統。(3) O
MCSNet中的Concept語意知識資料庫進行情緒感知的情感運算。(4) Fuzzy Inference與Entropy進行情緒歸類分析，結合上述四項功能可使本系統對於任意語句的情緒辨識達成76%的情緒辨識率，藉由語意知識概念結合AI及類神經網路，藉此對情感運算有更深層探索。