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東海大學 企業管理學系碩士班 周瑛琪所指導 林俠郡的 以本體論及文字探勘方法分析失智症之家庭照顧者的需求與支持 （2021），提出Https i learning cyc關鍵因素是什麼，來自於失智症、照顧者、本體論、文字探勘、知識管理。
而第二篇論文國立清華大學 資訊工程學系 蘇豐文所指導 陳櫻仁的 利用語意嵌入常識模板與蒙地卡羅樹搜尋法產生連貫性文章 （2020），提出因為有 自然語言生成、ConceptNet、常識知識、詞嵌入、蒙地卡羅樹搜尋法的重點而找出了 Https i learning cyc的解答。
以本體論及文字探勘方法分析失智症之家庭照顧者的需求與支持
為了解決Https i learning cyc 的問題，作者林俠郡 這樣論述：
隨著老年失智症人口的比例逐年上升，不管是失智症患者身邊的家庭照顧者或是相關的醫療院所人員負擔也跟著加重，而其中失智症家庭照顧者們則認為目前的資源雖然有很多且容易取得，但卻認為自身所獲得的幫助不足以支持及減輕他們照顧失智症患者的負擔，他們經常需要面對許多不同的困難和問題，包含立即性的狀況，像是失智症患者的生活、醫療，甚至其他輔助性的協助資訊，像是照顧者可利用的喘息服務以及財務管理方法等，這些都需要一套有系統的管理模組，使這些資訊可以有效的被利用。因此本研究旨為透過本體論及文字探勘兩種資訊管理方法分析大量的失智症資訊，了解多數的失智症照顧者認為較常見的問題，以及透過將資訊以重點關鍵詞做連結及統整
，將大量的資訊以簡單明瞭的方式做資訊的儲存管理及使用，加上以失智症照顧者為資訊整理的中心出發點，以問題為導向，使經過整理的資訊能夠有效、方便且容易讓資訊使用者，並將這份研究結果作為未來後續建構資訊管理系統的參考研究。
利用語意嵌入常識模板與蒙地卡羅樹搜尋法產生連貫性文章
為了解決Https i learning cyc 的問題，作者陳櫻仁 這樣論述：
自動產生相關且可懂的文字是一項困難的研究，很多現存的自然語言生成系統沒有考慮到詞和詞之間的關係，且沒有理解常識知識。詞和詞或句子間的關係是超出預期的緊密結合，因此缺乏理解常識知識的語言生成系統往往會造出非預期中的段落或句子。為了改進這個問題，我們從ConceptNet裡自動抓取常識知識並結合詞嵌入及深度神經網路篇章連貫性模型到蒙地卡羅搜尋樹裡，在極大的搜尋空間及有限的時間資源裡來尋找次佳解，最後根據使用者給定的初始詞來生成具連貫性的段落。我們也觀察到以統計記數方法而建成的詞嵌入經過調整後，在相似及相關性的任務上比用預測來建成的詞嵌入模型還要精準。我們的詞嵌入在相關性任務上得到了0.679的S
pearman分數，勝過了其他預訓練的詞嵌入。我們最後採用人工來評測文字連貫性，評測結果為採用篇章連貫性模型及修改擴增後的ConceptNet所生成的文字更具有連貫性。