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國立臺灣科技大學 資訊工程系 陳冠宇所指導 羅上堡的 探究預訓練模型於口語問答任務之研究 （2020），提出Mercer PTT關鍵因素是什麼，來自於口語問答系統。
而第二篇論文國立清華大學 工業工程與工程管理學系 張瑞芬所指導 蘇怡安的 探索產業數位轉型之現況與趨勢 （2020），提出因為有 文字探勘、機器學習、數位轉型、智慧商業的重點而找出了 Mercer PTT的解答。
探究預訓練模型於口語問答任務之研究
為了解決Mercer PTT 的問題，作者羅上堡 這樣論述：
本論文針對口語問答系統之需求，在BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的架構上，將文本與音訊特徵一起學習，並命名為多輪音訊萃取之捲積神經網路架構(MA-CNNs)。最終在中文口語選擇題的問答任務數據集裡，分別在發展集、測試集1與測試集2可以獲得1.99%、2.20%與1.30%的效能改善。此外，藉由文氏圖(Venn Diagram)的觀察，我們探究各種模型的答題分布情況，進而提出藉由變分自動編碼器(Variational Autoencoder)來進行多模型的融合架構。為了節省整體訓練時間與記憶體需求，本論文
也提出一套簡單的作法，將不同模型重要的特徵記錄下來，供後續模型使用。最終在只純用文字的情況下，分別在發展集、測試集1與測試集2得到3.03%、3.34%與1.10%的效能改善；在融合文字與聲學特徵的情況下，分別在發展集、測試集1與測試集2可以獲得4.05%、4.96%與4.10%的效能改善。
探索產業數位轉型之現況與趨勢
為了解決Mercer PTT 的問題，作者蘇怡安 這樣論述：
對於在21世紀中競爭的企業與組織，數位轉型已經不再是選擇而是勢在必行，隨著大多數的消費者的需求，環境快速的變遷及競爭對手不斷創新，維持原有的商業模式將會降低競爭力而被其他公司或組織取代。2019年末COV-19疫情爆發，有些公司企業或店家因為疫情帶來的影響紛紛停止營業，然而有些公司卻反而營利增加，由此可知數位轉型的重要性。使用數位科技，改變企業內部營運模式、與顧客互動關係及營運模式，創造價值並解決問題即為數位轉型。然而大多數企業高層管理者再導入新技術並進行數位轉型是會產生許多的猶豫，因此了解企業目前所在的數位轉型階段，就能降低數位轉型的風險。本研究透過搜索近十年來數位轉型相關的專利及文獻，利
用文字探勘、機器學習的技術，建立符合台灣智慧商業(零售業與製造業)的數位轉型階段，除了分析亞洲矽谷推動的智慧商業數位轉型案例，以106至109年經濟部智慧商業服務推動應用案例為分析資料集，進行所有案例(65個案例)之產業型態定義及歸類，再依照數位轉型階段定義，以文字探勘、資料探勘、機器學習演算法與資訊技術，進行個案智慧科技應用之種類與數位轉型階段之判認，也搜尋其他產業的數位轉型文獻案例(150個案例)進行分析，藉此了解當前智慧商業數位轉型狀態在各產業中的特質及精進策略。最後，藉由辨認的結果，對台灣未來智慧商業數位轉型的趨勢進行探討，深入了解其導入技術及未來趨勢走向。