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國立臺中教育大學 科學教育與應用學系碩士班 李松濤所指導 鄔啓柔的 科學新聞的框架與論述分析 -以新冠肺炎為例 （2021），提出alexa rank是什麼關鍵因素是什麼，來自於科學新聞、框架分析、寫作模式、框架轉寫。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 資訊工程學系 陳柏琳所指導 趙偉成的 探討預訓練神經網路於語音內涵之機器閱讀理解 （2018），提出因為有 口語問答、深度學習、遷移學習、多任務學習、模型壓縮的重點而找出了 alexa rank是什麼的解答。
科學新聞的框架與論述分析 -以新冠肺炎為例
為了解決alexa rank是什麼 的問題，作者鄔啓柔 這樣論述：
本研究嘗試結合科學傳播領域中的框架分析，與科學教育領域中的框架轉換概念，探討「新冠肺炎」科學新聞的論述分析和轉譯寫作分析。研究目的在於分析探討科學新聞的框架類型與論述模式，和原始研究轉寫成科學新聞時的框架轉寫情形。研究者依照國內新聞網站流量排名選擇不同來源(ETtoday新聞雲、自由時報、三立新聞網)的網路電子報，並依其提供之文獻連結作為原始文獻來源。研究過程中蒐集2020年1月至2021年1月期間與「新冠肺炎」相關的科學新聞共236則，並針對其中19則有附原始文獻連結之報導內容，運用內容分析法進行分析。研究結果發現，「新冠肺炎」新聞的寫作論述元素分布不均，較少呈現證據如何支持主張的「推理」
過程，而科學探究框架中的「結果」最多，記者普遍傾向認為應詮釋科學研究結果，使大眾知曉科學家的研究成果。而「新冠肺炎」新聞的論述模式亦不完整，以ECE模式和EE模式居多。除了網路電子報提供原始文獻連結比例偏低外，其轉譯寫作過程中發現以下三種錯誤：(一)「主張」型錯誤，即文中相信專業人士所延伸的議題，與原來文獻研究目的不盡相同；(二)「證據」型錯誤，即文中添加研究內容的樣本類型；(三)「推理」型錯誤，即文中將研究結果之不同數據另做數學運算而得到結論。
探討預訓練神經網路於語音內涵之機器閱讀理解
為了解決alexa rank是什麼 的問題，作者趙偉成 這樣論述：
當前人工智慧個人助理的研究和開發激增，如Alexa，Siri，Google assistant和Cortana，以及圍繞購物，音樂等的許多使用案例。隨著移動和虛擬現實設備語音介面需求的不斷增長，語音理解最近受到了許多研究人員的關注。本論文主要想研究如何建立系統來閱讀文本段落並回答理解問題。我們認為閱讀理解是評估系統如何理解人類語言的重要任務。如果我們能夠構建高性能的閱讀理解系統，它們將成為問答和對話系統等應用的關鍵技術。即使語音理解系統中的使用者介面是語音查詢，大多數語音理解系統也假設需求的文本可以獨立獲得。語言理解模型通常獨立於語音辨識系統進行優化。雖然近年來語音辨識系統的準確性有所提高，
但辨識錯誤會使語言理解性能惡化。這個問題在人工智慧設備上變得更加嚴重，因為人工智慧設備的互動往往更具會話性。我們旨在涵蓋神經閱讀理解的本質，並展示我們在構建有效的神經閱讀理解模型方面的努力，更重要的是，理解神經閱讀理解模型實際學到了什麼，以及需要多大的語言理解深度來解決當前任務。我們還總結了最新進展，並討論了該領域的未來方向和未決問題。特別是我們開創了三個新的研究方向：多任務模型;利用遮蔽是語言模型改善語音辨識錯誤影響;還有用知識蒸餾的技術做模型壓縮，我們在中文聽力閱讀理解實施了這些想法，並證明了這些方法的有效性。