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國立臺灣科技大學 資訊工程系 陳冠宇所指導 吳政育的 基於預訓練模型的抽取式文件摘要之研究 （2019），提出 programming languag關鍵因素是什麼，來自於摘要、抽取式、BERT、強化學習、最大邊緣相關性。
而第二篇論文中原大學 應用數學研究所 孫天佑、吳建華所指導 劉怡玲的 統計資訊系統使用者介面設計 （2017），提出因為有 Big Data、box plot、continuous dependent variables、Kolmogorov-Smirnov、MEAN、Nodes.js、nonparametric statistics、R、Two Sample t-test的重點而找出了 programming languag的解答。
基於預訓練模型的抽取式文件摘要之研究
為了解決 programming languag 的問題，作者吳政育 這樣論述：
目前主要的自動摘要方法，可以分為抽取式摘要(extractive)與重寫式摘要(abstractive)。在本文中，我們提出無監督學習以及監督學習且基於 BERT 的摘要任務架構，首先，我們提出一套資訊擴增之抽取式摘要模型 (Generating Pseudorelevant Representations for Summarization, PRMSUM)，使用生成對抗網路生成偽向量，用以補足文章中句子的資訊。接著我們提出一套新穎的次模函數之抽取式摘要模型 (Submodular-based Extractive Summarization, SUBMODULARSUM)，不僅考慮了次模
函數在抽取式摘要上的應用，更直接地讓神經網路學習次模函數的特性並且讓神經網路代替貪婪演算法選擇摘要句子。接著我們提出覆蓋率之抽取式摘要模型 (Coverage-based Extractive Summarization, COVERSUM)，直接將覆蓋率考慮至模型中，讓模型學習如何選擇有效的句子以覆蓋整個文章。最後，我們提出基於 BERT 的強健性抽取式摘要方法 (Enhanced BERT-based ExtractiveSummarization Framework, EBSUM)，它不僅考慮了句子的位置資訊、利用強化學習增強摘要模型與評估標準的關聯性，更直接地將最大邊緣相關性(maxi
malmarginal relevance, MMR)概念融入摘要模型之中，以避免冗餘資訊的選取。
統計資訊系統使用者介面設計
為了解決 programming languag 的問題，作者劉怡玲 這樣論述：
隨著大數據的興起，資訊與統計越來越有整合的需求。但是國內目前沒有相關方面的產品。即使有R或SAS等的統計軟體，但是還是要具備統計方面的知識，才能輕鬆的使用。像是一般統計的初學者使用起來就會有所困難，因此整合出一個系統，讓這個系統對以學習為基礎讓使用者能簡單且快速的學習統計相關知識。 我們使用Node.js為底的MEAN架構，搭配R來運算。設計了許多的功能讓使用者可以很方便的依據自己的資料型態來選擇想要選進而來分析出結果，不僅僅只有得到相應的結果，也讓使用者學習到哪些資料是需要使用哪些方法。例如 : 使用者選擇連續型當依變數，選擇類別型的2 groups做為自變數。那系統會給使用者相應的模型
，也就是Two Sample t-test 和無母數。選擇Two Sample t-test來做資料分析的話，會給予相應的選項。像是盒狀圖、Kolmogorov-Smirnov等。 系統功能除了有儲存使用者的歷史紀錄及圖表的功能外，還提供了搭配的服務。例如:支援多國語言的功能以及網頁導覽運作機制。下一個階段的目標則會是新增後台管理系統，讓整個系統服務更完善。