深度分析 ARISE：以大型語言模型與注意力加權強化分類資料的語意嵌入 分類型資料在醫療、行銷與生物資訊等領域常見，但因缺乏內生度量，聚類常被語意差距模糊化。ARISE提出以值為單位向大型語言模型查詢，生成結構化描述後經注意力加權編碼，並以自適應融合結合類別身份向量，形成語意增強的表示空間。
多代理系統 以多代理大型語言模型與語意嵌入，將消費者評論轉為可行商業策略 本研究提出一套多代理、大型語言模型（LLM）為核心的流程，將大規模消費者評論轉化為具體且可執行的商業建議。系統由分群代表選取、議題抽取、建議生成與反覆評估，以及基於可行性與成本的排序五大模組構成。
