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中原大學 資訊工程研究所 吳宜鴻所指導 何品萱的 整合頻繁項目集探勘與潛在語意分析於萃取式中文文件摘要 （2021），提出quickly同義詞關鍵因素是什麼，來自於自動文本摘要、潛在語意分析、詞向量、頻繁項目集。
而第二篇論文國立高雄科技大學 資訊管理系 黃文楨所指導 黃智暘的 基於數據增強的情感辨識技術 （2021），提出因為有 Word2Vec、數據增強、Bert、多標籤分類的重點而找出了 quickly同義詞的解答。
最後網站【英文片語】 in time、on time有什麼不同？10個關於time的片語則補充：at times 同義詞/片語：. =occationally ... at a time 同義詞/片語： ... in no time 就是「很快地」的意思，跟“very quickly” 同義。 《例句》.
英語對錯：字典不教你的141個英文用法
為了解決quickly同義詞 的問題，作者古德明 這樣論述：
為甚麼學習英文十多二十年， 總是讀不懂、寫不好英文？ 中文成語常常掛在唇邊琅琅上口， 英語卻詞不達意？ 你試過寫英文電郵時，心裡總猶豫不決，舉「字」維艱，「字」到用時方恨少嗎？ 「差之毫釐，謬之千里。」一個小錯誤，不但有礙傳情達意，甚至可鬧出大笑話。 「江湖」、「真善美」、「犬儒主義」和「貌合神離」如何譯做英文？ 「白色恐怖」和「紅色恐怖」二詞，英文有沒有同義詞？ 「先發制人」和「以靜制動」英文怎樣說？ Upcoming、forthcoming、incoming 三字通用嗎？ 140條英語問題，取材自日常生活中。無論是報章標題、新聞、告示、網上教材、投
訴信等等，有的似是而非，有的查了字典仍解不通，各種英語的奇難雜症，古氏引經據典，抽絲剝繭，將文法錯誤改正，助讀者輕輕鬆鬆學好英語。 作者簡介 古德明 香港中英文權威、著名專欄作家。1976年在中文大學崇基學院英文系以第一名的成績畢業，1981年考獲香港大學中文系哲學碩士學位。 曾任職聖貞德中學英文教師、港大新聞組翻譯員、《明報月刊》總編輯及科技大學翻譯組主管等。多年來在報刊撰寫以英語教育為題的專欄，如《蘋果日報》「征服英語」一欄，為讀者解答英語疑難，並於《am730》開闢「中華正聲」專欄，深受讀者歡迎。
整合頻繁項目集探勘與潛在語意分析於萃取式中文文件摘要
為了解決quickly同義詞 的問題，作者何品萱 這樣論述：
隨著網路與計算機科技的發展，人們對文本摘要的需求日益增加，文本摘要目的是將原始文章濃縮成簡短片段，有助於人們快速選讀文章或取得重點資訊。自動文本摘要可分成兩類：萃取式摘要是從原始文章挑選重要的句子組成、而抽象式摘要則分析原始文章後生成新的句子。更動字詞或句型可能扭曲原意，造成讀者不必要的誤解，因此，我們著重於萃取式摘要方法的研究。主要想法是在現有的增強型潛在語意分析(ELSA)方法加入由詞向量建立而成的同義詞字典，希望能改善因同義詞歧義而導致句子語意關聯性被忽略的問題。在實驗中，我們嘗試各種參數設定與項目集類型，發現主題較分散的文章集合即使只探勘少量的項目集也能維持不錯的摘要品質。
基於數據增強的情感辨識技術
為了解決quickly同義詞 的問題，作者黃智暘 這樣論述：
近年來，隨著科技的進步與社群媒體的普及，有更多的人在網路上發表自己對某些事情的看法與意見。若能即時分析作者在做出這個言論時的情緒狀態，則可以讓我們更加快速的瞭解大眾對於現今各項議題的情緒反應。進而將這些資訊提供給企業、政府、機構、組織等等，並做出相對應的回應。 本研究資料集(DataSet)來源是自然語言處理與中文計算國際會議(NLPCC)中的NLPCC 2018 Shared Task1。其中情緒類別有快樂、悲傷、憤怒、恐懼、驚訝、以及無任何情緒六大類別。總共有6000個句子，且各項情緒是不平衡的。所以需要先做資料前處理，接著對於較少情緒的類別做隨機抽樣。最後透過數據增強技術增加句子數量
，使得各項情緒趨近平衡。目的為防止訓練時過擬合以及增加其分類準確率。 本研究採用Word2Vec模型來進行詞向量的訓練，以詞向量的結果來做同義詞替換，接著採用BERT-wwm-ext模型進行分類與評估。評估的方式主要為Accuracy、Precision、Recall、和F1-sorce。本研究將探討數據增強前後的差異，對同義詞替換法不斷嘗試、修正與調整，以提高準確率。在不改變原本句子結構的前提下做增強，分別比較並分析其個別差異：替換(1)單一詞彙、(2)雙詞彙以及(3)多詞彙與(4)單純只透過翻譯來增強數據集。又以(3)最佳，準確度為79%，分別高出(1) 4%、(2) 3%、(4) 16
%。