智能校对-机器人智能写作究竟是如何完成内容创作的？
编辑：果妹 日期：2020-08-15
近年来，关于机器人写作的新闻屡见不鲜。人们对此很好奇。机器怎么写？在日前召开的中国计算机大会技术论坛上，哈尔滨工业大学计算机学院秦兵教授就“自然语言生成：让机器掌握文字创作的本领”分享了他们在机器写作方面的成就和案例。根据现场数据，九州联通的组织结构如下：人工智能的发展阶段可分为计算智能、感知智能和认知智能三个阶段。在这些阶段，人工智能保存和计算，看到和语读，理解和表达。对于认知智理的理解阶段，我们希望它能具有智商、情商和自我表达能力。表情生成是智理的重要组成部分。文本生成是指期望有一天计算机能像人类一样表达和书写高度智能的自然语言文本。在文本生成中，我们有多任务处理。例如，有三个任务：文本到文本、数据到文本和图像到文本。文本到文本：文本到文本的生成主要是指对给定文本进行理解、丰富和转换以获得新文本的技术。例如，从长文本到短文本，或者从前一个句子到下一个句子生成相似的文本。数据到文本：数据到文本生成是指根据给定的数字数据生成相关文本。结构化数据，如财经新闻和竞争新闻，是由数据生成的文本。图像到文本：图像到文本生成是指根据给定的图像生成描述图像内容的自然语言文本。从近三年的统计结果来看，文本生成论文的分布在逐年增加。从任务层面来看，文本生成的任务一直受到广泛关注。文本生成可分为句子级文本生成和文本级文本生成。句子级文本生成包括标题生成、对话生成和风格转换；文本级文本生成包括诗歌生成、财务报告竞争和语篇论证。从文本生成的角度来看，大多数人都熟悉诗歌、比赛、对话等形式。我们主要以议论文写作为例。从结构上看，议论文由议、议、议三部分组成；从语言风格上看，议论文准确严谨；具有概括性和简洁性。从现有论文的逻辑角度来看，如论文生成的逻辑，存在明显的挑战。例如，神经网络模型生成的结果具有严重的重复性和语义偏差。如果你想写一篇议论文，你必须首先生成一个议论文题目。例如，在分析现有主题词干的意图之后，我们可以找到论据，通过论证扩展论证句，通过句子的选择和顺序生成论证句。虽然我们正在做的是生成，但事实上，我们需要首先理解主题的含义。就类型而言，有三个基本原因。比如命题、半命题、自编题目，如何把握选题的意义是撰写议论文的关键。一般来说，我们会遇到三种类型的话题。一是直接给出题目；二是半命题的形式，如XX为题目，直接提取半命题的关键词；三是难题，给出段落，理解并撰写议论文。在这种情况下，我们首先要理解题目的含义。例如，“人生遇到挫折，没有经历过挫折的人生不是完整的人生”。有了这个自制的主题，你需要你的丈夫写一篇可以通过深层神经网络进行分析的题词。采用分层神经网络编码器学习材料文本的表示向量。解码器用于预测主题词的概率值，并选择概率值较高的词作为素材的主题词。例如，生成的主题集是挫折、方向、命运。事实上，在深度学习训练中，我们需要大量的学习材料，而训练中存在的问题是有限的。对于神经网络来说，一些真正的问题远远不够。通过对这些主题词的扩展，我们可以找到许多词集。扩展词被聚合成不同段落的论元种子。在找到每个参数的种子之后，从参数开始是很重要的，因为句子是在数据库中选择的来对句子进行排序的。那么如何选择和排序句子呢？首先，我们应该认为议论文有段落结构和句子结构。一般来说，阅卷的作用是给文章评分。我们发现有11个段落角色，如一些引言段落、过渡段落、中心论点、实质性内容等；段落中有句子角色，如一些重要句子、分论点摘要句、升华句等，具有一定的功能。完成这些标记系统后，我们需要选择句子。下一个问题是，当文章产生时，它应该与论据相关，以确保它处于示范案例句的位置。一种是使用基于语义的句子抽取和基于LDA的选择方法来保留高相似度句子作为句子角色候选。问题是，当我们选择句子时，我们开始对它们进行排序。我们需要考虑句子的顺序。使用学习排名（LTR）方法，会有一些特点。我们需要做统计。句子中不同的段落有不同的移位。对于不同段落的迁移，有不同的迁移矩阵，如句子作为角色特征。对于长文本的生成，模仿人类的写作模式是值得探索的。
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