智能校对-智能写作行业的背景简述
编辑：果妹 日期：2020-08-22
第一部分智力写作背景概述
一、智能书写的定义
创作有四大要素：创作主体、创作客体、创作受体、创作载体，即作者、世界、读者、作品。
这些要素构成了写作体系。不同于人文主义写作，现阶段智慧写作的写作内容是对人文主义所描述的世界的复述，而非直接描述。
创作主体是机器、算法，创作模式分为辅助创作和自动创作两种，现阶段的主要目标是解放人到更具创造性的工作中去，在具体工作中，主要是自动摘要、文本聚合、结构化数据生成、看图说话、诗词对联等，也开始逐步涉及长文本故事的创作。
二、明智的写作方法和程序
根据数据源，将自然语言产生的文本生成类型划分为数据到文本、文本到文本、图像到文本这三种类型。各种数据源和文本结构的不同，也影响着机文写作的生成过程。
因此，根据自然语言处理技术的发展，从文本生成的过程和结果来看，现阶段探索机器写作的方式主要有三种：结构化数据写作、摘要写作和半原创写作。
三、智能书写产品类型和功能
由于技术发展的限制，目前智能写作的落地产品主要分为两类，一类是辅助写作，这种方式更易于研发和商业化，能够快速满足用户的需要；另一类是自动写作，相对来说，技术难度更大，商业化程度更低。
智能写稿产品的技术方案和核心技术
第三，智能书写行业和市场
一、智能书写产业生态和产业链
近十年来，自然语言处理和生成技术的突破，促使大型公司和团队开始关注相关技术的商业应用，但智能写作的相关产品依赖于落地行所处行业的生态环境。智慧型写作已形成一定的产业链。
上游是数据和设备方，中游是辅助和自动创作产品和技术服务商，下游是 C端的读者、创作者，以及媒体、金融机构、政府部门、信息平台等 B端的信息提供者。现在有四种类型的智能写作市场：
市场科技巨头：内部应用，技术研发为主，暂无商业化，注重办公，资讯，市场场景布局。
中小科技企业：以提供 ToB端 SaaS服务为主，在起步阶段多布局细分领域，然后逐步扩展应用领域。
传统媒体：以联合研发、内部应用模式为主，资料质量和阅读量都较好，商业化尚未实现。
新的智能媒体平台：技术先进，信息量大，读者人数多，应用涵盖自动化写作，辅助创作，平台运行等。
二、智能书写的潜在市场
据 Statista公司统计，2018年全球自然语言处理市场规模为5.8319亿美元，2024年将达到21亿美元，智能书写相关技术有着广阔的市场空间。在这些市场中，对智能写作的需求最大，粘性最高的四个市场分别是内容信息，金融金融分析，数字营销和行政办
智能写作的主要应用场景及相关代表企业
5.代表处个案
Giiso：针对 B端信息机构的技术服务，语义识别准确率最高，达到92.67%，单个稿件最长2000字。具体地说，提供了三种主要解决方案：针对媒体的智媒(新一代智能融媒体平台)，针对内容营销行业的智书(智能内容制作车间)，以及针对 B端技术团队的智讯(智能信息机器人商店)。
字节跳动：小明机器人应用了文本生成算法、序列预测排序、文本摘要和视频理解等技术，实现了多语言新闻信息的自动生成，并为企业客户提供了改写和生成广告文案的服务。另外，小明还被用于公益事业，快速生成短时间内的寻人文章，寻人短片。
香农科技：获逾亿元 A轮投资，提供 PDF解析、非结构化关键资讯提取服务、影像 OCR、多语言翻译、舆情监控、智能文件审核、专业金融问答、智能报告生成等服务，服务对象为金融行业的 B端及 C端从业者。目前，它的 Glyce模型在13个中文 NLP任务中取得了最佳性能。
阿里发布的“AI文案”产品顺利通过了图灵测试，该产品结合淘宝、天猫的海量优质内容和自然语言算法，聚焦于商品文案，实现了三大核心能力：高度模拟多种风格的文案，自由定义文字，实时在线样本学习，短标题文案制作达到1秒20000条。
目前，金山软件在全国政务系统中已覆盖50%以上的 WPS，解决了公文写作素材难找、写作费时、人工校对易漏等问题，在智能模板匹配、智能图文排版、智能校对和智能素材推荐、长文件智能检索要点汇总等方面实现了金山软件技术的落地。
达数据：为企业级客户提供了文本智能审核系统、文档审核、垂直搜索 API以及对客户意见的洞察等功能，为一家全球知名的会计事务所节约了审核人力成本25%，帮助一家银行提高了工作效率，审计人员由800人减至600人。现已累计融资额超过2亿元，刷新中国民营企业融资纪录。
AI技术应用于智能写作的局限性和发展趋势
科技研发限制
一是机器难以辨别写稿材料的真假，容易制造假新闻。
2.对输出文本和优化目标缺乏客观而准确的评价标准。
机器难以理解复杂的语义，这会导致生成内容的语义易偏移。
4.在编写主观性很强的文本时，容易产生偏激的语言和极端的观点。
5.很难建立一个自动书写产品的价值参考系统。
六、机器情感分析，理解力较弱。
7.一个领域，一种体裁，一种机械写作模式，很难适用于其他内容。
8.不同用户的内容难以实现个性化。
9.聪明的文字书写将主宰市场，产生信息茧房和自动学习负循环。
十、智能文字的版权归属不明确。
11.原创性低的改编机器写作容易侵犯其他作者的作品。
研究动向
1.大体上、非结构化和小样本的数据处理能力不断增强。
神经网络模型逐步替代规则编写和统计模型。
三、计算机视觉技术在中文自然语言处理中逐渐得到应用。
四、逐步将机器翻译模式应用于智能书写的文本生成技术。
5.融媒发展需要推动各种媒体制作技术的综合开发。
6.全自动写作在主题选择、内容生成方面应用更多的用户画像技术。
7. RPA或将成为减少材料收集困难和文本管理费用的一项重要技术。
适用趋势
从文字纠正到文字预测。
从辅助创作到自动写作的转变。
3.从短文到故事性的长文本转换。
4.从资料资料类纪实文本到鉴赏类和营销类文本。
5.从单一的内容输出到互动的内容互动。
6.从数字文本到图像和视频的可视化发展
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