智能写作-智能写作技术前景如何？
编辑：果妹 日期：2020-08-24
本报告主要介绍智能写作的前沿技术与应用，从内容创作、智能辅助写作助手、机器翻译等方面介绍智能写作在写作机器人、赛事解说、智能广告文案、社会公益、经济扶贫等具体场景中的应用案例，并对智能写作目前研究的主要进展与面临的挑战作一概述。
报道内容
为何要进行智慧写作？首先，我们来看看每个人每天花多少时间写作。比如说，写一篇文章， Email。有人开玩笑说，一个博士、研究生回他老板的 eMail，平均每封信要花一天半的时间，构思要花很长时间，所以写作很重要。文章中的核心算法问题又是什么？即通过算法生成文本，使这些文本类似于人类书写的文本，并成为自然文本。还有，它需要满足一定的条件，比如要表达一定的意思，或者某些关键字必须出现在里面，或者某些知识点必须出现在里面，后面我将介绍如何用技术来实现这两点。
为什么写作技巧如此重要？主要有以下应用：一是内容的创作，如自动撰写新闻，自动编辑文档，生成故事，小说，对话等；其次是智能辅助写作助手，它能帮助人们写作，你写前两个字，就会把后面的一个句子补上。此外，还有机器翻译，因为它们使用与写作技术相同的技术。在跨语言文化交流中，机器翻译是一项很重要的技术。
对于研究人员来说，这是我们非常想要实现的，将来有一天，研究人员、学生，只要跑一个实验，这个实验报告或论文可以让算法自动产生，当然现在还没有实现。但现在又有什么进展呢？其中，香侬科技的pitaya火龙果写作、腾讯的 Dreamwriter、新华社的“快笔小新”、字节跳动设计的“小明”机器人等多款写稿机器人均已上市，它们都有相应主题的写稿机器人。
本文由“小明”写稿机器人写成，足球赛写于去年世界杯期间，当然它不仅能写中文，还能支持6种语言，支持17种比赛。这不只是一场体育比赛，它还可以写其他题材的文章，比如金融类的，还有其他的稿件。本文以 demo为例，介绍了如何利用可视化信息，多模态信息，利用数据自动撰写赛事报道，该算法将得到赛事数据、运动员信息、布阵信息、关键点，如红黄牌等，并基于这些重要信息生成稿件。
在写这篇比赛报道的同时，对它进行解说，这是一项非常困难的工作，我们在这里做的是斯诺克的解说，也就是利用计算机视觉技术来识别球台，球形以及球的移动位置。不只是解说，还包括预测，告诉观众该球员下一杆会击球哪一个球，利用大数据和机器学习技术，预测球员下一杆击球的策略，并基于此生成相应的解说。
当然，我们也可以将这一技术应用于更有商业价值的文字生成，如算法生成广告文案，通过文字了解具体销售的商品、其特征，并据此生成广告文案帮助中小企业设计更好的广告。文字智能生成的技术，同样可以改善搜索体验，在搜索框中，用户还没有进行搜索时，就可以猜出它会搜索什么类型的 query (查询)，将这些 query自动生成。自然，我们的生成技术不仅能用于产生商业化的产品，而且也能产生社会公益方面的产品。例如头条有一个公益项目叫“头条找人”，找失落的人群，向失落的人群附近的所有头条用户发送一个推送信息，这个信息是通过算法自动生成的，用这种方法很快就能找到失落的人群。利用这一算法，在过去的三年中，有10000多人丢失了数据。当然，也可以通过写作技术来帮助欠发达地区的经济摆脱贫困，帮助他们通过头条新闻和抖音平台销售农产品。农产品的描述必须要有文字描述，文字描述可以通过生成算法自动生成。
但是，背后存在着许多技术上的挑战，这几年来，学术界也做了大量的工作。包含类似贝叶斯的方法，如何制作文本。语篇表示的方法，如何将语义学与文法分开，更好的进行语篇表示，最终形成语篇。怎样用对抗的方法做文本生成，以及如何更好地预训练做文本生成。
在高维空间中，我们当然有许多技术上的挑战，例如如何更好地生成。由于文字不同于图像，图像是连续的，文字是离散的，并且是较长的离散空间，因此在这里面直接搜索很困难。怎样实现可控制的文本生成，这种可控制性很重要，我希望这一点完全符合要求，如何跨模态生成，有图片、语音，如何生成文本，以及在长文本的创建中，如何生成比较一致的文本。最终我认为最难的是创造，原来没有创造的东西，比如诗、小说，要想创造出来，那就很难了。
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