百度AI利用NLP自然语言处理技术发力智能写作/贪心学院

百度上线的智能写作平台集合了百度领先的自然语言处理技术(NLP)和知识图谱技术(KG),内置百度丰富的数据和素材,给您提供自动写作和辅助写作的能力,帮您全面提升内容创作效率,旨在成为最懂你的智能写作助手。

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自动写作:

自动写作技术能够让机器自主的完成文章写作。当前计算机已经能够自动的撰写新闻快讯、热点组稿、春联等类型的文章。

百度自动写作的财经新闻,这类自动写作通常以结构化数据为输入,智能写作算法按照人类习惯的方式描述数据中蕴含的主要信息,非常擅长完成时效性新闻的报道任务。这种自动写作的典型例子包括地震快讯、财经快讯、体育战报等。

热点组稿写作,这类自动写作通常以海量素材为基础,按照应用需求线索筛选合适的内容,并基于对内容的分析抽取关注的信息,最后按照写作逻辑组织为篇章结果,非常擅长挖掘大数据中蕴含的分布、关联等信息。这种自动写作的典型例子包括热点组稿、事件脉络、排行盘点等。

百度 NLP 的智能春联,在这类自动写作任务中,机器基于充分的训练数据、训练模型并得到创作能力,可以根据人类的指令,产出符合特定格式要求的创作结果。这种自动写作的典型例子包括智能写诗、智能对联等。

辅助写作:

提供领域热点事件发现、热点事件脉络、文本纠错和自动摘要能力,从素材收集、文章撰写、文章检查三个角度辅助您的创作,提升写作效率。

辅助写作的目标是为人类的写作过程提供辅助,按照人的写作步骤,辅助写作主要从四个角度提供帮助:写什么、如何写、如何写好、如何更好地分发。

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写作之前,算法可以通过分析当前热点事件和话题,推荐适合创作的热门话题;写作过程中,算法可以提供写作素材、写作风格、写作内容建议等多角度的辅助;写作完成后,算法可以从纠错、配图、排版等多个角度提供改进建议,帮助人类作者完善写作结果。

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智能写作的核心技术

1.经典自然语言生成算法

从篇章规划(写什么)—到微观规划(如何写)—再到表层实现(转换为自然语言)来逐步按照“流水线”进行生成算法。

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2.神经网络序列生成算法

深度神经网络技术为人工智能带来的技术变革,在智能写作技术中的集中体现是神经网络序列生成算法。这种算法能够有效利用语料中包含的统计规律,按特定要求产出符合人类语言特性的文本结果。智能写诗是机器创作的常用例子,也是序列生成算法的一个典型例子。

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在生成每一句诗歌时,关键词和上一句的信息会经过循环神经网络结构计算,作为生成诗歌中每一个字的依据。模型在学习过大量诗歌语料之后,能够具备概率统计意义上输出“像诗歌的字序列”的能力,这种能力即对应机器创作型智能写作,能够根据需求生成诗歌。

虽然机器的创作“思路”和人类有本质的不同,但是机器生成的诗歌与人写的诗歌效果相当,因此能够帮助人类分担相应的工作量。

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标题生成是在辅助写作中有广泛的应用:完成写作之后,如果能够快速确定一个优质的标题,不仅节省作者的人力投入,也有利于写作结果的分发,让写作结果更好地触及相对应需求和兴趣的读者。

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3. 文本分析技术

文本分析技术主要是关注作为智能写作素材的“输入”。对于各类素材,需要利用文本分析技术抽取关键词、标签、情感倾向、摘要等用于智能写作的特征。

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