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智能寫作人工智能為媒體內(nèi)容創(chuàng)作賦能隨著科技的發(fā)展，人工智能已經(jīng)進入到認知階段，AI不僅僅被認為是一種算法、平臺、解知識，所以目前我們?nèi)蕴幵谌跞斯ぶ悄茈A段。盡管如此，AI已經(jīng)展示出其強大的生產(chǎn)力，內(nèi)容本身的價值（質(zhì)量、深度等有價值的組織形式（專題、脈絡(luò)、知識圖譜等內(nèi)容的智能分發(fā)（個性化、場景化）首先從微博、feed內(nèi)容等資源中，通過知識圖譜提取、匹配出熱點事件與概念，接下來判第三個關(guān)鍵技術(shù)是文本生成。文本生成的關(guān)鍵技術(shù)主要是自然語言生成（NLG）與知識圖GNLUNLGNLP）的兩個主要方向。NLG主要包含x2et、datxt、多模到文本三種形式，考慮知識學(xué)習(xí)方法上來講，深度學(xué)習(xí)方向主要包含：eqeq、RL、VE、GN等相關(guān)技術(shù)，非text2text的形式。首先通過實體圖譜、事件圖當(dāng)然基于seq2seq的方法生成高質(zhì)量的長摘要比較困難，但可以生成短句與標(biāo)題。也可以seq2seqencoderdecoder兩個步驟，貫穿其中的是sequence的表征，學(xué)習(xí)這種表征的方法我們稱之為表表征學(xué)習(xí)在近幾年得到非常快速的演進。比較早期的word2vec模型，它可以有效地計算單詞之間的語義相似度，但由于是詞袋模型丟失了詞的依賴關(guān)聯(lián)關(guān)系；CNN建模詞的依賴關(guān)系，但無法解決長距離依賴問題，應(yīng)運而生的是RNN模型，以及配套的LSTM、GRU方法。去年一個重大的突破就是ELMo，提出解決一詞多義的問題，突破了word2vecembeddingRNN各種基于RNN的改進方案均無法表現(xiàn)出類似于人類的注意力感知機制，后續(xù)就誕生了seq2seq+attentionpointernetworkloss上對重復(fù)出現(xiàn)的詞進行打壓，取的文本組織形式學(xué)習(xí)，通過bootstrap算法自動生成相關(guān)的模板，再加以人工修正與設(shè)置目前自動寫作秒級生成文章，中長尾內(nèi)容占比提升2倍以上，累計發(fā)文量百萬量級，累計輔助寫作應(yīng)用效果，在話題推薦上，基于全網(wǎng)挖掘行業(yè)熱點，每天發(fā)現(xiàn)

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