人工智能文章生成器的一些开发思路

AI、生物工程、纳米科学被称为21世纪的三大未来技术。 今天我们来看看小场景，AI文章生成器。 顾名思义，这个工具的目的是让计算机能像人一样写作，写出高质量的专业文章。

先看看不靠谱的事。 以前被称为挠度文章生成器，可以根据关键词生成近1万字的挠度。 这个生成的文章会直接让我哭。 如果大家想感受效果的话，可以试试：

挠度生成器链接： suulnnka.github.io/bullshit generator

从技术上讲，可以通过文章模板库、段落随机生成器和话术库完全实现上述功能。 这个比较简单。

虽然最终效果比较简单，但是模板库、段落生成器、话术库实际上构成了文章生成器技术框架的第一层，第一层解决文章结构问题。

模板库的典型文章应该包括标题、摘要、正文、引用(图像、音频、视频文件、数据图表、其他说明文件附件等)、校勘等五个部分，正文在结构上采用总分、并列式、分模板库为文章提供了素材容器和结构化框架，并接口了交互和参数干预的可能性。

段落生成器段落生成器生成和管理作为文章分割策略的一种形式的段落。 文章由多个段落组成，每个段落都是基于特定任务生成的，并根据情况进行相应的派生和派生。 其基础逻辑是针对“轮廓语句”( Outline Sentence )的场景渲染)

演讲库是经典的文章、段落、词句、辞藻收录库，它本质上是一种语义模式的积累机制，在段落生成时，可以根据实际场景渲染的需要，直接引用或转录。

基于上述技术，写了一篇没有灵魂、有可能胡说八道、不合逻辑的文章。 接下来，我们来谈谈让文章有主题、逻辑相通，真正成为文章的实现思路。

什么是逻辑树？ 以苏格拉底三段论法为例：

p )凡人死亡q )苏格拉底是人r )苏格拉底死亡

先有p，再有q，最后给出r，不能随便逆转，这就是逻辑性。 例如，不能这样做：

r )苏格拉底死q )苏格拉底人p )凡人死

逻辑使文字或数据成为人们能够接受的故事、论证或其他什么对读者有用、有启发性的内容，使文章具有其存在意义，即具有灵魂。 逻辑树在文章写作框架的第二层工作，第二层的目标是给文章赋予逻辑。

世界知名咨询机构麦肯锡经常把逻辑树和金字塔逻辑模型作为解决复杂问题的咨询模型。 一般的逻辑树结构如下图所示有三种。

从技术上来说，我们可以根据上述逻辑模型构建基于论点的树的逻辑结构，从而利用后续的分治算法解决各级叶问题，逐步递归，追加整合支持性资源，证实最终论点。 在结构上，各节点被称为一个观点( Viewpoint )，在结构阶段各观点为一个句子，最终段落生成器从句子中生成段落。 同时，评委应根据专家经验和逻辑树进行交叉验证，为文章的生成和检查提供建议。

到目前为止，我们生成了相当可读性的文章。 得到逻辑性的、流畅的视点。 那么，接下来要做的就是将其提升为好文章或优秀文章。

在文章生成器的第一层、第二层，我们通过逻辑树贯穿各类文章素材，使文章具有故事性和论证能力，但问题在于，一直以来，我们都是建立在共性技术、共性素材和广泛性数据基础上的文章内容，往往缺乏其独创性、新颖性

原创factory booth这是一个基于作者个人喜好的学习系统，本质上是基于作者的专家经验和个人观点建立的论断库，比如你对减肥的看法是运动占80%，饮食占20% 论断库的引入，在文章场景中构建偏好维度，使之不同于其他同类文章，在文章中介资源时，对符合你论断的观点给予较高的权重。

基于规则的自动验证此模块使用各种规则设置构建最佳实践集合，以在生成文本时实现优化。 通过剧本翻转、气氛渲染、节奏牵引等多种阅读维度，让专家的经验得以注入。

我相信注入上述服务后，生成的文章质量进一步提高。 之后，就此话题对NLP、神经网络、RNN等进行进一步的技术探讨，尽可能地提供类似的产品进行体验。 欢迎对这个主题感兴趣的朋友随时与我交流。

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