智能写作-智能写作工具的工作原理是怎样的?如何完成一键智能写作?

编辑:pitaya02        日期:2020-09-07

计算机对文字的处理能力随着自然语言处理技术的发展,也达到了一个新的水平。在这篇文章中,作者将为我们解答:自然语言处理到底有什么样的“能力”,结合具体的应用场景可以做些什么?什么是技术边界?

全1.词法分析

在大数据和用户行为分析的基础上,对词性进行标注,命名实体识别,消除歧义。

对文本中特定含义实体的识别主要有:人名、地名、职位名称、产品名词等。

在信息提取,问答系统,句法分析,机器翻译等应用领域,实体识别作为结构化信息的重要步骤都是必不可少的。

用途:主要手机厂商的语音助手

在分词和词性标注的基础上,对语音命令中的关键名词、动词、数量、时间等进行分析,快速理解用户命令的意思,并及时反馈,提高用户体验。

2.文本分类

根据文章的内容类型(体育,教育,金融,社会,军事等)自动分类,为文章聚类,文本内容分析等应用提供基础支持。

本文分类法深入分析文章的内容,输出文章的主题一级分类法,主题二级分类法,在个性化推荐、文章聚合和文本内容分析等场景中有广泛

3.文字纠错误。这段感情可以成为回忆,只辨认出有错误的文本片段,做出错误提示并提出正确的建议文本内容,是搜索引擎、语音识别、内容审查等功能运行较好的基础模块之一,文本纠错可以在这些场景下显著提高语义准确性和用户体验。

申请方案:写作类平台

通过将纠错模块嵌入到内容编写平台中,可以在作者编写时自动检查和提示错误。这样可以减少由疏忽引起的错别字,有效地提高作者的文章写作质量,同时给读者更好的阅读体验

4.获得摘要

通过对文本内容进行精炼、精炼,从长文章中自动提取关键词、段落,形成摘要内容,然后生成一定长度的新闻摘要。

申请场景:

(1)智慧书写用一些成语

将大量新闻文本进行语义分析和快速摘要,可快速形成热点总结类、新闻群集类、事件清点类的新闻稿件,实现自动写稿和辅助写稿,提高

(2)有些英文语音广播模式派上

话音播报场景往往有严格的字数要求,新闻摘要可以自动生成符合字数要求、表达流畅的信息,提高了播报效率,同时也提高

5.情绪分析重新

能在“情绪化”方面对文字信息进行正面、负面和中性评价时,可以在顶。

情绪分析通常根据不同行业的材料进行标注,根据不同的模型得到情绪判断的最佳准确

申请场景:秘密写作猫

(1)分析意见与决策6亿汉语用户构建了智能查错工

多维评论视角的产品倾向性分析可以帮助商家进行产品分析,帮助用户做出消费决策

(2)分类意见

根据评论的情感倾向分析,不同用户对同一事件或评价对象的评论内容按照情感倾向分类

(3)舆论监督

针对需要舆情监控的实时文本流进行情感倾向分析,掌握用户对热点信息的情感倾向变化

关键词提取法

关键字分析是文本信息内容推荐算法的核心。一种实现方法是根据某一词在文章中出现的次数来确定其权重,但是,在每一篇文章中,经常出现的最多的是“的”“是”“在”等等,这就是所谓的“

此外,在其它具有实际意义的词中,还存在着许多问题。

例如,在《中国养蜂》这篇文章中,“中国”“养蜂”“养蜂”这三个字出现的次数差不多,但是很明显,我们更希望的标签是

申请场景:

(1)主要内容发布平台--基于内容的推荐算法

将文章关键字计算再结合用户行为特征两者之间的匹配和推荐,从而实现内容的精确推荐

(2)主题汇总

按照文章的关键字权重计算,同一标签的文章聚集在一起,便于用户全面阅读同一主题的

7.文本审核

判别文字内容是否符合网络发文规范,判别文字内部是否含有禁止类型内的关键字/词,可以实现自动智能的文字审核,大大节约内容审核

申请场景:

(1)审核用户资料

检测网站的注册信息,筛选出提交注册的用户名或网名昵称的用户,避免以用户名进行恶意推广

(2)监视用户意见

检测网站用户的评论信息,一旦发现用户提交了恶意垃圾内容,可实现文本自动审核过滤,确保产品用户

(3)文章内容审查

对媒体文章的文字内容进行审核,自动识别文章中可能存在的推广、反动、色情信息,避免文章发布在网

8.人类和人工智能

「我们给猴子吃香蕉,是因为他们饿」,「我们给猴子,是因为他们成熟了」,都是相同的结构

但在第一句中,代词“他们”指的是猴子;在第二句中,他们指的是香蕉。

若不懂得猴子与香蕉的特性,无法分辨,这就是计算机只能处理“串”,而人能解决“义

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