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  • 我们今天为大家分享一个对接了人工质量算法的AI写作软件,你只需要在软件里面输入你的关键词,程序就会调用APi,自动生成文章内容,纯原创哦,文章可读性应该较差,但是你可以自己改进哈。
  • 自媒体AI智能写作.zip

    2020-12-07 19:00:09
    AI智能写作是一款非常不错的智能洗稿软件,通过对文章的关键词提取,AI智能写作可以轻松的帮助用户达到伪原创的目的,通过AI智能写作用户的文章重复率能减少到30%以下,是自媒体洗稿的非常好用的软件之一。
  • 推荐一个非常棒的洗文、洗稿、伪原创智能洗文必备,自媒体神器,小花猫AI智能写作,非常实用。软件好用,切勿用于非法途径!
  • neo4j服务器 HK 小豆苗
  • 用户输入关键字,程序通过角色关联度获取其他角色,再关联获取时间、地点、事件,这四个要素组成了一篇完整的文章。用户可以注册、登录进入后台管理,对角色库、时间库、地点库、事件库进行增删改查操作。
  • AI 智能写作与智能写诗

    千次阅读 2020-01-03 09:28:51
    源:你身边的写作助手:智能写作全景介绍 - 飞桨PaddlePaddle的文章 - 知乎 智能写作 一、自动写作 ​ 自动写作通常以海量素材为基础,按照应用需求线索(例如事件、人物等)筛选合适的内容,并基于对内容的分析...

    源:你身边的写作助手:智能写作全景介绍 - 飞桨PaddlePaddle的文章 - 知乎

    智能写作

    一、自动写作

    ​ 自动写作通常以海量素材为基础,按照应用需求线索(例如事件、人物等)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。

    二、辅助写作

    ​ 写什么?如何写?如何写好?推给合适的用户?

    • 自动纠错

      ​ 人工智能模型通过学习大量已知的错误拼写、搭配等语料,对于正在写作的文章提供实时的错误检测和修改建议。

    • 写作联想

      ​ 人工智能模型通过学习大量同类文章,可以从统计概率角度推测未完成的句子的后续部分,或已完成句子的下一个句子,这种写作联想在特定领域(例如法律文书)的写作中可以有效提升创作效率

    • 写作素材推荐

      ​ 在写作过程中,辅助写作可以根据人类正在写作的内容,推荐相关的热点、事件发展脉络等实用信息和素材,节省作者单独搜索整理素材的时间,提高写作体验的连贯性

    • 标题推荐

      ​ 标题对于创作非常重要,但构思一个具有吸引力的标题并非易事,算法可以在学习大量高质量标题的基础上,为写作者推荐具有吸引力的优质标题

    三、智能写作核心技术

    1. 经典自然语言生成算法

      三个核心步骤:篇章规划、微观规划和表层实现

      • 篇章规划

        ​ 这一步骤解决**“写什么”**的问题。篇章规划步骤需要决定最终写作结果的标题、段落布局,以及每个文章部分对应的输入素材。

      • 微观规划

        ​ 这一步骤解决**“如何写”**的问题。常用模板写作(Template-based Generation)完成这一步骤。

      • 表层实现

        ​ 解决**“如何形成符合人类习惯的自然语言”**的问题。其中比较典型的一个例子是指代生成(Referring Expression Generation),这类方法可以识别需要替换为代词的实体,从而更符合人类的写作习惯。

    2. 神经网络序列生成算法

    3. 文本分析技术

      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。

    四、智能写作VS人工撰稿

    误解:智能写作技术能够完全替代人类的写作工作。

    ​ 写作是人类创造力和智能的集中体现,完全能够替代人类的智能写作技术距离实现仍有较大差距。因此在实践中,智能写作的意义并非替代人类的工作,而是作为一种人工智能赋能的新生产力工具,帮助人类提升媒体、文创等相关行业的生产效率。

    五、智能写作展望

    ​ 未来技术和应用探索的方向:

    • 如何引入知识与常识
    • 如何不依赖平行语料训练序列生成算法
    • 如何高效评估智能写作算法效果
    • 如何赋予智能写作技术人文关怀特性
    • 如何建设智能写作伦理体系

    智能写诗

    一、基于传统方法的诗歌生成

    机器诗歌生成的工作,始于 20 世纪 70 年代。传统的诗歌生成方法,主要有以下几种:

    • **Word Salada(词语沙拉):**是最早期的诗歌生成模型,被称作只是简单将词语进行随机组合和堆砌而不考虑语义语法要求。
    • **基于模板和模式的方法:**基于模板的方法类似于完形填空,将一首现有诗歌挖去一些词,作为模板,再用一些其他词进行替换,产生新的诗歌。这种方法生成的诗歌在语法上有所提升,但是灵活性太差。因此后来出现了基于模式的方法,通过对每个位置词的词性,韵律平仄进行限制,来进行诗歌生成。
    • **基于遗传算法的方法:**周昌乐等提出并应用到宋词生成上。这里将诗歌生成看成状态空间搜索问题。先从随机诗句开始,然后借助人工定义的诗句评估函数,不断进行评估,进化的迭代,最终得到诗歌。这种方法在单句上有较好的结果,但是句子之间缺乏语义连贯性。
    • **基于摘要生成的方法:**严睿等将诗歌生成看成给定写作意图的摘要生成问题,同时加入了诗歌相关的一些优化约束。
    • **基于统计机器翻译的方法:**MSRA 的何晶和周明将诗歌生成看成一个机器翻译问题,将上一句看成源语言,下一句看成目标语言,用统计机器翻译模型进行翻译,并加上平仄押韵等约束,得到下一句。通过不断重复这个过程,得到一首完整的诗歌。

    二、Chinese Poetry Generation with Recurrent Neural Networks

    核心思想:

    图解:

    ​ 这篇论文 2014 年发表在 EMNLP。

    ​ 这篇论文提出了一个基于 RNN 的中国古诗生成模型。

    ​ 首先由用户给定的关键词生成第一句,然后由第一句话生成第二句话,由一,二句话生成第三句话,重复这个过程,直到诗歌生成完成。模型的模型由三部分组成:

    • **Convolutional Sentence Model(CSM):**CNN 模型,用于获取一句话的向量表示。
    • **Recurrent Context Model (RCM):**句子级别的 RNN,根据历史生成句子的向量,输出下一个要生成句子的 Context 向量。
    • **Recurrent Generation Model (RGM):**字符级别 RNN,根据 RCM 输出的 Context 向量和该句之前已经生成的字符,输出下一个字符的概率分布。解码的时候根据 RGM 模型输出的概率和语言模型概率加权以后,生成下一句诗歌,由人工规则保证押韵

    模型结构如下图

    当 AI 邂逅艺术:机器写诗综述

    模型生成例子如下图:

    当 AI 邂逅艺术:机器写诗综述

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/26604113

    https://www.cnblogs.com/naniJser/p/9029619.html

    https://blog.csdn.net/wty__/article/details/52677834

    七、Chinese Poetry Generation with Planning based Neural Network

    ​ 模型不需要专家知识,是一个端到端的模型。它试图模仿人类开始写作前,先规划一个写作大纲的过程。整个诗歌生成框架由两部分组成:规划模型和生成模型

    **规划模型:**将代表用户写作意图的 Query 作为输入,生成一个写作大纲。写作大纲是一个由主题词组成的序列,第 i 个主题词代表第 i 句的主题。**使用 TextRank 算法结合 word2Vec 词向量对关键词重要性排列,取最重要的关键词。如果能提取的关键词过少,则使用 RNN 进行预测新的关键词。**如果用户输入的关键词不在词典中,使用 Knowledge-based method 进行关键词扩充(百度百科、wikepedia、WordNet)

    **生成模型:**基于 encoder-decoder 框架。有两个 encoder, 其中一个 encoder 将主题词作为输入,另外一个 encoder 将历史生成的句子拼在一起作为输入,由 decoder 生成下一句话。decoder 生成的时候,利用 Attention 机制,对主题词和历史生成内容的向量一起做打分,由模型来决定生成的过程中各部分的重要性。

    上个模型,用户的写作意图,基本只能反映在第一句,随着生成过程往后进行,后面句子和用户写作意图的关系越来越弱,就有可能发生主题漂移问题。而规划模型可以使用户的写作意图直接影响整首诗的生成,因此在一定程度上,避免了主题漂移问题,使整首诗的逻辑语义更为连贯。

    总体框架图如下:

    当 AI 邂逅艺术:机器写诗综述

    生成模型框架图如下:

    当 AI 邂逅艺术:机器写诗综述

    **诗歌图灵测试:**给定一个题目,让机器和人分别做一首诗 ,由人来区分哪首诗是人写的。实验结果也很有意思,对普通人来说,已经无法区分诗是由机器生成的还是人生成的,下面是一组测试的例子:

    当 AI 邂逅艺术:机器写诗综述

    现代概念诗歌生成例子:

    当 AI 邂逅艺术:机器写诗综述

    https://www.h3399.cn/201804/571672.html

    https://www.leiphone.com/news/201705/f76IMF23tRNKhpkW.html

    https://www.cnblogs.com/naniJser/p/6059228.html

    https://www.h3399.cn/201804/571672.html

    https://www.leiphone.com/news/201705/f76IMF23tRNKhpkW.html

    https://www.cnblogs.com/naniJser/p/6059228.html

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  • 神码ai人工智能写作机器人“Is there a true AI?” This is one question that a lot of experts in the industry have tried to give answers to in different ways, but there seems to be conflicting response ...

    神码ai人工智能写作机器人

    “Is there a true AI?” This is one question that a lot of experts in the industry have tried to give answers to in different ways, but there seems to be conflicting response nonetheless. The concept of AI is increasingly being adopted in various spheres of life, which further suggests that it’s high time an answer is provided for the question.

    “真的有AI吗?” 这个问题很多业内专家试图以不同的方式给出答案,但是似乎仍然存在矛盾的回答。 人工智能的概念正越来越多地应用于生活的各个领域,这进一步表明,现在是时候为这个问题提供答案了。

    In this article, we’ll be exploring the future of AI and its ability to learn and evolve as proposed by experts and leading corporations in the industry.

    在本文中,我们将探索AI的未来,以及该行业的专家和领先公司提出的AI的学习和发展能力。

    什么是人工智能(AI)? (What Is Artificial Intelligence (AI)?)

    Artificial Intelligence is an extensive field of science that deals with Machine learning and the creation of smart machines that can act with little or no human interference. These machines have been supposedly tagged the future of technology since they will supposedly be able to think and act somewhat like humans.

    人工智能是一门广泛的科学领域,涉及机器学习和创建可以在很少或没有人为干预的情况下运行的智能机器。 据说这些机器被标记为技术的未来,因为它们将能够像人类一样思考和行动。

    A lot of big corporations are already diving into this field of technology, and one of the most common AI today is Apple’s Siri. Siri can do a whole lot of things, including calling your contacts, sending of SMS, show locations, play music, and a whole lot of other things.

    许多大公司已经开始涉足这一技术领域,而当今最常见的AI之一是Apple的Siri。 Siri可以做很多事情,包括给您的联系人打电话,发送短信,显示位置,播放音乐以及很多其他事情。

    The major question, however, is the possibility of having a true and independent AI. By true AI, I mean an AI that can completely think on its own without any form of human support. One of the foremost persons to raise this subject of this ability for an AI was the English mathematician, Alan Turing.

    然而,主要的问题是拥有真正独立的AI的可能性。 真正的AI是指无需任何形式的人工支持就可以完全独立思考的AI。 英国数学家艾伦·图灵(Alan Turing)是提高人工智能这一能力的最重要人物之一。

    History recognizes Turing for breaking the Nazi encryption machine, Enigma, during World War II. About a decade later, he posed the simple question that got the world thinking, “Can machines think?

    历史承认图灵在第二次世界大战期间破坏了纳粹加密机Enigma。 大约十年后,他提出了一个让世界思考的简单问题:“ 机器可以思考吗?

    In his 1950 paper, Turing charted a new course in the study of AI, which the world is still exploring today. While many believe that AI can be further developed to attain the full thinking dimension by man, others opine that it’s a futile dream.

    图灵在其1950年的论文中绘制了AI研究的新课程,当今世界仍在探索这一课程。 尽管许多人认为可以进一步发展人工智能以实现人的全部思维能力,但其他人则认为这是徒劳的梦想。

    真正的AI存在吗? (Does True AI Exist?)

    According to Yann LeCun (Professor of Computer Science at NYU and VP and Chief AI Scientist at Facebook), the technology of Generative Adversarial Networks (GANs) is one of the most “promising directions” in machine learning. LeCun is an authority in the field and certainly knows the depth of research that has been put in to the industry by different people and corporations.

    根据纽约大学计算机科学教授,Facebook副总裁兼首席AI科学家Yann LeCun的说法,生成对抗网络(GANs)技术是机器学习中最有前途的方向之一。 LeCun是​​该领域的权威,并且当然知道不同的人和公司对该行业进行的深入研究。

    However, I am an outlier on this topic as I don’t believe that true AI exists. Judging from his previous lectures, Professor LeCun also doesn’t believe that true AI exists, which is why I am perplexed by his comments on GANs being promising.

    但是,由于我不相信真正的AI,所以在这个话题上我离奇。 从他以前的演讲来看, 勒昆教授也不相信真正的AI存在 ,这就是为什么我对他对GAN很有希望的评论感到困惑。

    This idea of two machines facing off to sharpen each other skills sounds interesting indeed, but I think it ignores some of the staples of ML and Data Science. First, the tools don’t have inherent value on their own, meaning outside of human direction/guidance.

    两台机器相互面对以提高彼此技能的想法听起来确实很有趣,但我认为它忽略了ML和Data Science的某些主要功能。 首先,这些工具本身并没有内在价值,这意味着超出了人类的指导/指导范围。

    You cannot teach a machine to play like a master chess player by feeding it basic chess rules and facing it off against another machine that is a beginner chess player. I can see slight time savings by giving a GAN remedial work, but all the valuable ML we have now is always sourced and verified by human intelligence.

    您不能通过提供基本的国际象棋规则并使它与另一台是初学者的象棋游戏机对峙的方式来教导一台象棋手一样的机器。 通过进行GAN补救工作,我可以节省一些时间,但是我们现在拥有的所有有价值的ML始终是由人类情报提供和验证的。

    Even with all of the choices and all the data, “machines” still cannot predict, discern, qualify, or create much past the level of a 5-year-old child. This should not be surprising, it’s very much analogous to the way the study of thermodynamics and non-equilibrium thermodynamics are related, but the rules of the first seldom hold in the latter.

    即使拥有所有选择和所有数据,“机器”仍然无法预测,辨别,鉴定或创造超过5岁孩子的水平。 这并不奇怪,它与热力学和非平衡热力学研究之间的联系非常相似,但后一种很少遵循第一个规则。

    Simulations of intelligence have a long way to go, and pitting them against one another in GAN as a way of discovering something new, is at best a McNamara fallacy (quantitative fallacy): “making a decision based solely on quantitative observations and ignoring all others.” Having all the data is not the only factor in making a ‘good’ decision.

    智力模拟还有很长的路要走,在GAN中将它们相互竞争,以此作为发现新事物的方式,充其量是McNamara谬论(定量谬论) :“仅基于定量观察而忽略所有其他因素来做出决定。” 拥有所有数据并不是做出“良好”决策的唯一因素。

    使用机器学习能否打破标准AES块密码加密? (Is it Possible to Break Standard AES Block Cipher Encryption Using Machine Learning?)

    My colleague once sought my opinion on the feasibility of training a machine learning system that could break standard AES block cipher encryption. The idea was to train an ML system with a set of AES ciphertexts labelled with the corresponding plaintexts (assume for simplicity that the encryption key is fixed). The hope was that it would generate an ML model that is able to invert AES, that is, decrypt ciphertexts into the corresponding plaintexts.

    我的同事曾经就培训机器学习系统的可行性征询我的意见,该系统可能会破坏标准的AES块密码加密。 这个想法是用一组带有相应明文标记的AES密文来训练ML系统(为简单起见,假定加密密钥是固定的)。 希望它会生成一个能够反转AES的ML模型,即将密文解密为相应的明文。

    If this works, the model will successfully guess future unobserved plaintexts by processing ciphertexts through the learned function, thus breaking all modern secure communication and storage solutions. Brilliant idea, it seemed.

    如果可行,该模型将通过学习的功能来处理密文,从而成功猜测出未来未观察到的明文,从而打破所有现代的安全通信和存储解决方案。 似乎很棒的主意。

    But, sadly, this idea won’t work because there is no pattern for the machine to learn as assumed by the statement: “let’s train an ML system with a set of AES ciphertexts labelled with the corresponding plaintexts.” The colleague is falsely assuming that ML can “find” key by looking at pairs of ciphertexts and plain texts.

    但是,可悲的是,这个想法行不通,因为机器没有按照以下语句所假设的学习模式:“让我们训练带有一组标有相应明文的AES密文的ML系统。” 同事错误地认为ML可以通过查看成对的密文和纯文本来“查找”密钥。

    However, there is no magic algorithm to undo a one-way trapdoor function. Of course, there is always brute force, trying all the combinations until you find the right one. But there is no way to “learn” from such a small dataset.

    但是,没有魔术算法可以撤销单向陷门功能。 当然,总会有蛮力,尝试所有组合,直到找到合适的组合为止。 但是没有办法从如此小的数据集中“学习”。

    Machine learning is about analyzing large data sets, training, and finding the rules that exist to tie things together with math. In this case, however, the math used to relate the ciphertext and the plain text is designed to be irreversible, and the variables can only be discovered with brute force.

    机器学习是关于分析大型数据集,训练并找到将数学与事物联系在一起的规则。 但是,在这种情况下,用于将密文和明文联系起来的数学是不可逆的,并且只能用蛮力来发现变量。

    如何重新训练Chatbot机器学习系统以更好地与用户互动 (How To Retrain A Chatbot Machine Learning System To Interact Better With Users)

    Typical examples of chatbots are those used in banking sites for automated customer service. Usually, such bots are trained by looking at user chat records and discovering the highest mode among customer questions.

    聊天机器人的典型示例是银行站点中用于自动客户服务的聊天机器人。 通常,通过查看用户聊天记录并发现客户问题中的最高模式来训练此类漫游器。

    When we find the first-order mode for an array of questions, we can use the question as a first-order intent and use natural language processing to record all the possible ways a user can ask the same question.

    当我们找到一系列问题的一阶模式时,我们可以将问题用作一阶意图,并使用自然语言处理来记录用户可以问相同问题的所有可能方式。

    We can look and see if there is a high correlation between the satisfaction of the user and the agent providing anyone answer or solution. If there is a high correlation between the users, this would be the algorithmic way of determining the most common question and the most satisfying answer.

    我们可以看看用户的满意度与提供答案或解决方案的代理商之间是否存在高度相关性。 如果用户之间的相关性很高,这将是确定最常见问题和最令人满意答案的算法方法。

    Retraining such a chatbot would recommend a Supervised Learning Model (Discrete Variable Prediction) with a Decision Tree Classifier that is powered by a rich set of curated user intents.

    对这样的聊天机器人进行再培训将建议使用带有决策树分类器的监督学习模型(离散变量预测),该决策树由一组丰富的策划用户意图提供支持。

    Retraining the bot based on unedited chat transcripts is fine (and is probably best) as long as the models are preprocessed to dealing with missing data, handle data imputation, and handle categorical data.

    只要对模型进行预处理以处理丢失的数据,处理数据估算和分类数据,就可以基于未编辑的聊天记录对机器人进行再培训是很好的(并且可能是最好的)。

    The model should also be trained to encode class labels for classification problems, induce features to transform the data, and deal with dimensionality reduction, such as Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA).

    还应该训练模型以对分类问题的类标签进行编码,引入特征以转换数据以及处理降维,例如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)。

    结论 (Conclusion)

    Artificial intelligence can certainly do several things, but it has limitations. More so, its evolution still subjects it to the dependence on humans. True AI does not exist, at least for now. More so, the industry needs more and more research if further advancements can be achieved.

    人工智能当然可以做几件事,但是它有局限性。 更重要的是,它的进化仍然使它依赖于人类。 真正的AI至少在现在还不存在。 因此,如果要实现进一步的发展,行业需要越来越多的研究。

    翻译自: https://medium.com/@brianrusseldavis/the-future-of-true-ai-and-machine-learning-688d76eb44bc

    神码ai人工智能写作机器人

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  • 京东也在电商智能写作领域做了非常多的工作,而且也与阿里妈妈创意中心一样,有试用界面,也接受API调用与商务合作。京东之前也有李白写作平台(在线:https://libai.jd.com/...

    京东也在电商智能写作领域做了非常多的工作,而且也与阿里妈妈创意中心一样,有试用界面,也接受API调用与商务合作。


    京东之前也有李白写作平台(在线:https://libai.jd.com/),那么AI闪电(http://aisd.jd.com/)是李白写作和京东的莎士比亚的结合体。

    其功能特点为:

    李白写作

    通过庞大的互联网数据,用强大的NLP、图像处理、深度学习等技术,为电商平台输出高质量的商品特点介绍,详细说明,推荐语,导购文章等内容,打造丰富的营销生态体系。

    接入方式有两种:

    1. 开放接口模式,产品服务模式。开放接口模式主要针对有开发团队的客户,通过调用接口获取写作内容,客户开发系统对写作内容进行应用;

    2. 产品服务提供一整套解决方案,主动对接客户业务系统。

    技术架构为:

    李白写作是一款京东自研的内容创作平台。

    通过自主定制研发的中文分词、语法纠错、通顺性检测、上下文联想等技术,结合海量行业语料的不断积累, 可在短时间内为各个领域提供大量高质量文章

    主要包括的写作类型有四类:

    AI闪电

    来自京东卖家论坛(见阅读原文

    闪电平台支持“四维矩阵”式内容输出,为用户、平台提供最全面的智能内容创作服务支持,包括:智能写作、智能商详、智能视频、智能摄影(待上线)。

    • 1、智能写作——输入sku/关键词,生成商品导购/广告语内容。(已服饰类目为主,支持近300多个三级类目的内容生成,下方有类目名下表哦~)

    • 2、智能商详——录入商品信息and商品组图,自动生成精致商详,可选多种风格。(目前仅支持服饰品类,其他品类扩充中)

    • 3、智能视频——输入京东商详链接/skuid,自动生成商品短视频。(支持全品类)

    闪电全面入驻商家后台,致力于为商家提供更便捷的服务体验,商家们可以直接通过商家后台使用闪电,接入的路径是:【商家后台 – 营销中心 – 场景营销】左侧菜单栏(如下图)

    • 智能写作——生成内容流量&转化率提高。

    案例:接入京东·发现好货频道为例,智能算法模型根据业务场景不断升级,更贴合频道调性及用户喜好。不仅文案内容生成速度强于人类创作者,内容生成质量也高于普通写手。

    (以下数据周期为“双十一”后第47周至2018年底52周)

    智能商详——两分钟生成精致商详页,解放设计师。

    一键生成商详的智能创作工具。基于京东大数据智能图片处理技术,自动生成精致详情页,减少重复工作。

    智能视频——瞬间提升店铺内主图视频覆盖度100%不是梦。

    支持以京东在售商品链接/SKUID输入,一键生成商品短视频。

    当然,AI闪电目前支持的类目还是比较有限的:

    目前支持的写作模块比较少,有商品导购场景和广告标题场景,来看两个例子:

    从生成的结果来看,整体效果比较偏短句,而且不能控制字数,应该不如阿里妈妈使用的算法。

    当然,笔者也没看着用的啥,也不好下定论。

    参考:

    京东两大AI文案系统联手 发布首个智能内容创作平台

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  • 本篇为电商智能写作第一篇,笔者跟踪电商智能写作领域有些日子了,目前已知有成型电商智能写作产品的有: 阿里的阿里妈妈(还有其他的几篇该领域的论文,不知道有木有做成产品使用起来),京东AI闪电,宝尊电商等。 ...

    本篇为电商智能写作第一篇,笔者跟踪电商智能写作领域有些日子了,目前已知有成型电商智能写作产品的有:

    阿里的阿里妈妈(还有其他的几篇该领域的论文,不知道有木有做成产品使用起来),京东AI闪电,宝尊电商等。

    其中,又以阿里妈妈创意中心这个产品 + 技术 + 论文 + 代码 + 专利都齐全的,所以开篇来说。

    在这里插入图片描述

    阿里妈妈一键生成电商营销文案

    这个是阿里妈妈创意中心,智能文案的试用界面,可以看到用户可以输入SKU 或 淘宝/天猫的链接就可以生成一些卖点文案,同时比较亮点的是可以控制字数,这个很重要!!

    一些seq2seq模型比较难自定义调节字数。
    在这里插入图片描述

    因为这个能力,阿里妈妈还在 戛纳国际创意节秀了一把,来看一些新闻࿱

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  • 关于人工智能写作的发展以及看法

    万次阅读 2018-08-21 09:48:04
    近日某公司开发了一个神码AI人工智能写作软件,据说现在人工智能可以理解超过85%的内容。现在也可以用来写小说和写网络文章,团队将准备小说的故事情节并为人工智能提供替代词,并且机器将这些元素组合成完整的句子...
  • 国内首家智能资讯互联网企业——智搜(Giiso),也正是基于人才储备的优势,以绝对科研技术与开发能力,持续保持了智能资讯类行业领导地位。Giiso联合创始人兼首席科学家郑海涛,韩国首尔大学博士,是人工智能语义...
  • 2019人工智能写作软件

    千次阅读 2019-05-08 12:32:49
    get智能写作:AI预测热点, AI加速写作,帮你倍速提升爆文产出效率,AI监控全网热点数据抢热点快人一步:人工智能大数据预测全网热点,智能推荐知您所需:只要是您关心的,就是AI为您准备的热点新闻私人定制:个性化...
  • 人工智能写作研究专辑.pdf
  • 教你用RNN实现人工智能写作

    千次阅读 2019-09-27 09:10:42
    利用RNN就可以实现这种智能写作。 我们可以利用上面的RNN模型来实现智能写作。下面我来给大家详细解说一下这个模型。 假设我们要用这个模型来自动写一首诗,并且我们已经用大量的包含诗句的数据集对模型进行了训练...
  • Pitaya是基于人工智能技术应用于智能写作的工具,智能校对,智能改写,智能翻译,在线中英双语语法检测校对,实时智能翻译,高效阅读创作一站式智能解决。写作一键智能翻译,阅读素材实时翻译。集成全网海量文本素材...
  • 人工智能写作中小说标题生成的算法研究.pdf
  • 人工智能写作发展前景探析.pdf
  • 神码AI智能写作是一个专门针对百度和谷歌的爬虫习惯和分词算法而开发出来的,通过此软件生成的文章将更容易被搜索引擎所青睐,同时神码AI智能写作也是作为网络写手,群发用户,SEO者不可多得的一个必备工具。...

空空如也

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