智能校对-智能写作行业的背景简述

编辑:果妹        日期:2020-08-22

第一部分智力写作背景概述

一、智能书写的定义

创作有四大要素:创作主体、创作客体、创作受体、创作载体,即作者、世界、读者、作品。

这些要素构成了写作体系。不同于人文主义写作,现阶段智慧写作的写作内容是对人文主义所描述的世界的复述,而非直接描述。

创作主体是机器、算法,创作模式分为辅助创作和自动创作两种,现阶段的主要目标是解放人到更具创造性的工作中去,在具体工作中,主要是自动摘要、文本聚合、结构化数据生成、看图说话、诗词对联等,也开始逐步涉及长文本故事的创作。

二、明智的写作方法和程序

根据数据源,将自然语言产生的文本生成类型划分为数据到文本、文本到文本、图像到文本这三种类型。各种数据源和文本结构的不同,也影响着机文写作的生成过程。

因此,根据自然语言处理技术的发展,从文本生成的过程和结果来看,现阶段探索机器写作的方式主要有三种:结构化数据写作、摘要写作和半原创写作。

三、智能书写产品类型和功能

由于技术发展的限制,目前智能写作的落地产品主要分为两类,一类是辅助写作,这种方式更易于研发和商业化,能够快速满足用户的需要;另一类是自动写作,相对来说,技术难度更大,商业化程度更低。

智能写稿产品的技术方案和核心技术

第三,智能书写行业和市场

一、智能书写产业生态和产业链

近十年来,自然语言处理和生成技术的突破,促使大型公司和团队开始关注相关技术的商业应用,但智能写作的相关产品依赖于落地行所处行业的生态环境。智慧型写作已形成一定的产业链。

上游是数据和设备方,中游是辅助和自动创作产品和技术服务商,下游是 C端的读者、创作者,以及媒体、金融机构、政府部门、信息平台等 B端的信息提供者。现在有四种类型的智能写作市场:

市场科技巨头:内部应用,技术研发为主,暂无商业化,注重办公,资讯,市场场景布局。

中小科技企业:以提供 ToB端 SaaS服务为主,在起步阶段多布局细分领域,然后逐步扩展应用领域。

传统媒体:以联合研发、内部应用模式为主,资料质量和阅读量都较好,商业化尚未实现。

新的智能媒体平台:技术先进,信息量大,读者人数多,应用涵盖自动化写作,辅助创作,平台运行等。

二、智能书写的潜在市场

据 Statista公司统计,2018年全球自然语言处理市场规模为5.8319亿美元,2024年将达到21亿美元,智能书写相关技术有着广阔的市场空间。在这些市场中,对智能写作的需求最大,粘性最高的四个市场分别是内容信息,金融金融分析,数字营销和行政办

智能写作的主要应用场景及相关代表企业

5.代表处个案

Giiso:针对 B端信息机构的技术服务,语义识别准确率最高,达到92.67%,单个稿件最长2000字。具体地说,提供了三种主要解决方案:针对媒体的智媒(新一代智能融媒体平台),针对内容营销行业的智书(智能内容制作车间),以及针对 B端技术团队的智讯(智能信息机器人商店)。

字节跳动:小明机器人应用了文本生成算法、序列预测排序、文本摘要和视频理解等技术,实现了多语言新闻信息的自动生成,并为企业客户提供了改写和生成广告文案的服务。另外,小明还被用于公益事业,快速生成短时间内的寻人文章,寻人短片。

香农科技:获逾亿元 A轮投资,提供 PDF解析、非结构化关键资讯提取服务、影像 OCR、多语言翻译、舆情监控、智能文件审核、专业金融问答、智能报告生成等服务,服务对象为金融行业的 B端及 C端从业者。目前,它的 Glyce模型在13个中文 NLP任务中取得了最佳性能。

阿里发布的“AI文案”产品顺利通过了图灵测试,该产品结合淘宝、天猫的海量优质内容和自然语言算法,聚焦于商品文案,实现了三大核心能力:高度模拟多种风格的文案,自由定义文字,实时在线样本学习,短标题文案制作达到1秒20000条。

目前,金山软件在全国政务系统中已覆盖50%以上的 WPS,解决了公文写作素材难找、写作费时、人工校对易漏等问题,在智能模板匹配、智能图文排版、智能校对和智能素材推荐、长文件智能检索要点汇总等方面实现了金山软件技术的落地。

达数据:为企业级客户提供了文本智能审核系统、文档审核、垂直搜索 API以及对客户意见的洞察等功能,为一家全球知名的会计事务所节约了审核人力成本25%,帮助一家银行提高了工作效率,审计人员由800人减至600人。现已累计融资额超过2亿元,刷新中国民营企业融资纪录。

AI技术应用于智能写作的局限性和发展趋势

科技研发限制

一是机器难以辨别写稿材料的真假,容易制造假新闻。

2.对输出文本和优化目标缺乏客观而准确的评价标准。

机器难以理解复杂的语义,这会导致生成内容的语义易偏移。

4.在编写主观性很强的文本时,容易产生偏激的语言和极端的观点。

5.很难建立一个自动书写产品的价值参考系统。

六、机器情感分析,理解力较弱。

7.一个领域,一种体裁,一种机械写作模式,很难适用于其他内容。

8.不同用户的内容难以实现个性化。

9.聪明的文字书写将主宰市场,产生信息茧房和自动学习负循环。

十、智能文字的版权归属不明确。

11.原创性低的改编机器写作容易侵犯其他作者的作品。

研究动向

1.大体上、非结构化和小样本的数据处理能力不断增强。

神经网络模型逐步替代规则编写和统计模型。

三、计算机视觉技术在中文自然语言处理中逐渐得到应用。

四、逐步将机器翻译模式应用于智能书写的文本生成技术。

5.融媒发展需要推动各种媒体制作技术的综合开发。

6.全自动写作在主题选择、内容生成方面应用更多的用户画像技术。

7. RPA或将成为减少材料收集困难和文本管理费用的一项重要技术。

适用趋势

从文字纠正到文字预测。

从辅助创作到自动写作的转变。

3.从短文到故事性的长文本转换。

4.从资料资料类纪实文本到鉴赏类和营销类文本。

5.从单一的内容输出到互动的内容互动。

6.从数字文本到图像和视频的可视化发展

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