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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