文章句子采集软件(百度智能写作机器人究竟是如何取代人类的？(图))

　　文章句子采集软件(百度智能写作机器人究竟是如何取代人类的？(图))

　　2016年，百度在内容生态领域全力以赴。借助人工智能（AI）、自然语言处理（NLP）、深度学习（Deep Learning）等技术和数百万用户标签，推出个性化信息流。同时，百度战略产品“百家号”预计在2017年分100亿元给内容生产者，以鼓励个人和机构入驻和参与内容创作。

　　在众多内容生产者中，一位特殊的“作者”尤为引人注目——那就是百度去年推出的智能写作机器人（Writing-bots）。据了解，百度智能写作文章可覆盖社会、金融、娱乐等15个类别，可在体育新闻、热点新闻等多个领域实现全机创作。

　　图 1：百度智能书写机器人示例文章

　　从目前的写作情况来看文章，百度智能写作机器人在语言组织、语法和逻辑处理方*敏*感*词*有相当的能力，甚至可以用专业术语分析新闻事件，写作质量几乎接近人类水平。

　　那么，百度的智能写作机器人究竟是如何写稿的呢？机器写作是否有望在未来取代人类？带着对这位“神秘作者”的好奇，我们与百度智能机器写作团队展开对话，试图揭开机器人写作背后的奥秘。

　　Q1. 为什么想到让机器人来写稿子？百度智能书写机器人的研发背景是什么？

　　答：2016年，百度建立了“搜索+信息流”双向智能适配的信息分发2.0模型。由于信息流产品和百家号的快速发展，用户对信息阅读的需求增加。同时我们发现一些用户感兴趣的内容，比如彩票、股票、旅游等话题，很少被信息文章覆盖，所以资源比较紧缺，所以希望结合起来凭借百度自然语言处理、大数据分析、人工智能等技术优势，通过机器编写的方式，聚合全网信息和百度优质资源，快速产出满足用户需求的文章，

　　Q2.目前百度智能书写机器人可以写哪些类型的文章？是否可以实现原创？

　　A：目前我们的智能书写机器人生产的文章主要有三种：速报、知识和信息聚合。快报，比如游戏资讯、股讯快报等，对时效性要求比较高，需要即时生成结果文章。知识主要是科普文章，比如教育（诗歌、历史知识）、生活（食谱、保健知识）、旅游等。知识文章的数据内容主要来自百度知识库全网优质资源。通过对优质数据资源的组织聚合和计算推理，为用户提供更丰富的知识和信息。信息聚合类是基于全网实时信息数据，根据用户关注点，生成用户感兴趣的以话题为中心的信息文章。对作品做一些拓展和盘点和其他信息；对于热点事件，我们会分析汇总事件的发展过程和关键信息，形成事件上下文，方便用户了解事件全貌。这种类型的文章是基于已有的信息，重新智能聚合生成一个新的文章。我们会分析汇总事件的发展过程和关键信息，形成事件上下文，方便用户了解事件全貌。这种类型的文章是基于已有的信息，重新智能聚合生成一个新的文章。我们会分析汇总事件的发展过程和关键信息，形成事件上下文，方便用户了解事件全貌。这种类型的文章是基于已有的信息，重新智能聚合生成一个新的文章。

　　从技术上看，主要分为两类：

　　Q3.百度智能写作在技术上是如何实现的，创作的基本流程是什么？

　　A：我们整体的智能写作是基于大数据分析、内容理解、自然语言生成等技术实现的。基本创作流程主要分为数据采集、数据分析、自动投稿、审稿发等环节。“自动写稿”的核心过程通常包括文档规划、微规划、表面实现三个阶段，分别解决写什么、怎么写、如何润色呈现稿件。题。例如，文档规划需要确定要编写什么内容以及使用什么结构来编写它。微观规划更详细，具体如何写每段、每句、每一个标题，以及内部结构组织。

　　图2：百度智能文章生成流程

　　Q4.百度智能写作有什么特点和优势？实际应用如何？

　　A：目前媒体报道的写作机器人大多针对体育、金融等特定领域。我们的智能写作文章类型更加多样化，覆盖领域更广，可以实现个性化推荐和订阅。总体而言，实际用户需求、海量数据资源、先进技术积累、产品应用反馈迭代，形成了百度智能写作的独特价值和优势。

　　我们智能写作的文章类型和主题来源于实际的用户和产品需求。根据对信息流产品的内容分布和用户兴趣点分布的分析，我们确定了三种文章类型：快报型、知识型和信息聚合型，分别用于改进产品中的三类需求满足问题：高时效性要求、中长尾要求、热点话题信息的高效获取。在具体话题的选择上，我们根据用户兴趣点的分布情况确定话题覆盖优先级。目前，百度智能写作的文章已涵盖电影、美食、旅游、汽车、创业、地产等50多个话题。

　　百度在数据资源和人工智能技术方面的积累，为智能机写作的研发提供了强有力的支持。

　　数据方面，除了拥有大量全网优质数据外，百度还有大量自建优质数据，包括百度阿拉丁（优质资源开放平台）、百度知道、百度百科、知识图谱等，不仅可以支持基于文章生成的结构化数据，还可以支持基于内容聚合的文章生成。百度阿拉丁的时效结构化数据，如体育赛事、彩票、股票信息、恶劣天气预警等，是快报类文章生成的数据基础。百度百科、百度知道和知识图谱是知识文章的重要数据源。以百度百科中的城市百科为例，城市百科收录了大部分城市的景点、美食、文化排名的数据。这些数据可以与对应的景点和美食的描述数据相结合，生成城市旅游、美食、文化。介绍 文章。同时，基于海量的用户行为日志数据，可以准确捕捉对这些内容感兴趣的用户，实现对生成内容的个性化推荐和满意度。

　　在技​​术方面，百度在内容理解、语言生成、知识推理、机器学习等方面的技术积累是智能机器写作的重要技术基础。以信息聚合类文章的生成为例：首先，聚合类文章的主题选择和信息内容获取是基于内容理解和用户理解技术。利用百度自建的注意力图（主题、实体、事件标签、标签之间的关系）和标签预测技术，我们给每一个信息内容打上注意力标签，同时可以根据用户获取用户的注意力' 搜索或阅读行为。点标签，即用户的兴趣点。这样，获取用户感兴趣的话题，根据内容标签获取相关话题的信息内容。其次，基于内容理解和生成技术，对同一主题的内容进行压缩和聚合。相关技术包括：事件分析、主题聚类、事件上下文提取、自动摘要、标题生成、结构生成等，而机器学习和知识推理是这些技术的基本实现方法。图3以事件上下文类型文章的生成为例，说明聚合类型文章的编写所依赖的主要技术。可见，百度深厚的技术积累为智能机写作提供了强大的技术支撑。并且可以根据内容标签获取相关主题的信息内容。其次，基于内容理解和生成技术，对同一主题的内容进行压缩和聚合。相关技术包括：事件分析、主题聚类、事件上下文提取、自动摘要、标题生成、结构生成等，而机器学习和知识推理是这些技术的基本实现方法。图3以事件上下文类型文章的生成为例，说明聚合类型文章的编写所依赖的主要技术。可见，百度深厚的技术积累为智能机写作提供了强大的技术支撑。并且可以根据内容标签获取相关主题的信息内容。其次，基于内容理解和生成技术，对同一主题的内容进行压缩和聚合。相关技术包括：事件分析、主题聚类、事件上下文提取、自动摘要、标题生成、结构生成等，而机器学习和知识推理是这些技术的基本实现方法。图3以事件上下文类型文章的生成为例，说明聚合类型文章的编写所依赖的主要技术。可见，百度深厚的技术积累为智能机写作提供了强大的技术支撑。其次，基于内容理解和生成技术，对同一主题的内容进行压缩和聚合。相关技术包括：事件分析、主题聚类、事件上下文提取、自动摘要、标题生成、结构生成等，而机器学习和知识推理是这些技术的基本实现方法。图3以事件上下文类型文章的生成为例，说明聚合类型文章的编写所依赖的主要技术。可见，百度深厚的技术积累为智能机写作提供了强大的技术支撑。其次，基于内容理解和生成技术，对同一主题的内容进行压缩和聚合。相关技术包括：事件分析、主题聚类、事件上下文提取、自动摘要、标题生成、结构生成等，而机器学习和知识推理是这些技术的基本实现方法。图3以事件上下文类型文章的生成为例，说明聚合类型文章的编写所依赖的主要技术。可见，百度深厚的技术积累为智能机写作提供了强大的技术支撑。事件分析、主题聚类、事件上下文提取、自动摘要、标题生成、结构生成等，而机器学习和知识推理是这些技术的基本实现方法。图3以事件上下文类型文章的生成为例，说明聚合类型文章的编写所依赖的主要技术。可见，百度深厚的技术积累为智能机写作提供了强大的技术支撑。事件分析、主题聚类、事件上下文提取、自动摘要、标题生成、结构生成等，而机器学习和知识推理是这些技术的基本实现方法。图3以事件上下文类型文章的生成为例，说明聚合类型文章的编写所依赖的主要技术。可见，百度深厚的技术积累为智能机写作提供了强大的技术支撑。以举例说明聚合类型文章的编写所依赖的主要技术。可见，百度深厚的技术积累为智能机写作提供了强大的技术支撑。以举例说明聚合类型文章的编写所依赖的主要技术。可见，百度深厚的技术积累为智能机写作提供了强大的技术支撑。

　　图3 事件上下文类型文章生成的主要技术

　　目前，我们的智能写作机器人已经在百家号和百度信息流产品中积累了近万篇文章，阅读量超过1000万。图4是智能机器人撰写的新闻示例，包括一般领域新闻、生活新闻、体育新闻等。随着产品的应用，我们可以积累更多的数据和用户反馈，不断实现新闻的更新和迭代。技术。

　　图4：百度智能机器人写作应用示例

　　Q5.智能书写技术最大的难点是什么？百度以后会尝试写深入的文章吗？

　　A：在写作文章时，人类作者通常对数据、内容和主题有很深的理解，可以进行演绎、推理、联想，完成更深入的报道，充分表达自己的观点和立场。相比之下，机器比数据分析和标准化写作要长，在深入理解自然语言、让稿件有观点有立场方面还有很大的提升空间。

　　在深度文章写作方面，我们也在做一些探索和尝试，比如情感分析等研究，试图让机器写作更接近人类，甚至希望有朝一日它有它的存在。有自己的立场和观点，更加人性化。但就目前而言，我们的智能写作机器人将更加关注用户需求，专注于数据分析和客观的文章写作，努力帮助内容创作者减少重复工作，节省更多精力，写出更优质的深度内容。

　　Q6.百度智能书写机器人背后的团队组成是怎样的？

　　A：我们的智能机写作研发团队成员来自百度阿拉丁团队、NLP团队、知识图谱团队、互联网数据研发团队、质保团队等不同部门。在研发初期，主要通过小规模数据样本和简单的人工处理来实现技术探索和原型制作。产品落地。

　　Q7.在内容创业迎来新风口的时刻，百度推出战略产品百家号，并分百亿鼓励内容原创，您如何看待两者的关系智能写作机器人和内容生产者？关系？百度智能写作下一步的发展目标是什么？

　　A：我们认为，智能写作机器人与内容生产者的关系主要有两个：一是“替代”，用机器代替作者重复的、规范的写作和客观的数据聚合劳动，让作者更好的投入到内容中。 文章 的创作深度。二是“服务”。人工智能可以通过大数据帮助深度写作文章的作者高效地采集语料和资料并进行初级处理。同时，还可以基于行业深度结构化数据完成基础数据分析。以及文章生成作品，服务内容制作者，提高写作效率。而这就是我们智能写作未来的发展目标——人机混合编辑。

　　Q8.百度智能写作机器人和人类有什么区别？未来会完全取代人类吗？

　　答：与人类相比，智能书写机器人可以说是各有千秋。一是智能写作必须速度快，能够在短时间内采集大量的数据和信息完成创作，二是具有特别强的数据分析和采集能力。一个人一天读一百篇文章的文章是很多的，但机器可以不知疲倦地学习，随时随地采集和生产内容。虽然人类写作比机器耗时长、成本高，但人们可以推断和联想一个事件，从更丰富的层面进行创作，表达自己的观点和立场。这是一个不可替代的优势。因此，在可预见的未来，我们认为机器完全取代人类的可能性不大。对于能够深耕文章内容并有独立意见的内容创作者来说，智能写作机器人不仅无效。它将成为“抢工作”的替代品，而是成为帮助作者制作优质内容的贴心助手。