07詞匯聯(lián)想功能

對特定詞語，進行詞語的聯(lián)想。

比如對于“陰森”，能聯(lián)想到“走廊”，“森林”，“古堡”等名詞。

對于“太陽”，推薦“圓盤，金鑼，火爐，火球“等可以用來比喻的詞匯，用戶可以借助此功能來激發(fā)寫作靈感，或者據(jù)此寫一些比喻句。本功能在寫比喻句的時候尤其有幫助。

技術(shù)實現(xiàn)上，可以預(yù)先從大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動挖掘出聯(lián)想詞表，聯(lián)想詞表中記錄詞與聯(lián)想的詞之間的對應(yīng)關(guān)系，因此，根據(jù)聯(lián)想詞典可以確定出一個給定詞語對應(yīng)的聯(lián)想詞匯。

具體挖掘聯(lián)想詞表時，可以根據(jù)預(yù)設(shè)模板（如規(guī)定預(yù)設(shè)句式，如“就像…”）從名家名篇語料庫中挖掘出形容詞到名詞以及名詞到名詞的聯(lián)想詞表，也可以通過詞語搭配（可以限定詞性）統(tǒng)計從大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動挖掘獲得。

進一步的，在抽出聯(lián)想詞表的同時也可以抽取模板，再通過新的模板挖掘新的聯(lián)想詞，不斷迭代。

08靈感激發(fā)功能

在用戶寫作原文后，用人工智能相關(guān)技術(shù)在名家名作中精準地找到可供用戶參考的句子或段落，從而激發(fā)用戶靈感，提供修改的參考樣例，同時讓用戶通過學(xué)習(xí)名作來加強寫作水平。

簡單說，給寫手提供名家名言名句抄襲對象！

你寫的粗俗不堪，上不了臺面，沒關(guān)系，給你經(jīng)典造句對著抄。

技術(shù)實現(xiàn)上，可以從預(yù)先建立的文章庫中，選擇與寫作原文整體粒度匹配的切分文本單元中，作為候選文本；基于人工智能計算寫作原文與每個候選文本的相似度，根據(jù)相似度選擇預(yù)設(shè)個數(shù)的候選文本作為靈感激發(fā)信息。

具體的，首先建立一個高質(zhì)量的名家名作文章的庫，然后進行切分，切分分別按照句子，自然段落和多段落三個不同粒度進行切分，最后形成句子，自然段落，多段落三種切分文本單元。

其次，在用戶輸入寫作原文后，以寫作原文整體與文章庫中的切分文本單元進行比較，得到粒度匹配的切分文本單元作為候選文本。粒度匹配是指長度最相近的切分文本單元。

例如，寫作原文是句子時，則將文章庫中的句子作為候選文本；或者，寫作原文是段落時，將文章庫中的段落作為候選文本；或者，寫作原文是多段落時，將文章庫中的多段落作為候選文本。

再次，計算寫作原文與每個候選文本的相似度，根據(jù)相似度選擇預(yù)設(shè)個數(shù)的候選文本作為靈感激發(fā)信息。

計算寫作原本與候選文本的相似度時，可以根據(jù)應(yīng)用效果采用已有或?qū)�來出現(xiàn)的計算相似度的方案中的一種或幾種的融合。

其中一種計算相似度的方案是：抽取出用戶輸入的寫作原文中的關(guān)鍵實體詞（實體詞如命名實體，具體如地名、人名等）（或關(guān)鍵詞）以及主題詞（抽象出的原文主題，如體育、娛樂等）。如果用戶輸入的是長文本（如字數(shù)大于或等于預(yù)設(shè)字數(shù)），則使用主題模型和關(guān)鍵實體詞（或關(guān)鍵詞）兩個維度來計算候選文本與輸入文本的相似度。如果用戶輸入的是短文本（如字數(shù)小于預(yù)設(shè)字數(shù)），則可以使用GRNN或者CNN深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)加上關(guān)鍵實體詞（或關(guān)鍵詞）兩個維度來計算候選文本與輸入文本的相似度，最后根據(jù)相似度進行召回和排序，呈現(xiàn)給用戶。

09智能素材推薦功能

深度分析和理解用戶提供的寫作原文，為用戶推薦相關(guān)主題的寫作素材（如新聞，歷史故事），用戶也可以自己選擇想要的素材類型，比如新聞，歷史故事等（在圖片中沒有體現(xiàn)）。此功能在議論文寫作中非常實用。

技術(shù)實現(xiàn)上，基于人工智能抽取寫作原文的主題詞，并根據(jù)主題詞從預(yù)先建立的素材庫中，選擇主題相近的素材作為候選素材；根據(jù)主題模型計算寫作原文與每個候選素材的相似度，根據(jù)相似度選擇預(yù)設(shè)個數(shù)的候選素材作為智能推薦信息。

具體的，首先從公開的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)中抓取優(yōu)質(zhì)的新聞，人文歷史故事等候選素材，然后用摘要技術(shù)和文檔標簽技術(shù)分別對抓取的語料進行處理，生成相應(yīng)摘要和文檔標簽。

抽取出用戶輸入文本中的主題詞，然后與語料的標簽進行比對，召回一批候選的相近主題的素材，然后再使用主題模型計算用戶輸入與摘要的相似度，對候選的素材進行排序，將相似較高的呈現(xiàn)的素材的摘要呈現(xiàn)給用戶，用戶可以進一步通過點擊來查看素材原文。

可以通過搜集用戶的點擊信息，作為素材質(zhì)量水平的參考，并加入召回和排序的規(guī)則中去，不斷演進產(chǎn)品的效果。

10智能基礎(chǔ)改寫功能

具體的，在用戶輸入寫作原文后，在保證語義不變的情況下自動替換詞語，修改句子的樣式，改變語句語序等。如果用戶在某種情況下希望借鑒某一段文字，但不能原封不動地直接使用，就可以通過本功能進行自動地改寫。

技術(shù)實現(xiàn)上，可以采用兩種方案，其一是：基于人工智能，對寫作原文執(zhí)行如下項中的至少一項，得到寫作輔助信息：詞語替換、句子改寫、語序調(diào)整。其二是：采用基于人工智能建立的LSTM模型，確定與寫作原文對應(yīng)的智能基礎(chǔ)改寫信息。

具體的，本功能可以有兩種方案進行實現(xiàn)：第一種是將改寫任務(wù)分解成詞語替換，句子改寫和語序調(diào)整三個部分。詞語替換直接使用詞語替換推薦功能的技術(shù)方案（存在多個推薦詞語時選擇最優(yōu)的），句子改寫和語序調(diào)整可以使用規(guī)則模板，用語言模型進行過濾，去除低概率的改寫方案。

另外需要加入一定的隨機性，讓用戶每次點擊可以生成不一樣的改寫。第二種方案是使用LSTM（Long Short－Term Memory）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)人工標注的復(fù)述語料直接對句子進行序列到序列的生成。

11智能潤色改寫功能

具體的，在原有文章基礎(chǔ)上進行修改潤色，讓文章更有文采，更具文學(xué)性和可讀性。比如替換一些更“高級”的詞匯，增加一些形容詞和短句等。

技術(shù)實現(xiàn)上，基于人工智能對所述寫作原文進行詞語替換、句子改寫以及增加短語或短句，得到智能潤色改寫信息。

具體的，本功能主要可以分解為三個部分：詞語的替換，句子的改寫，以及增加詞語或短句。詞語的替換沿用詞語替換推薦功能的技術(shù)方案，使用最優(yōu)的替換結(jié)果。句子的改寫有兩種方案，方案一是人工配置一些潤色的規(guī)則，方案二是人工標注一些潤色的訓(xùn)練語料，用RNN或者LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行學(xué)習(xí)。增加詞或短句（比喻，描寫等）可以通過一定的模板挖掘從大數(shù)據(jù)語料中挖掘出實體或者主題對應(yīng)的描寫詞和描寫短句，并同時記錄下短句周圍的關(guān)鍵詞。

每次對輸入文本的句子作解析，用CRF模型或者句法分析規(guī)則找出句子的核心主體詞，然后根據(jù)周圍關(guān)鍵詞的匹配，添加合適的描寫詞或描寫短句。

本實施例中，由于加入了人工智能，特別是自然語言理解技術(shù)，功能更豐富更強大，更加智能。用戶可以直接輸入自己的寫作原文，利用多項功能對自己的文章進行改進。

       原文標題 : 忌憚百度AI技術(shù)？美國要讓其退市！AI領(lǐng)域，百度科研板凳有厚度！