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智能写作时代:探索计算文学与文科计算化
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更新于2024-06-27
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"智能写作v2.0探讨了文科计算化的趋势以及智能写作在不同领域的应用。随着技术进步,计算文学、计算语言学和计算美学等新学科涌现,智能写作不仅涉及新闻业,还涵盖媒体、广告、自媒体和政府文档等多个方面。文章分析了智能写作的产业链,包括上游的创作工具、中间的内容审核和发布,以及下游的内容消费。智能写作产品如机器人记者主要应用于数据驱动的新闻报道,而互动小说和自动生成的书籍则展示了文学创作的新可能。 智能写手利用机器学习和深度学习技术,具备总结、解构重组和美学评估的能力。尽管目前市场上尚未见到具备美学能力的智能产品,但计算美学已经在尝试量化美的概念。新闻生产的理论如‘Particles理论’提出将新闻内容拆分成可重用的组件,提高效率。 在算法新闻的制作中,通常先确定主题,然后收集数据,通过算法进行内容生成。这一过程不仅可以快速产出新闻,还能在一定程度上进行定制化。此外,互动小说作为非线性叙事的一种形式,允许读者通过文本命令参与故事进程,增加了阅读的交互性和沉浸感。 智能写作v2.0展示了科技如何重塑写作和文学创作,以及这些变化对文科领域的影响。未来,随着技术的持续发展,智能写作将在更多领域发挥重要作用,推动文科计算化的进程,同时也将对传统的人类写作方式产生深远影响。"
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智能写作 v2
美食风味网络回到我们的文学作品的构建思路,首先,收集微博
文本内容;
其次,提取出用户饮食习惯等数据,主要使用分词、词性标注和
依存句法分析等 NLP 技术。那么如何抽取出用户饮食习惯呢?主要是
由三个条件组成的规则:
一条微博里含有词语“吃”;
与“吃”相关的句法关系为动宾关系;
“吃”的宾语为名词;
就可以判断发生饮食行为,进而提取出“吃”的宾语就是相关的
食物,从而形成饮食习惯数据。
最后,重新组织语言,把用户的饮食习惯数据书写出来。
- 情感弧线 emotional arcs
此项技术可以帮助我们分析故事的主要高潮和低谷。
作者使用了三种主要方法进行《哈利·波特》的情感弧线分析:奇
异值分解(singular value decomposition);以 Ward 的方法产生
故事的分层聚类;以及自组织映射机器学习方法来聚类情感弧线。情
感弧线是通过使用 hedonom.org 和 labMT 数据集分析滑动 10000
字窗口的情绪而构建的。
另外 hedonometer.org 网站还提供了许多其他书籍、故事、电
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