自动写作增强技术：基于排比句的中文文本生成

"这篇论文研究了面向自动写作的中文排比句抽取方法，旨在提升计算机自动生成文章的质量和吸引力。目前自动写作技术大多依赖于模板，导致生成的文章内容单一，缺乏修辞色彩。通过该方法，能依据主题和相似度计算，将实际写作中的排比句融入自动写作中，增强文章的生动性。方法主要包括分词、词性标注、标点匹配、共现词匹配和工整性校验等步骤，用于识别文献资料中的段内和段间排比特征。实验结果显示，该方法的准确性超过93%，相较于其他研究有更高的精确度。该研究由国家自然科学基金和江西省学位与研究生教育教学改革项目资助，由熊李艳、林晓乔和钟茂生等人合作完成，他们分别在软件工程、自然语言处理和数据挖掘等领域有所专长。" 这篇论文探讨了如何提高计算机自动写作的质量，特别是在增加文章的修辞效果方面。自动写作在人工智能领域具有重要意义，但现有的方法通常局限于使用固定的模板，因此生成的文章在内容和风格上较为单一。为了改变这一现状，研究者提出了一种新的中文排比句抽取方法。排比句是文学创作中常用的一种修辞手法，能够增强语言的表现力和感染力。 该方法首先对文本进行分词和词性标注，这是理解文本基础的预处理步骤。然后，通过标点匹配和共现词匹配来寻找具有排比特征的句子，这些句子通常在结构和语义上存在相似性。同时，工整性校验确保了提取的排比句在形式上也符合语言的规则。通过对段内和段间的排比特征进行自动识别，可以将这些富有表现力的句子融入到自动写作的流程中，从而丰富文章的表达和情感。 实验证明，该方法在排比句的抽取准确率上达到了93%以上，这是一个显著的进步，意味着自动写作的文章可以更接近人类创作的水平，更具吸引力。这项研究不仅提升了自动写作的效率，也为自然语言处理和数据挖掘领域的研究提供了新的视角和方法。通过这样的技术，未来的人工智能写作系统有望创作出更为生动、有深度的文本，进一步拓宽AI在文学创作领域的应用。