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AI写小说语言不生动,像一个梗概,而不是引人入胜的小说阅读体验

回答

以下是关于解决 AI 写小说语言不生动问题的一些建议:

  1. 明确主题:参考《安·兰德的小说写作课》,认识到小说主题的重要性。可通过让 AI 进行头脑风暴,列出多个主题,然后由人类挑选。例如,在十个主题中,选择了既富有诗意又与每个人相关的第 7 个主题。
  2. 任务拆解:将小说创作任务拆解为确定主题、构思情节、丰富细化、串联成文再修改等步骤。
  3. 知识运用:运用如“小说的主题很重要,判断一部小说的美学价值,只需要了解作者的主题是什么、主题展开得如何”“要能够具体地表达抽象概念,不是用漂浮不定的空泛的词,而是具体的例子、描述、行动”等知识。
  4. 优化修改:让 AI 修改自己写的内容时,起初效果不佳,可尝试更换框架(如 Arthur 的框架)、添加详细的 skill set,能得到不同侧重点的结果。此外,使用表格能打破 AI 的叙事习惯,使生成的文字不那么“AI 腔”,有利于精准控制。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

南瓜博士:人的用处——我在人机协作小说创作中找到的存在感

《安·兰德的小说写作课》第三章——主题和情节,文中说:“本质上,重要的不是作者明说的信息,而是暗中投射出来的价值观和人生观。所有的人,无论他是否意识到了,都有自己的一套哲学,因此,所有的故事都暗含哲学思想。……你的故事一定要有主题。”可谓是一语惊醒梦中人。我这才意识到之前群里交流的AI腔很重的小说让人索然无味的首要原因:为啥要写,这小说想表达啥?因此,我确定了首先要给自己的参赛作品明确一个主题。写什么主题呢?交给AI头脑风暴。我先让GPT对安·兰德写作课第三章做总结,再提要求找一些“日常但又深刻的”主题。AI一口气列出十个,我迅速做出判断:2,5,6,8,9——更适合中长篇好好讲故事,要通过2000字的微型小说来表达困难了些。1,3——和人类价值观过于对齐的AI写出来大概率是伟光正文章,不够吸引人。4,10——科幻小说在参赛作品中会占绝大多数,容易陈词滥调。7,很有诗意,又和每个人都相关,就它了。用什么故事来表达呢?继续让AI想:

南瓜博士:人的用处——我在人机协作小说创作中找到的存在感

《安·兰德的小说写作课》第三章——主题和情节,文中说:“本质上,重要的不是作者明说的信息,而是暗中投射出来的价值观和人生观。所有的人,无论他是否意识到了,都有自己的一套哲学,因此,所有的故事都暗含哲学思想。……你的故事一定要有主题。”可谓是一语惊醒梦中人。我这才意识到之前群里交流的AI腔很重的小说让人索然无味的首要原因:为啥要写,这小说想表达啥?因此,我确定了首先要给自己的参赛作品明确一个主题。写什么主题呢?交给AI头脑风暴。我先让GPT对安·兰德写作课第三章做总结,再提要求找一些“日常但又深刻的”主题。AI一口气列出十个,我迅速做出判断:2,5,6,8,9——更适合中长篇好好讲故事,要通过2000字的微型小说来表达困难了些。1,3——和人类价值观过于对齐的AI写出来大概率是伟光正文章,不够吸引人。4,10——科幻小说在参赛作品中会占绝大多数,容易陈词滥调。7,很有诗意,又和每个人都相关,就它了。用什么故事来表达呢?继续让AI想:

南瓜博士:平生第一次写小说获奖,是AI帮我的!

1.作为一名小说创作的门外汉,开工前我草草翻了《安兰德的小说写作课》,从中学到两条:1)小说的主题很重要。判断一部小说的美学价值,只需要了解作者的主题是什么、主题展开得如何。2)要能够具体地表达抽象概念,不是用漂浮不定的空泛的词,而是具体的例子、描述、行动。再加上故事吸引人需要起承转合这个常识,靠着这一点点皮毛知识,我将任务拆解成确定主题、构思情节、丰富细化、串联成文再修改这么几个步骤,写出来的小说比直接一条命令让AI写的要丰满充实许多。2.让AI修改它自己写的内容时,起初效果非常不好,即便用上CoT或ICL也还是傻乎乎。换成Arthur的框架、添加了详细的skill set后就靠谱很多,用不同的skill set也能得到不同侧重点的结果。1.表格是一种正确使用能获得奇效的手段。它打破了AI的叙事习惯,让生成的文字不那么“AI腔”,而且非常有利于精准控制。

其他人在问
小说创作类型的ai
以下是关于小说创作类型的 AI 相关信息: 在写作方面,有多种 AI 产品可供选择。例如,ChatGPT 在领跑,同时像 Sudowrite 和 Verb.ai 这样的产品也出现了,用于更专业化的写作类型,比如小说。 如果您想用 AI 把小说做成视频,具体的制作流程如下: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 以下是一些可以利用的工具及网址: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。 网址: 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址: 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。 网址: 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。 网址: 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址: 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。 网址: 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址: 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。 网址: 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-11-17
可以写小说的ai软件
以下是一些可以写小说的 AI 软件: Novel.ai:AI 写小说领域的头部应用,是典型的 LLM 产品。其产品功能复杂,但使用模式简单,利用 LLM 的续写能力将写作改造成交互式的文本生成,渐进式生成小段,用户可自由更改或继续生成下一个小段,并基于写作业务抽象出模型风格、写作方式、故事世界、记忆等细分功能。本质上还是构造 Prompt,交互式、渐进式的 Prompt 构建会极大降低使用门槛。 Character.ai:大名鼎鼎的角色扮演类 AI 陪伴产品,服务游戏和二次元用户。使用简单,就是选角色对话,创建也很简单,角色的核心差异靠不同的详细描述,开放用户角色 Prompt 可见。 如果您想用 AI 把小说做成视频,这是一个涉及多个步骤的过程,通常包括以下方面: 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 以下是一些可以利用的工具及网址: Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。网址: Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。网址: Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。网址: Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址: Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址: VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址: 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址: 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址: 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-11-14
可以写小说得ai
以下为您介绍一些关于可以写小说的 AI 相关内容: 2016 年,由人工智能撰写的《电脑写小说的那一天》小说成功通过了日本“星新一文学奖”的初选。Sony 开发的 DeepBach AI 在深度学习巴赫后,创作出的仿巴赫音乐,在 1600 位听众里,骗过了超过一半的人。如今,人工智能已经能生成真假难辨的视频、极具艺术感的图像,并在挑战文学、音乐、绘画、影视等原本属于艺术创作的领域。 Novel.ai 是 AI 写小说领域的头部应用,是典型的 LLM 产品。其产品功能复杂但使用模式简单,包括利用续写能力将写作改造成交互式文本生成、渐进式生成小段、抽象出模型风格等细分功能,本质上还是构造 Prompt,交互式、渐进式的 Prompt 构建会极大降低使用门槛。 如果想用 AI 把小说做成视频,制作流程如下: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-11-14
怎么训练自己的小说大纲模型
训练自己的小说大纲模型可以参考以下步骤: 步骤一:创建数据集 1. 进入厚德云模型训练数据集,网址为:https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 。 2. 在数据集一栏中,点击右上角创建数据集。 3. 输入数据集名称。 4. 可以上传包含图片+标签的 zip 文件,也可以只有图片没有打标文件(之后可在 c 站使用自动打标功能)。 5. 也可以一张一张单独上传照片,但建议提前把图片和标签打包成 zip 上传。 6. Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配,例如:图片名“1.png”,对应的达标文件就叫“1.txt”。 7. 上传 zip 以后等待一段时间。 8. 确认创建数据集,返回到上一个页面,等待一段时间后上传成功,可以点击详情检查,可预览到数据集的图片以及对应的标签。 步骤二:Lora 训练 1. 点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集,点击右侧箭头,会跳出所有上传过的数据集。 3. 触发词可有可无,取决于数据集是否有触发词。 4. 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 5. 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数,厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置,可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 6. 可以按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需要消耗的算力。 7. 然后等待训练,会显示预览时间和进度条。训练完成的会显示出每一轮的预览图。 8. 鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有个生图,点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 步骤三:Lora 生图 1. 点击预览模型中间的生图会自动跳转到这个页面。 2. 模型上的数字代表模型强度,可以调节大小,正常默认为 0.8,建议在 0.6 1.0 之间调节。 3. 也可以自己添加 lora 文件,点击后会显示训练过的所有 lora 的所有轮次。 4. VAE 不需要替换。 5. 正向提示词输入写的提示词,可以选择基于这个提示词一次性生成几张图。 6. 选择生成图片的尺寸,横板、竖版、正方形。 7. 采样器和调度器新手小白可以默认不换。 8. 迭代步数可以按照需求在 20 30 之间调整。 9. CFG 可以按照需求在 3.5 7.5 之间调整。 10. 随机种子 1 代表随机生成图。 11. 所有设置都好了以后,点击开始生态,生成的图会显示在右侧。 12. 如果有哪次生成结果觉得很不错,想要微调或者高分辨率修复,可以点开那张图,往下滑,划到随机种子,复制下来,粘贴到随机种子这里,这样下次生成的图就会和这次的结果近似。 13. 如果确认了一张很合适的种子和参数,想要高清放大,则点开高清修复,可以选择想放大的倍数。新手小白可以就默认这个算法,迭代步数也是建议在 20 30 之间,重回幅度根据需求调整,正常来说在 0.3 0.7 之间调整。 今日作业 按照比赛要求,收集六个主题中一个主题的素材并且训练出 lora 模型后提交 lora 模型与案例图像。提交链接:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnpJAtTjID7cIcNsWB79XMEd 。 另外,直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型的步骤如下: 1. 确保后面有一个空格。然后将 requirements_win.txt 文件拖到命令提示符中(如果在 Windows 上;否则,选择另一个文件 requirements.txt)。拖动文件将在命令提示符中复制其路径。 2. 按 Enter 键,这将安装所有所需的依赖项,使其与 ComfyUI 兼容。请注意,如果为 Comfy 使用了虚拟环境,必须首先激活它。 3. 教程: 图像必须放在一个以命名的文件夹中。那个数字很重要:LoRA 脚本使用它来创建一些步骤(称为优化步骤…但别问我是什么^^’)。它应该很小,比如 5。然后,下划线是必须的。 对于 data_path,必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。例如:C:\\database\\5_myimages ,必须写 C:\\database 。 对于参数,在第一行,可以从 checkpoint 文件夹中选择任何模型。据说必须选择一个基本模型进行 LoRA 训练。但也可以尝试使用微调。
2024-11-12
ai写小说,哪个软件更好,推荐三个
以下为您推荐三个用于 AI 写小说的软件: 1. Novel.ai:AI 写小说领域的头部应用,是典型的 LLM 产品。其产品功能复杂但使用模式简单,利用 LLM 的续写能力将写作改造成交互式的文本生成,渐进式生成小段,用户可自由更改或继续生成下一个小段,并基于写作业务抽象出模型风格、写作方式、故事世界、记忆等细分功能。本质上还是构造 Prompt,交互式、渐进式的 Prompt 构建会极大降低使用门槛。 2. Character.ai:大名鼎鼎的角色扮演类 AI 陪伴产品,服务游戏和二次元用户。使用简单,就是选角色对话,创建也很简单,角色的核心差异靠不同的详细描述,开放用户角色 Prompt 可见。 3. 筑梦岛:国内的同类产品,和角色聊天、捏角色是共同主题,捏角色的产品化本质是收集信息产生高质量角色 Prompt 的过程,基于聊天模式微创新了很多衍生玩法。
2024-11-07
可以帮我找一款写小说的智能体吗
以下为您推荐几款可用于写小说的智能体: 1. GPT:可以通过设定角色、情节等引导其生成小说内容。 2. 诗歌相机(Poetry Camera):让摄影机去“所见”,让人工智能去“所感”,用技术手段实现文学中难以量化的表达。 3. 在人机协作小说创作中,可以利用 GPT 并采用接龙创作的方式,如让作家们讨论共创,人类掌舵控制情节走向。
2024-11-05
我是一个有着20年logo设计经验的资深设计师,我想为一个心理精神科诊所设计一套VI,请推荐一个AI软件
目前在 VI 设计方面,有一些常用的 AI 软件,比如 Adobe Illustrator ,它具有强大的绘图和编辑功能,能够满足您对高质量图形设计的需求;还有 Sketch ,其界面简洁,操作相对便捷。不过,具体选择哪款软件还需根据您的个人使用习惯和具体设计要求来决定。
2024-11-18
喂AI文档,表格不识别怎么办
如果 AI 文档中的表格不被识别,您可以参考以下内容: 召回排序过程中会过滤掉标题里携带了【已废弃】、【已过期】、【已停用】、【已删除】、【已作废】、【已过时】、【弃用】等字眼的片段。如果某些文档已经过期、内容不再准确,但是又需要保留存档,可以在文档总标题里加上关键字眼,避免这些文档进入问答、影响答案的准确性。 当前文档里插入的表格(包括普通表格、电子表格、多维表格)内容虽然已经能被 AI 识别,但是识别效果还在进一步提升中。某篇文档如果主要用于 AI 智能问答,现阶段为了保证更好的问答效果,可以尽量都使用普通文本描述,避免大量有价值的信息都包含在表格中。 随着飞书团队持续丰富支持识别的数据类型,这些局限会逐渐消除、问答效果也会持续提升。
2024-11-18
怎么通过AI辅助创作一个小程序
以下是通过 AI 辅助创作小程序的步骤: 1. 基础小任务 让 AI 按照最佳实践为您写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,从而学会必备的调试技能。 如果使用 o1mini,可以在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本(Windows 机器则是 create.cmd),运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本”,勤勉的 o1mini 会为您生成代码并给出提示,复制粘贴并执行即可一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求 通过与 AI 的对话,逐步明确项目需求。如果您是训练有素的产品经理,可以忽略这一步。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,包含影响技术方案选择的细节,后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 案例参考 您可以参考以下案例获取更多灵感和方法: 使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频:这个笔记本演示了如何通过视频使用 GPT 的视觉功能。GPT4 不直接将视频作为输入,但可以使用视觉和新的 128 K 上下文 widnow 来同时描述整个视频的静态帧。 开发:GLM 等大模型外接数据库:可以调整 prompt,匹配不同的知识库,让 LLM 扮演不同的角色,如上传公司财报充当财务分析师、上传客服聊天记录充当智能客服、上传经典 Case 充当律师助手、上传医院百科全书充当在线问诊医生。 开发:微信小程序:手把手教如何利用 chatgpt 来实现微信小程序的搭建,包括注册和开发上线。 开发:知识库/聊天机器人搭建安全提示词 prompt 。 需要注意的是,在开发过程中可能会遇到挫折,如问题描述不清楚导致得到错误指引、AI 给出的方案复杂或代码正确但其他配置错误等。小白最好通过 AI 能直接搞定的小项目先学明白背后的原理,在此基础上开发复杂项目,同时最好有人类导师将任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时帮助解决问题。
2024-11-18
AI目前最新发展是什么
AI 目前的最新发展包括以下几个方面: 1. 技术发展历程: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 2. 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 3. 产品设计和商业化思路的变化: 从通用能力到专业化细分:如图像生成(Midjourney、Stable Diffusion 等)、视频制作(Pika、Runway 等)、音频处理(各种 AI 配音、音乐生成工具)等,每个细分领域的产品都在不断提升核心能力,为用户提供更精准和高质量的服务。 商业模式的探索与创新:ToB 市场的深耕(如针对内容创作者的 ReadPo)、新型广告模式(如天宫搜索的“宝典彩页”)等,从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 此外,AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。新手可以通过持续学习和跟进,关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流来保持对最新发展的了解。
2024-11-18
AI 在营销获客的落地应用有哪些
以下是 AI 在营销获客方面的落地应用: 1. 医疗行业: 疾病的诊断与预测。 药物研发。 个性化医疗。例如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 2. 广告营销行业: 从初期的市场分析、中期的客户转化到后期的客户复购均可参与,为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验。 对于广告图案的生成,可通过 AI+设计相关的 SOP 来提高效率。 降低内容制作成本并加速创意的实现过程。 具体案例: 亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签来论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”。 雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版来帮助销售其酸奶品牌。 Stitch Fix 服装公司使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 美泰使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。 3. 汽车行业: AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”,包括汽车+热点营销、用户画像预测、营销内容创作、内容审核、用户评论回复,以及“一键生图”符合营销要求。 AI 提升“销售体验”,引导“留资或下单”,如智能“试驾”促进“转化”、“金牌销售”智能导购、“互动游戏”智能导购。 AI 提升“销售能力”(专业知识/销售话术),基于汽车销售的各个场景和环节自动出题,用户答题后进行得分评估和给出建议。还可复制到其他学习类场景,增加“对话”或者“情景模拟”的形式开展,如 AI 扮演客户进行销售对练。
2024-11-18
你是ai领域专家,我是新手小白,给我一些入门nlp的系统性建议
以下是给您的入门 NLP 的系统性建议: 自然语言处理(NLP)是人工智能领域的重要分支,其起源早于“人工智能”概念的诞生,艾伦·图灵在开创性论文《计算机器与智能》中提出的“图灵测试”是该领域被广泛认可的起点。这个概念涵盖了自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两大核心领域。 对于新手入门 NLP,首先要理解 NLP 的基本概念和发展历程,了解其在人工智能中的重要地位。深入学习“图灵测试”的理念,体会让计算机与人类自然流畅对话的目标。 重点掌握 NLU,学会让机器准确理解人类语言的复杂性和微妙之处。同时关注 NLG,研究如何让机器生成流畅、自然、符合语境的人类语言。 通过实际案例和项目实践,加深对 NLP 核心领域的理解和应用能力。
2024-11-18