这是一个创建于 1482 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
- 这几天刷视频看到了 ai 续写的文章
- 之前虽然说不干这行吧,但是也看过一些教程
- 基本上都是分类问题,判断问题,还从来没接触过这种自主写文章的
- 当时在想,是不是通过上下文语境判断是哪个文字片段插入进去,但是发现好像插入的文本相关人物地点环境也对得上...所以有点陷入知识盲区了...
- 不要求会(其他的人工智能我也不会写),但是只想搞懂原理,以后别被忽悠瘸了...
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LeslieLeung 2022 年 1 月 11 日 via iPhone  1
不算特别懂，推荐看看 GAN （生成式对抗网络）的论文，能够模仿前面的写作风格的，跟图像那些的风格应该类似。
语言模型（ w2v 、BERT ）本来就是预测接下来出现的文字的，能做到续写也蛮自然的。 另外想知道续写怎么实现的去看续写相关的论文就好了啊..？ |
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wszgrcy OP @LeslieLeung 因为隔行如隔山,所以才需要一位大佬给关键词让我接下来找到搜索方向[抱拳]
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Rivers7 2022 年 1 月 11 日 1
应该是属于自然语言处理的范畴吧
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princelai 2022 年 1 月 11 日 1
你先把 ngram 和隐马尔科夫模型弄懂了就知道是什么原理了
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paopjian 2022 年 1 月 11 日 1
GPT2 开源了,可以去看下,文本生成任务
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Morriaty 2022 年 1 月 11 日 2
原理其实就是一个贝叶斯公式，已知上下文（条件），求最大概率目标文本段（条件概率），继而衍生出 Ngram / 马尔科夫 / word2vec / gpt 等等等等，搜下「 language model 」或者「 NLG 」
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Juszoe 2022 年 1 月 11 日 1
ai 续写大多是基于 GPT2 、GPT3 做的，基本原理就是给出一段文字，预测下一个词是什么。
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jr55475f112iz2tu 2022 年 1 月 11 日 1
关键词：
GPT-3 （未开源，只能申请调用 API ） GPT-2 （已开源） GPT 2 中文 NLG 自然语言生成 |
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ttgo 2022 年 1 月 11 日
加强版的「成语接龙」。
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