众所周知，人工神经网络和深度学习是当前人工智能技术的前沿，目前的产品主要集中在两者上。大多数写作机器主要使用NLP（自然语言处理）技术和深度学习。前者擅长文本处理和语言逻辑，后者则是机器学习的主要工具。
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现代人工智能通常是早期专家系统的一种转变，但其实质早已过去。专家系统曾在八十年代流行起来。它可以根据知识库的规则解决专业领域的问题，因此严重依赖于逻辑编程语言Prolog，它本身没有学习能力。写作机器的自然语言处理采用专家系统的算法，对自然语言的结构生成，抽象构建，文本推荐和文档规划有明显的效果。但是，如果没有深度学习的祝福，写作AI的智商会降低。摊位。
深度学习的优势之一是无监督学习或半监督学习。它可以从更多未标记的数据中提取特征。与监督学习的人工监督学习相比，其算法效率更高，应用更广泛。事实上，深度学习也使用非监督式和监督式学习。前者是自下而上的学习，后者则用于自上而下的调整。
深度学习的另一个优势是它的“深度”构建了隐藏的神经网络层。就像人脑的结构一样，不同的神经元处理不同的任务，并且在神经元之间存在逻辑层次和层次结构。分工从信息输入到信号抽象，抽象层次从低层传导到高层次。深度学习的中间网络取决于此。没有足够的深度，它不能完成足够复杂的任务。这就解释了为什么近年来，随着深度学习的兴起，人工智能的智商呈指数增长，因此写作机器人能够在普通大众眼中体面地工作。