今天谈谈基于人工智能NLP高质量文章伪原创工具，我们知道语言复杂性非常非常大，中文本身就博大精深，即使是人类，读懂一篇文章的意思也是需要一定水平的，那么人工智能是如何处理中文，如何达到高质量文章伪原创，下面通过几个技术点来分析下，如果想直接测试文章伪原创工具点这里：小发猫高质量文章伪原创工具
与图像和语音相比，语言似乎更复杂
视觉和听觉作为人类与外界沟通的两种主要感受，经历了长期的演变。大多数动物都开发了视觉和听觉系统，其中许多比人类更发达。在视觉方面，鹰的视野比人类更加发达，许多动物在夜间也有强烈的视觉，这是人类无法比拟的。但是人类视觉应该有更多高级概念性的东西，因为人类的大脑有很多概念，所以视觉系统可以处理更多的概念。例如，人类可以使用钢铁并且对汽车有微妙的视觉感知，但对于狗，这些东西可能属于其他类别，他们可能只关注食物、异性恋、天敌。
对于听觉系统也是如此，其中许多动物具有比人类更高的听力和精确度。但他们也关心很多事情，主要是猎物或天敌的声音。
我认为人与大多数动物的最大区别在于社交性。社交需要沟通，所以语言非常重要。一些动物群落，如狼或猴子，也具有一定的社会性质。狼和狩猎之间也有匹配。猴子有严格的等级制度，但它比人类社会简单得多。一个人的能力是非常有限的，但人类社会是非常强大的，实际上用蚂蚁非常简单，但整个蚁群非常聪明。
作为交流，人类至少有两种主要的视听方式，但最终主要的交流语言是建立在听觉的基础上的。为什么进化论不选择视力？当然可能存在意外因素，但我们可以分析（或猜测）可能的原因。
你可能会说声音可以通过不同的发音表达更多的概念，声音是一个时间序列信号，可以用更长的声音代表更复杂的概念。
但这没有意义。人类可以发出比动物更多种类的声音，这也是进化的结果。您还可以用脸或肢体表达许多不同的概念，就像残疾人的手语或嘴唇语言，或科幻小说中的面部表情交流《三部曲》。如果你进化，你的面部肌肉肯定会更发达，以表达更多的表达。
至于时间，没有更多，手语也是定时的
当然，声音比视觉有很多优点：
声音可以通过声波的衍射绕过障碍物，这对于光是不可能的（至少可见光波是不可接受的）
推导的结果是声音传播得比光更远。
在晚上，声音可以工作，视力不好（事实上，夜视能力也在不断发展）声音在各个方向，视觉必须是直的（当然有些动物可以看到360度），你无法看到他面对你的人的表情。
可以做很多分析，但无论如何，历史都不能重新选择。事实是人类进化选择了声音，因此言语已经成为语言的一部分。
所以说单独讲话而不是语言，并没有多大意义。
当然，为了节省，语言开发出类似文本的东西，但文本是通过视觉感受到的，但愿景只是将文本映射到概念。一些字符，如汉字象形图，与视觉图像有关，但它们越抽象，与视觉的关系就越少。
人类思考的方式也与语言有关。数学是一门语言，是人类抽象现实世界的先进工具。
上面有很多蟑螂，目的是表明语言与人类的概念密切相关，因此它远比Image / Vision复杂得多。
人类社会能够取得进步的原因是让不同的人通过社会分工和合作发展不同的能力，使整个社会得以全方位发展。语言和语言在其中发挥着至关重要的作用。通过语言和文字的传播，人类积累的智慧可以跨越时空传播。
回到我们的NLP或NLU或机器来理解人类语言，为什么我们非常关注机器对人类语言的理解，因为语言与智能基本相同。机器可以理解语言并基本达到人工智能的目标，这就是为什么我们认为如果机器可以通过图灵测试那么它是智能的。
语言实际上是人类表达概念或知识的一种方式。人类大脑通过进化适应了这种表现形式。但是这种逻辑的表达方式是比较抽象后上层的表示（大脑神经元层次结构的表达方式不明确）。目前的主流方法是深度神经网络，旨在模拟潜在的大脑结构。这种方法是个好主意。以前的NLP使用的方法都是常规的，但它们也是基于逻辑的，现在它们不是主流。但无论使用何种方法，现在的现实是人类使用语言来存储知识和表示概念，而机器必须面对这种现实来学习这种交流方式。因为我们没有时间，所以我们不能让他们进化另一种表达方式。当然，他们可以用自己的语言进行交流，例如TCP / IP语言。他们可以像人类一样学习很多输入/输出训练数据，也可以将训练好的模型直接从一台机器复制到另一台机器。目前无法使用至少为——的人类无法使用的机器。我们无法将爱因斯坦的物理模型复制到我的大脑中，也许是在医学和神经科学的未来高度发展之后。但目前将机器视为人类能力的延伸更为可行。
表征学习是深度学习的一个方向，实际上有这个想法，但更多的注意力集中在特定任务的特征的表示上。更多在图像和语音领域中，较少用于语言，Word2vec等也可以被视为表示概念的一种方式，但是这种向量的表示太简单而且没有结构化。考虑神经网络如何代表人类已有的复杂知识的工作较少。当前的知识表示由几十年前基于符号的形式逻辑主导。
我们现在甚至拥有大量结构化数据，例如企业数据库、维基百科、谷歌自由基和内部知识图。然而，它目前表达在人类习惯中，例如三重、图或实体关系。但这种表现形式是高级抽象，大脑中的神经元似乎无法处理，因此当前的深度神经网络难以将这些现有的知识库整合到更有用的事物中，例如推理。
总结一下
通过以上分析，我们可以粗略地看到NLP的最新发展趋势：深度神经网络，特别是RNN的改进，模拟人脑的注意和记忆，更有条理的词嵌入或知识表示。我们已经看到了许多良好的进展，例如NIPS的RAM研讨会，很多大公司都在尝试。然而，语言问题确实非常复杂，因此短期内不太可能解决。然而，这是一个具有挑战性的问题，更多有才能的人可以投入这个领域来促进其发展。