今天分享一个基于腾讯NLP人工智能技术的伪原创文章生成器app，这是上次学习NLP分词系统的时候发现的，感觉用来做伪原创文章生成很实用。
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无论是Bigram还是搭配，它都等同于使用NLP基础技术，以简洁的方式将一些先验信息引入到模型中，这降低了模型学习的难度，并且在许多场景中显着提高了语义匹配效果。
以上探讨表明，鉴于文本任务、语言本身的特点，除了从神经网络模型中选择更好的设计外，我们还可以更好地将一些基本的NLP分析技术与模型相结合，以获得更高效的好结果。
在实际应用中考虑四个
在实际应用中，除了模型算法外，还有很多因素会对最终效果产生很大影响。其中最重要的是数据和应用场景的特征。
对于深度学习模型，数据的大小至关重要。 Web搜索应用程序成功的一个重要因素是大量的用户点击数据。但是，数量不够。这取决于数据的筛选方式。如何设置反面例子，尤其是如何选择反面例子。例如，在网络搜索应用中，如果不考虑频率问题，大多数训练数据可能由高频查询数据组成，但高频查询的搜索效果通常更好。另外，有些Query有很多页面可供点击，而且很少。可以组成的正负对的数量之间的差异非常大。怎么处理这个？而对于反面的例子，在数量和质量方面应该考虑哪些因素？这些问题至关重要，不同的数据设计方式会极大地影响最终效果。
应用场景也很重要。例如，最终匹配得分是最终结果，还是下一个模型的特征输入？如果作为下一级别输入，是否需要分数的可比性？最后的任务是分类或排序。排序优化目标和培训中的优化目标是否更加一致？其中一些会影响数据的组织方式，有些需要针对某些模型超参数进行定制。例如，先前损失中特定的保证金设置将影响准确度指数和得分歧视之间的某些妥协。
当然，培训学习率等因素也会对任务的成败产生很大影响，但这些设置和调整的难度也取决于具体的培训程序和平台。