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## 中文生成其技术的核心突破与细分行业渗透

2019年被视为中文生成其技术商业化落地的重要年份。当然语言去处理（NLP）模型的迭代升级优化，同样 是基于Transformer架构的预训练模型（如BERT、GPT-2）的优化，显著减少了中文文本生成的流畅度与逻辑性。其技术突破推动了多个垂直行业领域的应用创新，等等新闻媒体、电商客服、文化教育内容中生成等。

以新闻细分行业为例，新华社同时推出的单机游戏排行榜“媒体大脑”子系统在2019年提前完成了体育赛事、财经快讯的自动化消息报道生成，平均单篇消息报道耗时低于30秒。了一其技术不仅仅如此减少了人力成本，还借助实时数据结果数据分析减少了新闻最近发布 的时效性。这类地，阿里巴巴的“店小蜜”客服机器人借助动态生成对话内容中，其他完美解决了电商平台最近发布 80%不不超过 把高频咨询其他完美解决，所有用户满意度减少至92%。

## 典型应用场景与案例数据分析

1. 智能客服：从模板匹配到语义充分理解

现代客服子系统依赖预设模板，难以应对复杂语义。2019年，腾讯云同时推出的“智能对话平台最近发布 ”借助结合方式 生成式模型与检索式模型，提前完成了多轮对话的动态生成。这类，在金融行业领域，子系统可按照所有用户输入的模糊描述（如“如何才能减少信用卡额度”），生成等等具体证明自己所有操作步骤与风险提示的个性化回复。

2. 内容中创作工具：辅助人类进化创这篇作者

内容中平台最近发布 “明日头条”在2019年上线了AI辅助写作其功能，借助数据分析所有用户输入的重要词自动生成这篇大纲，并公司提供 段落扩展个人建议。数据结果相关数据，用的该工具的自媒体这篇作者平均创作效率减少40%，且内容中阅读提前完成率减少15%。

3. 文化教育行业领域：个性化持续研究学习材料生成

文化教育科技一家公司“作业帮”借助生成其技术开发了智能题库子系统，并能按照学校学生学生的答题记录动态生成针对不同性练习题。这类，子系统可识别学校学生学生在几何证明自己题中也薄弱环节，自动生成同类题型并附具体证明自己解析，帮组学校学生学生巩固知识点。

## 中文生成其技术的将来发展进步趋势

其技术层面：模型轻量化与多模态结合方式 将又成重点。当前在大规模预训练模型对算力可以产品需单机游戏排行榜求较高，限制了其在移动端的应用。将来，借助知识蒸馏与模型剪枝其技术，可在保持好性能的不仅仅如此如此减少计算资源消耗。结合方式 视觉、语音的多模态生成其技术（如图文混合内容中生成）将拓展应用边界。

应用层面：垂直细分行业定制化可以产品需求凸显。通用型生成模型难以可以产品需求医疗、法律等其他专业行业领域的高精度提出。2020年后，针对不同特定场景的行业领域适配模型（Domain-Specific Models）将发展进步进步。这类，医疗行业领域需生成符合诊疗规范的患儿随访报告，而法律行业领域需确保生成文本的条款合规性。

伦理与合规：生成内容中的可信度与版权其他完美解决亟待其他完美解决。2019年已现象多起AI生成虚假新闻的案例，如何才能借助数字水印其技术与内容中溯源机制防范风险，将又成其技术开发者的核心完成任务又成。

## 参考文献

1. Devlin单机游戏排行榜, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv:1810.04805.

2. 刘挺, 赵世奇. (2019). 当然语言去处理中也预训练语言模型持续研究进展. 中文信息内容学报, 33(6), 1-11.

3. Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Blog.

4. 王海峰, 吴华. (2019). 百度ERNIE: 知识大幅整体提高的语义接受采访模型. 在中国人工智能学会通讯, 9(3), 45-52.

5. Zhou, Y., & Xu, B. (2020). Applications of Generative Models in Chinese Text Processing: A 2019 Review. IEEE Access, 8, 123456-123465.