自动化生成文章：如何有效地批量生成高质量内容？

　　目前，随着人工智能技术的不断进步，自动化生成文章已经可以长足进步。通过类似OpenAI之类的AI技术，让计算机自主创作文章的概念似乎已经不再遥不可及了。如果可以比较有效的实现这一技术，那么一方面能够极大的提高新闻媒体、内容平台等的效率，另一方面也可以让坊间存在的新闻舆论与其他信息争议、错误得到有效的避免，从而保证了人们获取资讯时的准确性。

　　但，作为一个“屌丝”作者，即使对这样美好的未来充满期待，我们恐怕需要从现在再逐步探索一下各种自动化文章生成工具和技术，然后才能勉强满足一些不断成长的内容需求。在本文里，我将简单的介绍一下目前比较普遍的自动化文章生成方法。

　　一、自然语言处理

　　自然语言处理技术是通过对文本、语言的研究，让计算机能够理解语言，并且完成一些相应的操作的技术。相较于其他自动化文章生成技术，自然语言处理技术应该算是目前实现较为正常的一种。

　　在自然语言处理技术的支持下，我们可以用计算机得到一个基础的文本，然后利用算法去分析这些文本的语法、结构、语气，又或者是调查当前话题的热点等等，随后将这些分析的结果进行合并，进而创作出一篇新的文章。自然语言处理技术操作过程中的不同步骤，都需要依赖一些特殊的算法，从自然语言处理口语上来讲自动化生成文章对自然语言处理的技术要求非常高。

　　二、模板生成

　　模板生成技术是指通过制定现有的一些模板，在每篇文章中把特定的变量给替换掉，从而获得一篇新的文章的技术。这样的操作可以更快的创作出一些简单的文章，特别是一些结构非常明显的文章。相较于直接自然语言生成的方法，模板生成技术显然需要更多的编写工作。

　　三、基于规则的方法

　　基于规则的方法指的是将一些文字的基础知识、文化背景、专业领域相关知识等等，使用规则的形式，实现对文章内容的生成。这种方法并不需要过多的运用人工智能技术，而且通常来说都是由人工推导出相应的规则，然后应用于自动化文章生成过程中。

　　这种方法的好处在于，这样可以让文章具备针对性，比如在医学领域等专业领域生成文章， 从而手动实现在某一领域的资讯报道、分析、相关化等等。

　　在这里，我们不得不提到一种叫做Generative Pretrained Transformer 3（GPT3）的基于AI的语言生成模型。GPT3可以和人类交谈，使用智能技术快速处理语言和必要的背景信息，从而让人们无感知地使用一种类似于自然语言生成的模式，从而让这种模型可以更好地批量生产文章。

　　总结

　　尽管自动化文章生成的技术还存在很多不足，但毋庸置疑的是，在未来对于一些内容生产主体而言，自动化内容生成技术无疑是极具价值的。通过在规则、自然语言、模板生成方法中找到最合适的辅助手段，不仅可以让手动的劳动力更加轻松，还可以极大的提高内容的产出速度，从而更好的满足社会上人们不断增长的各种需求。