AI-Programm zum Erzeugen von Absatzmustern

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Gibt es eine Software, ein Service oder ein AI-Programm, das einen englischen Absatz mit verschiedenen Vokabeln, Grammatikregeln usw. neu erstellen kann?

Ich meine damit zu sagen, wenn der Quellenabsatz

ist
  

"Gwalior ist ein guter Touristenort in der Nähe   zu Jhansi. Jhansi ist sehr berühmt wegen   ihre Königin Rani Laxmi Bai   (Manikandana) "

Jede Software kann ihre Version oder ihr Muster wie

erzeugen
  Rani Laxmi Bai (Manikandana) war der   Königin von Jhansi, die näher an einem ist   guter Touristenpalast Gwalior. "

Oder etwas anderes. Ich weiß, dass eine 100% ige Korrektheit nicht möglich ist, bis der Mensch eingreift.

    
Amit Gupta 30.01.2011, 02:06
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5 Antworten

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Rapid Rewrite ist eine Software, die tun kann, was Sie wollen: Ссылка Es ist jedoch nicht kostenlos, und die Website ist schrecklich.

Hier ist noch eine - die gleiche Geschichte Ссылка

schau dir ihr Video an und sag mir, dass das nicht das ist, wonach du suchst ...

    
Jason 16.02.2011, 04:44
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Dieser Typ hat eine JavaScript-App geschrieben, die korporativen Bullshit für den Vertrieb erstellt (Er hat auch ein tolles buzzword bingo generator ). Es ist keine KI, es folgt lediglich linguistischen Regeln. Von dem, was ich von deiner Frage verstehe, brauchst du keine KI, du könntest viel lernen, wenn du nur studierst, was dieser Typ getan hat. Er sät das Programm mit Substantiven, Verben, Adjektiven, Adverbien usw. und generiert Text, den Ihre Augen analysieren können (es ist grammatikalisch, macht aber keinen Sinn). Wenn Sie nach etwas suchen, um Ihre Abschlussarbeit zu schreiben, haben Sie viel mehr zu tun.

Aus Ihrer Frage scheint es, dass Sie auch nach einem Programm suchen, um Englisch zu analysieren und die Seeddaten für den zuvor erwähnten Generator zu generieren. Abiword verwendet einen solchen Grammatik-Parser zur Überprüfung der Grammatik. Ich habe es mir nicht sehr genau angeschaut, aber ich denke, Sie könnten es leicht benutzen, um die Sprachteile aufzulisten, die in einem Textabschnitt enthalten sind. Wenn Sie dieses Programm zum Generieren der Seed-Daten verwendet haben, können Sie die Ausgabe direkt in das andere Programm pumpen, um mehr Text zu generieren.

    
kelloti 30.01.2011 04:05
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Die Python-NLTK-Bibliothek analysiert natürliche Sprachen, einschließlich der Erstellung von Parse-Bäumen, die beinhalten, ob ein Wort ein Verb, Nomen, Tempus usw. ist. Vielleicht könnten Sie diese Bäume nehmen und sie nach einigen einfachen Regeln neu organisieren und verifizieren. Ich glaube nicht, dass Sie zu viele Regeln benötigen, bevor sich die Ergebnisse Ihres Programms vom Quelldokument unterscheiden. Einige Beispielregeln:

  • Ersetzen Sie Wörter durch Synonyme
  • aktive Stimme zu passiver Stimme und umgekehrt (Der Jäger sah das Reh -> das Reh wurde vom Jäger gesehen)

Ссылка

    
riri 15.02.2011 22:13
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Hier sind ein paar Links zu verschiedenen Programmen, um geschriebenen Text zu ändern. Einer von ihnen sollte in der Lage sein, Ihnen einige Tipps zu geben, wie Sie das umsetzen können, was Sie suchen.

oosterwal 16.02.2011 04:01
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Ich stimme nicht zu, dass NLP nicht der Pfad ist, dem Sie folgen müssen.

Wenn Sie jedoch nicht auf die NLP-Route gehen möchten, können Sie einige gut klingende Sätze erstellen, ohne NLP zu verwenden, indem Sie ein benutzerdefiniertes Sprachmodell mit N-Grammen trainieren, um ein Modell der vierten oder fünften Ordnung zu erstellen. Sie würden dann statistische Wahrscheinlichkeit verwenden, um Ihre Sätze zu generieren.

Sobald Sie Ihr Modell haben, wählen Sie nach dem Zufallsprinzip ein Anfangswort (in der Domäne bekannter Satzanfangswörter oder Wörter, die mit einem Großbuchstaben beginnen) und verwenden dann bedingt das nächste Wort.

Ein einfaches Beispiel dafür ist in diesem Artikel: Wordmills kommen ...

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Um dies zu erreichen, würden Sie natürlich ausreichend Schulungsmaterial benötigen, da das einfache Training in einem einfachen Absatz nicht gut für die Art und Weise geeignet ist, wie Sie einen Absatz umformulieren möchten. Ohne NLP-Techniken zu verwenden, um Substantive, Verben usw. von Ihrem Beispielparagraphen zu erkennen (was gut trainierte Modelle erfordern würde) und sie dann mit einer umgekehrten Satzstruktur neu anzuordnen, wäre mehr Aufwand als nur die Verwendung von NLP an erster Stelle.

Was Sie versuchen, ist die Extraktion von Entitäten und die Standortsensitivität. Nicht nur das, sondern auch Beziehungen zwischen Entitäten und Standorten. Eine sehr große Aufgabe, wenn Sie kein NLP verwenden.

    
GalacticJello 16.02.2011 04:49
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