本發(fā)明屬于人工智能與自然語言處理，具體涉及一種人工智能驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)智能寫作系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)今信息時(shí)代，文字創(chuàng)作的需求日益增長(zhǎng)且呈現(xiàn)多樣化的特點(diǎn)，無論是新聞媒體行業(yè)需要快速撰寫大量的新聞報(bào)道，還是企業(yè)需要撰寫各類宣傳文案、市場(chǎng)分析報(bào)告等，傳統(tǒng)的人工寫作方式逐漸難以滿足高效和高質(zhì)量的要求，隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)技術(shù)在文本處理方面取得了一定的進(jìn)展，早期的文字處理軟件主要側(cè)重于基本的文本編輯功能，如拼寫檢查、格式排版等，雖然提高了文本的規(guī)范性和編輯效率，但在內(nèi)容創(chuàng)作方面的能力有限，近年來，人工智能技術(shù)尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)得到了迅猛發(fā)展，為計(jì)算機(jī)智能寫作提供了新的契機(jī)，研究人員開始嘗試?yán)脵C(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以模仿人類的寫作方式，通過對(duì)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁、電子書籍、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)等多種數(shù)據(jù)源的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)可以獲取豐富的語言知識(shí)和寫作模式。

2、然而，現(xiàn)有的一些寫作輔助工具或系統(tǒng)存在諸多不足，有些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集不夠全面和準(zhǔn)確，導(dǎo)致生成的文本內(nèi)容缺乏足夠的知識(shí)支撐；有些文本分析模塊的分析能力有限，無法準(zhǔn)確理解文本的語義、情感等關(guān)鍵要素，使得生成的文本質(zhì)量不高；還有些寫作系統(tǒng)的寫作風(fēng)格單一，不能滿足不同用戶在不同場(chǎng)景下的多樣化需求，此外，內(nèi)容優(yōu)化方面也有待進(jìn)一步提高，如在語法檢查、語句通順度優(yōu)化等方面還不夠完善，影響了最終文本的可讀性和專業(yè)性，綜上所述，開發(fā)一種更加高效、準(zhǔn)確、功能全面的人工智能驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)智能寫作系統(tǒng)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和廣闊的應(yīng)用前景，以滿足實(shí)際生產(chǎn)生活中日益增長(zhǎng)的文字創(chuàng)作需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種人工智能驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)智能寫作系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種人工智能驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)智能寫作系統(tǒng)，包括：

4、數(shù)據(jù)采集模塊，用于從多種數(shù)據(jù)源采集文本數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)源包括但不限于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁、電子書籍、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)等。設(shè)采集的數(shù)據(jù)總量為d，數(shù)據(jù)采集速率為vd(單位：文本數(shù)據(jù)量/時(shí)間單位)，采集時(shí)間為t，則d＝vd×t；

5、文本分析模塊，能夠?qū)Σ杉降臄?shù)據(jù)進(jìn)行語義分析、情感分析和語法分析，以提取關(guān)鍵信息和語言模式。例如在語義分析中，采用詞向量模型計(jì)算詞語之間的相似度，設(shè)詞語a和詞語b的詞向量分別為和則它們的相似度sab可通過余弦相似度公司：

6、機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)分析后的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，不斷優(yōu)化自身的寫作能力。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnn)中，設(shè)輸入序列為x＝{x1，x2，...，xt}，隱藏狀態(tài)序列為h＝{h1，h2，...，ht}，輸出序列為y＝{y1，y2，...，yt}，rnn的計(jì)算公式為：ht＝tanh(whhht-1+wxhxt+bh)，yt＝whyht+by，其中whh、wxh、why為權(quán)重矩陣，bh、by為偏置項(xiàng)；

7、寫作生成模塊，基于機(jī)器學(xué)習(xí)模塊的訓(xùn)練結(jié)果，根據(jù)用戶輸入的主題、風(fēng)格、字?jǐn)?shù)等要求生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容。設(shè)生成文本的質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)為q，它與語法正確性g、語義連貫性sc、內(nèi)容豐富度cr等因素相關(guān)，可設(shè)定q＝f(g，sc，cr，...)，具體函數(shù)形式可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)一步確定和優(yōu)化；

8、內(nèi)容優(yōu)化模塊，對(duì)生成的文本進(jìn)行潤(rùn)色、校對(duì)和排版，提高文本的可讀性和規(guī)范性。例如在排版優(yōu)化中，設(shè)文本行間距為ls，字間距為lw，可根據(jù)合適的排版公式(如基于視覺舒適度和閱讀效率的經(jīng)驗(yàn)公式)進(jìn)行調(diào)整，以達(dá)到最佳的閱讀效果。

9、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的方案，所述數(shù)據(jù)采集模塊采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)和數(shù)據(jù)接口調(diào)用相結(jié)合的方式，確保數(shù)據(jù)采集的全面性和準(zhǔn)確性。在網(wǎng)絡(luò)爬蟲的數(shù)據(jù)抓取效率計(jì)算中，設(shè)目標(biāo)網(wǎng)頁數(shù)量為np，成功抓取的網(wǎng)頁數(shù)量為ns，抓取成功率的計(jì)算公式為：

10、數(shù)據(jù)采集模塊還具備數(shù)據(jù)篩選和分類功能，能夠根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和分類，以便后續(xù)的分析和處理。設(shè)篩選后符合標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)量為ds，篩選前的數(shù)據(jù)量為dt，篩選比例ps的計(jì)算公式為：

11、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的方案，所述文本分析模塊中的語義分析采用自然語言處理技術(shù)中的詞向量模型和語義網(wǎng)絡(luò)模型，準(zhǔn)確理解文本的含義，在語義網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度iij(節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j之間)可通過相關(guān)的統(tǒng)計(jì)或機(jī)器學(xué)習(xí)方法計(jì)算得出，例如基于共現(xiàn)頻率等因素，具體公式根據(jù)實(shí)際采用的算法而定。

12、情感分析能夠判斷文本所表達(dá)的情感傾向，包括正面、負(fù)面和中性，為寫作生成模塊提供情感參考。設(shè)情感傾向得分es，其取值范圍為[-1,1]，-1表示完全負(fù)面，1表示完全正面，0表示中性。通過情感分析算法計(jì)算得出es，具體算法中的公式根據(jù)所采用的技術(shù)不同而不同。

13、語法分析可以檢測(cè)文本中的語法錯(cuò)誤，并提供修正建議。設(shè)語法錯(cuò)誤數(shù)量為ne，文本長(zhǎng)度為lt，語法錯(cuò)誤密度de的計(jì)算公式為：

14、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的方案，所述機(jī)器學(xué)習(xí)模塊包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm)等，通過大量文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，能夠生成符合語言習(xí)慣和邏輯的文本。在lstm中，設(shè)遺忘門的計(jì)算公式為ft＝σ(wf·[ht-1，xt]+bf)，輸入門計(jì)算公式為it＝σ(wi·[ht-1，xt]+bi)，候選細(xì)胞狀態(tài)計(jì)算公式為細(xì)胞狀態(tài)計(jì)算公式為輸出門計(jì)算公式為ot＝σ(wo·[ht-1，xt]+bo)，隱藏狀態(tài)計(jì)算公式為ht＝ot*tanh(ct)，其中δ為sigmoid函數(shù)，wf、wi、wc、wo為權(quán)重矩陣，bf、bi、bc、bo為偏置項(xiàng)。

15、該模塊還具備模型更新和優(yōu)化功能，隨著新數(shù)據(jù)的不斷輸入，能夠持續(xù)提升寫作系統(tǒng)的性能。設(shè)模型性能評(píng)估指標(biāo)為pm，新數(shù)據(jù)對(duì)模型性能的影響因子為(根據(jù)實(shí)際情況確定其計(jì)算方式)，則更新后的模型性能，其中δp為新數(shù)據(jù)帶來的性能變化量。

16、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的方案，所述寫作生成模塊支持多種寫作風(fēng)格，包括新聞報(bào)道、散文、詩歌、科技論文等，用戶可以根據(jù)需求進(jìn)行選擇。設(shè)不同寫作風(fēng)格的特征向量為(k表示不同風(fēng)格，如新聞報(bào)道為散文為等)，當(dāng)用戶選擇某種風(fēng)格時(shí)，寫作生成模塊根據(jù)對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行文本生成的調(diào)整，具體調(diào)整方式可根據(jù)實(shí)際算法中涉及的公式進(jìn)行，例如在生成語句的詞匯選擇和句式結(jié)構(gòu)上，根據(jù)風(fēng)格特征向量與文本生成規(guī)則的關(guān)聯(lián)公式進(jìn)行操作。

17、該模塊能夠根據(jù)用戶提供的關(guān)鍵詞和主題，自動(dòng)生成文章的大綱，并按照大綱進(jìn)行內(nèi)容填充和創(chuàng)作。設(shè)關(guān)鍵詞集合為k＝{k1，k2，...，kn}，主題相關(guān)的概念集合為t＝{t1，t2，...，tm}，大綱生成算法根據(jù)關(guān)鍵詞和主題概念之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系(通過相關(guān)公式計(jì)算，如基于語義相似度等)生成文章大綱。

18、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的方案，所述內(nèi)容優(yōu)化模塊包括拼寫檢查、語法檢查、詞匯替換、語句通順度優(yōu)化等功能。在詞匯替換中，設(shè)原詞匯為wo，替換詞匯為wr，詞匯替換的合適度評(píng)估指標(biāo)為rv，其計(jì)算公式可基于詞匯的語義相似度、語境適應(yīng)性等因素確定，如其中為原詞匯與替換詞匯的語義相似度，為替換詞匯在當(dāng)前語境中的適應(yīng)性，具體函數(shù)g的形式根據(jù)實(shí)際情況確定。

19、它還可以根據(jù)不同的寫作目的和受眾，調(diào)整文本的語言風(fēng)格和表達(dá)方式，使文本更具針對(duì)性和吸引力。設(shè)寫作目的和受眾特征向量為文本風(fēng)格調(diào)整參數(shù)向量為則它們之間的關(guān)系可通過某種映射函數(shù)f表示：根據(jù)該映射關(guān)系調(diào)整文本風(fēng)格。

20、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的方案，用戶通過系統(tǒng)界面輸入寫作主題、風(fēng)格、字?jǐn)?shù)等要求；

21、數(shù)據(jù)采集模塊采集相關(guān)文本數(shù)據(jù)，文本分析模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；

22、機(jī)器學(xué)習(xí)模塊進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，寫作生成模塊生成文本內(nèi)容；

23、內(nèi)容優(yōu)化模塊對(duì)文本進(jìn)行優(yōu)化，最后將優(yōu)化后的文本呈現(xiàn)給用戶。整個(gè)過程中各模塊的運(yùn)行時(shí)間ttotal可表示為各模塊運(yùn)行時(shí)間之和，即ttotal

24、＝tdatacollection+ttexctanalysis+tmachinelearning+turitinggeneration+tcontentoptimization，其中各模塊運(yùn)行時(shí)間的具體計(jì)算可根據(jù)其內(nèi)部的操作和所涉及的公式確定。

25、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的方案，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的人工智能驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)智能寫作系統(tǒng)的功能，或者實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求7所述的使用該系統(tǒng)的方法。

26、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

27、首先，在數(shù)據(jù)采集方面，通過全面準(zhǔn)確地從多種數(shù)據(jù)源采集文本數(shù)據(jù)，包括互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁、電子書籍、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)等，能夠?yàn)閷懽魈峁┴S富且廣泛的知識(shí)基礎(chǔ)，與現(xiàn)有系統(tǒng)相比，全面的數(shù)據(jù)采集避免了知識(shí)支撐不足的問題，使生成的文本內(nèi)容更加豐富多樣、準(zhǔn)確可靠，例如，當(dāng)撰寫一篇關(guān)于歷史文化的文章時(shí)，系統(tǒng)可以從不同的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中獲取專業(yè)知識(shí)，從相關(guān)的電子書籍中提取生動(dòng)的故事案例，從互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁中了解最新的研究動(dòng)態(tài)和大眾觀點(diǎn)，從而創(chuàng)作出既有深度又有廣度的高質(zhì)量文本，其次，強(qiáng)大的文本分析模塊能夠準(zhǔn)確分析文本的語義、情感和語法等關(guān)鍵要素，這不僅有助于提高文本質(zhì)量，還能使生成的文本更貼合讀者的情感需求，例如在撰寫廣告文案時(shí)，準(zhǔn)確的情感分析可以讓文案更具感染力，吸引消費(fèi)者的關(guān)注，而準(zhǔn)確的語義和語法分析能確保文本的邏輯性和規(guī)范性，提升文本的專業(yè)性，再者，多樣化的寫作風(fēng)格滿足了不同用戶在不同場(chǎng)景下的需求，無論是新聞媒體的快速報(bào)道，企業(yè)的宣傳文案，還是學(xué)術(shù)領(lǐng)域的論文創(chuàng)作，用戶都能根據(jù)具體要求選擇合適的寫作風(fēng)格，這極大地拓寬了系統(tǒng)的應(yīng)用范圍，提高了其適用性和實(shí)用性，最后，完善的內(nèi)容優(yōu)化模塊進(jìn)一步提升了文本的質(zhì)量，語法檢查和語句通順度優(yōu)化等功能使文本更加流暢易讀，增強(qiáng)了文本的可讀性，同時(shí)，優(yōu)化模塊還能根據(jù)不同的寫作目的和受眾調(diào)整語言風(fēng)格和表達(dá)方式，使文本更具針對(duì)性和吸引力，例如針對(duì)兒童讀者的文本會(huì)采用更加簡(jiǎn)潔易懂、生動(dòng)有趣的語言風(fēng)格，而面向?qū)I(yè)人士的文本則會(huì)更注重專業(yè)性和準(zhǔn)確性，綜上所述，本智能寫作系統(tǒng)能夠有效滿足實(shí)際生產(chǎn)生活中日益增長(zhǎng)的文字創(chuàng)作需求，提高寫作效率和質(zhì)量，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和廣闊的應(yīng)用前景。