发布时间:2021-08-26 15:12:48来源：有考培训网综合
Python是一门计算机程序语言，目前人工智能科学领域应用广泛，应用广泛就表明各种库、各种相关联的框架都是以Python作为主要语言开发出来的。简单来说，Python是较适合人工智能开发的编程语言。
简单易学:逻辑简单，语法更贴近英语，初中水平英语即可入门初级Python工程师，吸引了不少低龄开发者;
免费开源: Python开放源代码共享时代，让python变简单；
标准库: Python拥有强大 易用的标准库,让编程更方便；
代码短:相同功能Java VS Python代码数量对比,结果显而易见；
一码多用:可以用相同的代码处理不同规模的数据，以及并发的用户需求；
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宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院的研究人员较近推出了一项新技术，可以预测正在进行的故事的未来发展。在他们的方法中，研究人员首先使用 1,000 多个不同的“语义框架”来表征叙事世界，其中每个框架代表一组概念和相关知识。然后，预测算法会查看前面的故事，并预测当前故事中接下来 10、100 甚至 1,000 个句子中可能出现的语义框架。
与当前的自动文本生成方法不同，研究人员的方法可以帮助作者为后续故事设计语言，超出几句话的范围，现有模型还不能突破这个限制。
这些创造性的写作任务似乎几乎不可能完全自动化，处理这些非常有创意的任务的原因是为了突破人工智能和自然语言处理的界限。为具有挑战性的创造性任务开发解决方案将教会我们当前计算技术的能力和局限性，以便我们可以进一步改进计算机科学。
虽然现有模型可以生成完整的故事，但它们经过测试并证明在 15 句话或更少的短篇作品中是成功的。Huang 和他的团队希望开发一种工具来帮助写小说的作者，这些小说通常为 50,000 字或更多。
在提供更长的文本预测时，我们基本上提供了后续的想法，以帮助小说家计划他们的故事和设定目标，而不是为他们生成详细的故事。来刺激小说家不同的故事情节。
研究人员的框架，称为语义框架预测，将长叙述分解为一系列文本块，每个文本块包含固定数量的句子。然后计算每个语义帧出现的频率。然后，文本被转换为向量——机器理解的数值数据——其中每个维度表示一帧的频率。然后计算它以量化语义框架出现的次数并表示其重要性。较后，模型输入固定数量的文本块并预测即将到来的块的语义框架。
为了让人类用户可以理解输出，研究人员将结果向量从一组数字转换回词云。在线人群工作者测试并确认了生成的词云的代表性和特异性。
作者可以使用该工具将他们已经写好的文本的一部分输入系统，以生成一组带有建议名词、动词和形容词的词云，以在制作故事的下一部分时激发他们的灵感。
研究人员在包含近 5,000 本虚构书籍的数据集上测试了他们的模型，并测量了该工具对不同上下文长度的框架表示的影响，在 5 到 1,000 个句子之间改变故事块长度。此外，他们使用来自 CODA-19 数据集的人工注释摘要测试了近 8,000篇学术文章的语义框架预测，突出了该工具在非小说类应用中的潜在影响。
它显示了该技术的普遍性。这个方法不仅适用于故事，而且适用于科学文章，如果我们能在科学论文和小说上做到这一点。
实验表明，预测即将到来的语义框架具有挑战性。
研究人员计划将语义框架预测整合到他们之前开发的人群驱动系统中，使作者能够从在线人群中引出故事创意，以进一步研究如何使用该工具来支持作者。
如果一个自动化系统可以增强人类的创造力，它就会产生影响，即使作者不直接使用生成的内容，机器的输出也可以激发作者以前没有想到的东西。
这项工作在 6 月初举行的 2021 年计算语言学协会 (NAACL) 北美分会年会上进行了介绍。
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