AI文本生成用例和案例研究

作为人工智能的一个分支，生成式人工智能能够在现有输入的基础上，以新的文本、代码、图像、形状、视频等形式创造内容。据Gartner称，生成式人工智能是2022年最重要的战略技术趋势之一，并在游戏、广告、银行、监控和医疗保健等领域有各种应用。

本文的目的是通过人工智能文本生成的4个用例和2个案例研究，探讨如何使用生成式人工智能来生成文本形式的内容。

什么是AI文本生成？

文本生成是一个自20世纪70年代以来一直在发展的领域，被认为是NLP（自然语言处理）的一个分支。作为一个例子，研究人员正在训练生成对抗网络（GANs），这是一种生成模型，由生成器和鉴别器组成，用于生成文本生成的合成输出。

什么是AI文本生成器模型？

可以生成文本的AI模型之一是GPT（Generative Pre-trained Transformer），即生成式预训练转化器。这种语言模型由OpenAI建立，于2020年发布，有不同的模型，包括GPT-3。

GPT-3是一个比其前辈大得多的模型，有超过1750亿个参数。它在各种数据源上进行训练，包括书籍、文章和代码库，以生成像人类作家一样的真实文本。它可以通过GPT-3创建摘要、回答问题、作为语法检查器使用、学习新思想和进行翻译。

另一种文本生成的方法是使用基于模板的模型。与GPT-3不同，这些模型不能独立工作，中间步骤需要人类干预。然而，有可能在模板的基础上产生更多的结构化文本，而不需要人类在生成后对其进行编辑和控制。

AI文本生成工具

AI文本生成工具创建并提供现成的模板，以创建高质量的内容，如：

• 博客文章
• 社交媒体帖子
• 电子邮件
• 元描述
• 产品描述
• 品哦口号，等等。

此外，它们提供协作和对所产生的内容的商业权利，使它们对商业流程有用。如果你想进一步了解和比较这些工具，请随时阅读我们关于生成式人工智能工具的文章。

AI生成文本的使用案例有哪些？

使用人工智能文本生成器工具，企业可以节省时间，将员工的时间分配给创意项目，生成无错误的文本，并简化其流程。

AI文本生成器在企业中可以有许多不同的使用方式，例如：

内容创作

一个人工智能作家工具可以用来创建各种支持这些业务功能的内容：

营销：

1. 基于关键词和所需长度的博客文章
2. 基于产品特点和优点数据的产品描述
3. 社交媒体帖子
4. 媒体活动（如广告）
5. 区域销售报告等报告
6. 为体育比赛等定期活动自动生成文章

所有这些都可以帮助企业节省时间，并确保他们的数字存在始终是最新的。

文本总结

人工智能作家可以用来创建较长文本的摘要。它们为创建内容提供了各种可能性，如：

1. 创建新闻简报
2. 总结公司内部文件
3. 协助教育工作者准备教育材料，为他们提供来源的总结性内容
4. 为研究背景下的文献审查提供便利，以及更多的内容

SEO优化的内容

为了使博客文章或文章对搜索引擎更加优化，人工智能文本生成器在决定文章的标题、元描述和关键词的过程中协助公司。通过这些工具，可以发现搜索量最大的主题群，以及它们的关键词量，并达到最佳排名的URL，从排名上增加SEO的知名度，而不是只赚取几个点击量。

客户支持

文本生成工具可以为客户提供实时的聊天机器人支持，也可以准备个性化的客户服务答案。这种工具可以缩短响应时间，提高客户满意度。

案例分析

1. 评估索赔

保险公司在其索赔管理过程中评估长写的申请，以决定一个案件是否符合保险理赔程序。

一家保险公司在处理所有这些材料、分担责任、加快决策过程方面遇到困难，并寻求改善理赔过程的解决方案。

为了解决这个问题，实施了一个名为序列到序列架构的深度学习模型。这是一种常用于机器翻译、回答问题和总结文本的神经网络类型。由于采用了这个模型，产生了申请的摘要，这使得决策过程更快，防止了时间的浪费。

2. AP自动财务报告的生成

商业记者每季度都要制作财务报告，需要收集公司的利润表、资产负债表和现金流量表。定期准备这些报告是很耗时的，减少了可以分配给撰写创造性期刊文章的时间。

为了克服这个问题，受到同样问题困扰的美联社采用了一种语言生成工具，将收集到的数据转化为连贯的报告，使生成的财务报告增加15倍。

Find the Right Vendors

1. “Top Strategic Technology Trends for 2022: Generative AI”. Gartner. October 18, 2021. Retrieved November 11, 2022.
2. “Zhang L.; Sun J. (2009). “Text Generation”. Encyclopedia of Database Systems.
3. “Iqbal T.; Qureshi S. (2022). “The survey: Text generation models in deep learning”. Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences. Volume 34: 2515-2528.
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