文本生成
采用 GAN 对抗过程来生成文本和评价生成模型的效果，主要分为生成模型和判别模型
文本生成
采用 GAN 对抗过程来生成文本和评价
生成模型的效果，主要分为生成模型和判别模型
生成模型的效果，主要分为生成模型和判别模型
功能介绍
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文本主题词生成文本
设定创作主题、关键词等生成参数，启动创作，即可批量文章生成 -
数据生成文本
将自然语言生成系统定义为接受非语言形式的信息作为输入，生成可读的文字表述。将数据到文本的系统分为了信号处理、数据分析、文档规划和文本实现四个步骤，基于深度学习端到端的数据生成文本模型 -
图像生成文本
图像到文本的生成的文本生成技术，如image-caption、故事生成、基于图像的问答等，使用METEOR作为自动化评价指标等
应用场景
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原创素材推荐
推广宣传素材文本生成推荐、广告语生成、问答生成等
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智能创作编辑
产品宣传图描述生成，视频描述生成等
技术特色
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文本生成质量可评价
评价文本的正确性、流畅度和易理解性
采用BLEU、NIST和ROUGE等进行自动化评价
通过人工评价，从有用性等对文本进行打分 -
易于操作
文本生成输入简单，方便易用，学习成本低，用户使用度高
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