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AI文本生成用例和案例研究

文章目录

  • 什么是AI文本生成?
  • 什么是AI文本生成器模型?
  • AI文本生成工具
  • AI生成文本的使用案例有哪些?
  • 内容创作
  • 文本总结
  • SEO优化的内容
  • 客户支持
  • 案例分析
  • 1. 评估索赔
  • 2. AP自动财务报告的生成

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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。

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  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.
  4. How much AI is in NLG? and what are GPT models?” Retresco. 2021. Revisited January 20, 2023.
  5. How much AI is in NLG? and what are GPT models?”. Retresco. June 6, 2021. Retrieved November 11, 2022.
  6. “Plagge, Felix (November 12, 2020). “5 Practical Examples of NLP Use Cases”. Statworx. Retrieved November 11, 2022.
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