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课程大纲
NLG在文本摘要与内容生成中的介绍
- 自然语言生成（NLG）概述。
- NLG与NLP的主要区别。
- NLG在内容生成中的用例。
NLG中的文本摘要技术
- 使用NLG进行抽取式摘要。
- 使用NLG模型进行抽象式摘要。
- NLG摘要的评估指标。
使用NLG进行内容生成
- NLG生成模型概述：GPT、T5与BART。
- 训练NLG模型进行文本生成。
- 使用NLG生成连贯且上下文相关的文本。
微调NLG模型以适应特定应用
- 微调NLG模型（如GPT）以适应特定领域任务。
- NLG中的迁移学习。
- 处理大型数据集以训练NLG模型。
NLG工具与框架
- 流行的NLG库介绍（Transformers、OpenAI GPT）。
- 动手操作Hugging Face Transformers与OpenAI API。
- 构建NLG内容生成管道。
NLG中的伦理考量
- AI生成内容中的偏见。
- 减轻有害或不适当的NLG输出。
- NLG在内容生成中的伦理影响。
NLG的未来趋势
- NLG模型的最新进展。
- 变压器对NLG的影响。
- NLG与自动化内容生成的未来机会。
总结与下一步
要求
- 具备机器学习概念的基础知识。
- 熟悉Python编程。
- 有NLP框架的使用经验。
受众
- AI开发者。
- 内容创作者。
- 数据科学家。
21 小时
