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课程大纲
自然语言生成（NLG）在文本摘要和内容生成中的介绍
- 自然语言生成（NLG）概述
- NLG与自然语言处理（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的提取式摘要方法
- 使用NLG模型的生成式摘要
- NLG摘要的评估指标
使用NLG生成内容
- NLG生成模型概述：GPT、T5和BART
- 训练NLG模型以生成文本
- 使用NLG生成连贯且上下文相关的文本
为特定应用微调NLG模型
- 为领域特定任务微调NLG模型（如GPT）
- NLG中的迁移学习
- 处理大规模数据集以训练NLG模型
NLG工具与框架
- 流行NLG库介绍（Transformers、OpenAI GPT）
- Hugging Face Transformers和OpenAI API的实践
- 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
- 减少有害或不适当的NLG输出
- NLG在内容创作中的伦理影响
NLG的未来趋势
- NLG模型的最新进展
- Transformer对NLG的影响
- NLG与自动化内容创作的未来机会
总结与下一步
要求
- 机器学习概念的基础知识
- 熟悉Python编程
- 有NLP框架的经验
受众
- AI开发者
- 内容创作者
- 数据科学家
21 小时
