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? 近幾年，機器寫作不再是紙上談兵的技術，已然滲透到了我們的生活之中。今日頭條、騰訊、百度、360等公司，以及新華社、南方都市報、第一財經(jīng)等傳統(tǒng)媒體單位均開展了機器寫作技術的研究與應用。

除了新聞寫作，還能應用于這些領域

目前，機器寫作在傳媒、出版、文娛、廣告等多個行業(yè)均具有廣闊應用場景。歐美等地較早成立專注于機器寫作技術應用的多家公司，例如ARRIA、AI、NarrativeScience等基于行業(yè)數(shù)據(jù)，通過機器寫作生成行業(yè)報告或新聞報道，從而節(jié)省大量人力。同時，不少國外知名媒體單位紛紛采用機器寫作技術進行新聞稿件創(chuàng)作，以節(jié)約人力成本，提高效率。

? “與人類作者相比，機器寫作具有效率高、時效性好、覆蓋性強、無偏見等優(yōu)勢。今日頭條的線上測試表明，機器人撰寫新聞稿件的閱讀率與人工稿件的閱讀率基本相同，這說明機器稿件的質(zhì)量不錯，能夠被廣大用戶所接受?！北本┐髮W計算機科學技術研究所研究員萬小軍表示。

然而，計算機不能憑空寫作，必須根據(jù)所輸入的數(shù)據(jù)與素材進行創(chuàng)作。據(jù)介紹，根據(jù)輸入的不同類型的信息，計算機一般采用不同的寫作方式進行創(chuàng)作。例如，計算機根據(jù)輸入的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（報表、RDF數(shù)據(jù)等）進行文字創(chuàng)作，從而能夠生成稿件。這是目前機器寫作應用的主要方式，適用于天氣預報、醫(yī)療報告、賽事簡訊、財經(jīng)報道等文本的生成。

? 萬小軍介紹說，近幾年機器寫作除了用于撰寫新聞、報告等實用型文本之外，還被用于創(chuàng)作古詩、現(xiàn)代詩、散文等文學作品，例如微軟小冰、清華九歌等系統(tǒng)分別能夠創(chuàng)作現(xiàn)代詩和古詩，在文字表現(xiàn)形式上的總體效果還不錯，但在意境上有所欠缺。

深度學習生成模型，但還難保準確性和可讀性

近幾年，深度學習發(fā)展迅速，機器寫作技術也受到其深刻影響。

? 據(jù)萬小軍介紹，基于深度學習技術進行文本生成，不依賴于模板或規(guī)則。這樣的寫作方式雖然在研究上取得一定進展，但目前還不能保證所生成稿件的準確性與可讀性，難以滿足很多應用場景下對稿件的質(zhì)量要求。此外，深度學習生成的模型訓練需要大量的平行語料，而在很多領域內(nèi)較難獲取到這樣的大規(guī)模語料。

? 計算機根據(jù)已有的文字素材（例如已經(jīng)發(fā)表的新聞）進行二次文字創(chuàng)作時，能夠基于已有稿件創(chuàng)作出不一樣的稿件，主要依賴于兩類自然語言處理技術：自動文摘與文本復述。其中自動文摘用于對單篇文本或多篇文本進行內(nèi)容提煉與綜合，形成摘要或綜述。

? 文本復述則用于對現(xiàn)有文字進行改寫，在主題與意思基本不變的前提下產(chǎn)生另一種文字表述。因此在平行語料充足的前提下，各種統(tǒng)計機器翻譯方法（包括神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯）均可應用于此問題。最新的研究主要集中在，如何有效利用少量的平行語料和大規(guī)模的非平行語料進行復述模型的學習。