使用AI進行文本摘要與內容生成（NLG）培訓

自然語言生成（NLG）在文本摘要和內容生成中的介紹

• 自然語言生成（NLG）概述
• NLG與自然語言處理（NLP）的主要區別
• NLG在內容生成中的用例

NLG中的文本摘要技術

• 使用NLG的提取式摘要方法
• 使用NLG模型的生成式摘要
• NLG摘要的評估指標

使用NLG生成內容

• NLG生成模型概述：GPT、T5和BART
• 訓練NLG模型以生成文本
• 使用NLG生成連貫且上下文相關的文本

爲特定應用微調NLG模型

• 爲領域特定任務微調NLG模型（如GPT）
• NLG中的遷移學習
• 處理大規模數據集以訓練NLG模型

NLG工具與框架

• 流行NLG庫介紹（Transformers、OpenAI GPT）
• Hugging Face Transformers和OpenAI API的實踐
• 構建NLG內容生成管道

NLG中的倫理考量

• AI生成內容中的偏見
• 減少有害或不適當的NLG輸出
• NLG在內容創作中的倫理影響

NLG的未來趨勢

• NLG模型的最新進展
• Transformer對NLG的影響
• NLG與自動化內容創作的未來機會

總結與下一步