使用 AI (NLG) 進行文本摘要與內容生成培訓

用於文本摘要和內容生成的 NLG 簡介

• 自然語言生成 (NLG) 概覽
• NLG 與 NLP 的關鍵差異
• NLG 在內容生成中的應用場景

NLG 中的文本摘要技術

• 使用 NLG 的提取式摘要方法
• 基於 NLG 模型的抽象式摘要
• 基於 NLG 的摘要評估指標

使用 NLG 進行內容生成

• NLG 生成模型概覽：GPT, T5 和 BART
• 訓練用於文本生成的 NLG 模型
• 使用 NLG 生成連貫且具備情境感知能力的文本

針對特定應用微調 NLG 模型

• 微調如 GPT 等 NLG 模型以適應領域特定任務
• NLG 中的遷移學習
• 處理用於訓練 NLG 模型的大型數據集

NLG 的工具與框架

• 流行 NLG 庫簡介（Transformers, OpenAI GPT）
• Hugging Face Transformers 和 OpenAI API 實作體驗
• 構建用於內容生成的 NLG 管線

NLG 中的倫理考量

• AI 生成內容中的偏見問題
• 減輕有害或不適當的 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 架構對 NLG 的影響
• NLG 和自動化內容創作的未來機會

總結與後續步驟