【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能語言，尤其涉及一種基于多人工智能工具的快速文章生成方法。
技術介紹
1、隨著大數據技術，自然語言處理以及其他人工智能技術的不斷發展，逐漸掀起了用算法自動寫作生成文章的探索和實踐。寫作主要考察的是語序，語法，內容和語言邏輯，基于大量優質作文數據訓練而得到的文本生成模型可以自動生成優質的作文。
2、相關技術中，利用人工智能工具撰稿時通常采用以下方式：一種是利用文章相關信息訓練深度神經網絡模型，進而利用訓練的深度神經網絡模型生成文章。這種方式由于完全依賴深度神經網絡，因此生成的文章內容不可控，容易出現語義不通順的現象。另一種是通過人工在特定領域設置特定的模板，從而將文章信息按照模板方式進行填充，完善文章內容。生成的文章與模板之間只在大綱上相類似，而對于文章所應蘊含的思想感情的細膩表達以及豐富多樣的表現手法等關鍵要素均未給予充分考量。這就導致用戶在閱讀此類文章時，無法深入領會作者的創作意圖與核心思想，更難以從中學到有效的寫作技巧與策略，從而無法對自身的寫作能力提升產生積極的推動作用，極大地限制了此類文章生成方式在寫作教學、文學創作輔助等領域的應用價值與發展前景。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是為了克服現有技術存在的缺點和不足，而提供一種基于多人工智能工具的快速文章生成方法，所述方法包括以下步驟：
2、用戶在樣本數據庫中選擇目標文章；
3、基于目標文章提取出文章框架和表現手法以構建目標文章編碼；所述目標文章編碼包括段落sj、子段
4、所述人工智能工具ki根據不同子段落pi的主旨分別對用戶輸入的內容進行擴充以形成要點，且多個所述要點形成文章大綱；
5、將每個段落sj中的不同子段落pi的要點輸入至不同的人工智能工具ki，且不同段落sj中相同符號的子段落pi對應相同符號的人工智能工具ki，所述人工智能工具ki將按照子段落pi對應的句子關系和表現手法，對子段落pi的要點進行填充并得到初始文本，填充結束后將運行時間返回至處理器；
6、所述處理器根據運行時間ti確定人工智能工具ki的效能排序；所述人工智能工具ki按照效能從高到低的順序，對初始文本的段落sj一對一地進行上下文連貫及優化處理。
7、優選地，包括最短值優先序列排序機制，所述處理器按照最短值優先序列排序機制計算人工智能工具ki的平均運行時間累計的數量比例，并根據平均運行時間累計的數量比例來確定人工智能工具ki的效能排序。
8、優選地，所述最短值優先序列排序機制包括以下步驟：
9、s1、設定處理時間t的時間長短范圍，所述該時間長短范圍分為短、一般和長；
10、s2、每個子段落pi均隨機匹配人工智能工具ki，且該人工智能工具ki返回處理后的文字內容以及運行時間ti；
11、s3、將每個人工智能工具ki返回的運行時間ti與設定的時間長短范圍進行比較并得出該運行時間ti的時間長短范圍；
12、s4、計算運行時間ti的時間長短范圍為短的數量與人工智能工具ki返回的運行時間ti總數量之比，并根據該數量比確定人工智能工具ki的效能排序。
13、優選地，所述選擇目標文章有兩種方式：其一，根據用戶輸入的文章內容與文章類型得到關鍵詞，并根據關鍵詞在樣本數據庫中搜索目標文章；其二，用戶在樣本數據庫中挑選目標文章，并將該目標文章的摘要和用戶輸入的文章內容通過類比推理，來對文章內容進行優化處理。
14、優選地，所述文章類型包括實用文體文章和文學創作類文章；
15、當文章類型為實用文體文章時，所述用戶輸入的文章內容將按照第一拓展方法進行拓展得到多個主要詞，將多個主要詞彼此間呈或關系，這些主要詞與文章類型之間呈且關系，以此構成關鍵詞；
16、當文章類型為文學創作類文章時，所述用戶輸入的文章內容將按照第二拓展方法進行拓展得到多個主要詞，將多個主要詞彼此間呈或關系，這些主要詞與文章類型之間呈且關系，以此構成關鍵詞。
17、優選地，所述第一拓展算法為根據類比推理的方式將用戶輸入的文章內容拓展成與目標文章主旨相近的內容；
18、所述第二拓展方法為將用戶輸入的文章內容經過大數據模型拓展成與目標文章相關的同關聯詞。
19、優選地，包括文本分析工具，所述目標文章編碼是通過文本分析工具將目標文章內具有相似主題、概念或功能的內容歸為同一類別的節點，并分析多個節點之間的關系得到文章框架和表現手法進而得到。
20、優選地，所述樣本數據庫按照文章類別給文章進行分類，且每個類別的文章均按照文章難懂程度進行排序。
21、優選地，所述人工智能工具ki根據目標文章的難懂程度對輸入的文章內容進行相應難懂程度的擴充和填充。
22、本專利技術的有益效果：1.通過擴充模塊根據子段落pi的主旨對用戶輸入的內容進行擴充成文章的要點，且該要點通過不同的人工智能工具ki按照子段落pi對應的句子關系和表現手法進行填充，使得生成出的文章與目標文章存在著感情色彩一致，主旨一致，每一個段落采用的表現手法和句子關系都是一致的，然而用戶輸入的內容是可以改變的，我們可以通過輸入我們能夠理解的事物作為內容，并按照目標文章的邏輯生成一篇能夠體現出目標文章的中心思想和寫作手法，這樣有利于用戶理解深奧難懂的文章、隱藏的思想、表現手法等等。
23、2.通過將人工智能工具ki按照效能從高到低的順序對初始文本進行處理，可以增加文章生成的速度。
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1.一種基于多人工智能工具的快速文章生成方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于多人工智能工具的快速文章生成方法，其特征在于：包括最短值優先序列排序機制，所述處理器按照最短值優先序列排序機制計算人工智能工具ki的平均運行時間累計的數量比例，并根據平均運行時間累計的數量比例來確定人工智能工具ki的效能排序。
3.根據權利要求2所述的基于多人工智能工具的快速文章生成方法，其特征在于：所述最短值優先序列排序機制包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的基于多人工智能工具的快速文章生成方法，其特征在于：所述用戶在樣本數據庫中選擇目標文章有兩種方式：其一，根據用戶輸入的文章內容與文章類型得到關鍵詞，并根據關鍵詞在樣本數據庫中搜索目標文章；其二，用戶在樣本數據庫中挑選目標文章，并將該目標文章的摘要和用戶輸入的文章內容通過類比推理，來對文章內容進行優化處理。
5.根據權利要求4所述的基于多人工智能工具的快速文章生成方法，其特征在于：所述文章類型包括實用文體文章和文學創作類文章；
6.根據權利要求5所述的基于
7.根據權利要求1所述的基于多人工智能工具的快速文章生成方法，其特征在于：包括文本分析工具，所述目標文章編碼是通過文本分析工具將目標文章內具有相似主題、概念或功能的內容歸為同一類別的節點，并分析多個節點之間的關系得到文章框架和表現手法進而得到。
8.根據權利要求1所述的基于多人工智能工具的快速文章生成方法，其特征在于：所述樣本數據庫按照文章類別給文章進行分類，且每個類別的文章均按照文章難懂程度進行排序。
9.根據權利要求8所述的基于多人工智能工具的快速文章生成方法，其特征在于：所述人工智能工具ki根據目標文章的難懂程度對輸入的文章內容進行相應難懂程度的擴充和填充。
...【技術特征摘要】
1.一種基于多人工智能工具的快速文章生成方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于多人工智能工具的快速文章生成方法，其特征在于：包括最短值優先序列排序機制，所述處理器按照最短值優先序列排序機制計算人工智能工具ki的平均運行時間累計的數量比例，并根據平均運行時間累計的數量比例來確定人工智能工具ki的效能排序。
3.根據權利要求2所述的基于多人工智能工具的快速文章生成方法，其特征在于：所述最短值優先序列排序機制包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的基于多人工智能工具的快速文章生成方法，其特征在于：所述用戶在樣本數據庫中選擇目標文章有兩種方式：其一，根據用戶輸入的文章內容與文章類型得到關鍵詞，并根據關鍵詞在樣本數據庫中搜索目標文章；其二，用戶在樣本數據庫中挑選目標文章，并將該目標文章的摘要和用戶輸入的文章內容通過類比推理，來對文章內容進行優化處理。
5.根據權利要求4所述的基于多人工智...
【專利技術屬性】
技術研發人員：謝兆賢，樊同科，蘇培華，王玉德，嵇存美，邵長彬，
申請(專利權)人：西安外事學院，
類型：發明
國別省市：
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