人工智能NLP自动写文章软件
随着AlphaGO的席卷，越来越多的学者意识到强化学习在人工智能领域的重要作用。与此同时，随着深度学习的发展和深度学习的应用，许多传统的伪原创工具自然语言问题被打破。另外，引用DavidSilver的话：深度学习（DL）+强化学习（RL）=人工智能（AI）。
1.文本挖掘任务类型的划分文本挖掘任务分为四大类：类别到序列、序列到类别、同步（为每个输入位置生成输出）序列到序列、异步序列到序列。同步序列到序列的示例包括中文分词，命名实体识别和词性标注。序列到序列包括机器翻译和自动摘要。序列到类别的示例包括文本分类和情感分析。序列的类别（对象）的示例包括文本生成和图像描述。
2.文本挖掘系统总体规划大观数据一直专注于文本语义。文本挖掘系统的总体方案包括NLP处理的所有方面。它可以分为章级应用程序、短串应用程序和词汇应用程序。章级应用有六个方面，有成熟的产品支持企业在不同方