大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于關(guān)鍵詞生成句子的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、有沒有一種軟件輸入關(guān)鍵詞 就會出現(xiàn)描寫這個詞的好句子

• 2、文本自動生成模型

• 3、語文題：把下面每組中的兩個句子，用恰當(dāng)關(guān)鍵詞連成一個句子。

• 4、用即使，也關(guān)鍵詞造個句子。

一、有沒有一種軟件輸入關(guān)鍵詞 就會出現(xiàn)描寫這個詞的好句子

這種軟件現(xiàn)在應(yīng)該還沒有開發(fā)出來吧...

沒什么實際的作用....

小工具的話以后可能會有.....但是現(xiàn)在還沒有聽說過...

你如果想到什么關(guān)鍵詞...可以上百度知道問我們大家....

希望能幫到你...

二、文本自動生成模型

在自然語言處理中，另外一個重要的應(yīng)用領(lǐng)域，就是文本的自動撰寫。關(guān)鍵詞、關(guān)鍵短語、自動摘要提取都屬于這個領(lǐng)域的一種應(yīng)用。不過這些應(yīng)用，都是由多到少的生成。這里我們介紹另外一種應(yīng)用，由少到多的生成，包括句子的復(fù)寫，由關(guān)鍵詞、主題生成文章或者段落等。

主要應(yīng)用關(guān)鍵詞提取、同義詞識別等技術(shù)來實現(xiàn)。

本節(jié)處理的場景是：由文本到文本的生成。這個場景一般主要涉及：文本摘要，句子壓縮，文本復(fù)寫，句子融合等文本處理技術(shù)。其中本節(jié)涉及文本摘要和句子復(fù)寫兩個主要技術(shù)。文本摘要如前所述主要涉及：關(guān)鍵詞提取、短語提取、句子提取等。句子復(fù)寫則根據(jù)實現(xiàn)手段的不同、大致分為如下幾種：

1.基于同義詞的改寫方法。這也是本節(jié)使用的方法，這種方法是詞匯級別的，能夠在很大程度上保證替換后的文本與原文語義一致。缺點就時會造成句子的通順度有所降低，當(dāng)然可以結(jié)合隱馬爾可夫模型對句子搭配進(jìn)行校正提升整體效果。

2.基于模板的改寫方法。這也是本節(jié)使用的方式。該方法的基本思想是，從大量收集的語料中統(tǒng)計歸納出固定的模板，系統(tǒng)根據(jù)輸入句子與模板的匹配情況，決定如何生成不同的表達(dá)形式

3.基于統(tǒng)計模型和語義分析生成模型的改寫方法。這類方法就是根據(jù)語料庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計，獲得大量的轉(zhuǎn)換概率分布，然后對于輸入的語料根據(jù)已知的先驗知識進(jìn)行替換。這類方法的句子是在分析結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行生成的，從某種意義上說，生成實在分析的指導(dǎo)下實現(xiàn)的，因此，改寫生成的句子有可能具有良好的句子結(jié)構(gòu)，但是其所依賴的語料庫是非常強大的，這樣就需要人工標(biāo)注很多數(shù)據(jù)。對于這些問題，新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以解決部分問題。同時結(jié)合知識圖譜的深度學(xué)習(xí)，能夠更好地利用人的知識，最大限度地減少對訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)需求。

有拼音生成漢字和文本自動生成場景模式是相同的，都是由給定的文本信息，生成另外一些文本信息。區(qū)別在于前者是生成當(dāng)前元素對應(yīng)的漢字，而這里是生成當(dāng)前元素對應(yīng)的下一個漢字。

原理

三、語文題：把下面每組中的兩個句子，用恰當(dāng)關(guān)鍵詞連成一個句子。

雖然…但是，既然…就

四、用即使，也關(guān)鍵詞造個句子。

即使前路布滿荊棘，充滿危險與坎坷，我也不會害怕會一直堅持走下去。

以上就是關(guān)于關(guān)鍵詞生成句子相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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