使用AI進行文本摘要與內容生成（NLG）培訓

NLG在文本摘要與內容生成中的介紹

• 自然語言生成（NLG）概述。
• NLG與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進行抽取式摘要。
• 使用NLG模型進行抽象式摘要。
• NLG摘要的評估指標。

使用NLG進行內容生成

• NLG生成模型概述：GPT、T5與BART。
• 訓練NLG模型進行文本生成。
• 使用NLG生成連貫且上下文相關的文本。

微調NLG模型以適應特定應用

• 微調NLG模型（如GPT）以適應特定領域任務。
• NLG中的遷移學習。
• 處理大型數據集以訓練NLG模型。

NLG工具與框架

• 流行的NLG庫介紹（Transformers、OpenAI GPT）。
• 動手操作Hugging Face Transformers與OpenAI API。
• 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。
• 減輕有害或不適當的NLG輸出。
• NLG在內容生成中的倫理影響。

NLG的未來趨勢

• NLG模型的最新進展。
• 變壓器對NLG的影響。
• NLG與自動化內容生成的未來機會。

總結與下一步