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基於人工智慧之中文故事生成 後處理系統

為了解決after後面動詞的問題，作者李佳穎 這樣論述：

隨著近年來硬體技術的進步，人工智慧的技術得以有足夠的運算能力進行計算，經深度學習的方式進行大量運算後，在影像處理、自然語言處理等多個領域上都有很好的成效。由於語言的複雜性，在近幾年也提出了許多新的模型架構，使模型可以理解、使用人類語言。雖然這些新的架構學習效果在不同的任務下表現優異，但仍會礙於模型能學習的特徵有限的條件下，即使能夠生成順暢的語句，但對於如人物關係等特徵仍無法很有效的學習。且也因模型以關注前面的詞進行生成，當生成時遇到如量詞這種須關注後面的詞才能正確預測並生成的狀況下，會導致生成的詞不恰當，進而影響後續詞的生成。故本論文基於控制生成詞性排序的生成語言模型，分別對人物打鬥關係與量

詞設計不同的機制進行修正，其中人物打鬥關係使用了統計的方式進行計算並建立成有向圖；而量詞採用了傳統的分類模型one-against-all SVM(Support Vector Machine)訓練。對於生成句子中詞性與排序不符的地方利用Fasttext與BERT Fine-tune兩種不同的模型，並設計不同的機制分別做調整，使生成句子的詞性排序與指定的詞性排序完全一致。