敘事科學讓機器人作家開始創作非結構化的故事
軟體也許不能思考，但它的寫作能力卻與日俱增。敘事科學是一門基於體育統計或收入等資料集自動生成故事的科學，它已經將目光轉向了“非結構化”資料，如推特訊息列表。在最新的專案中，它將工具設定為捕捉和標記總統候選人的資訊，然後根據結果自動生成一個故事。下麵是這篇文章的一個例子，題為“紐特·金裡奇因熱點話題稅收、性格問題而受到關註”
"Newt Gingrich has been c***istently popular on Twitter, as he has been the top riser on the site for the last four days. Conversely, the number of tweets about Ron Paul has dropped in the past 24 hours. Another traffic loser was Rick Santorum, who has also seen tweets about him fall off a bit."
文章還引用了相關的引語，比如一位“推特”者，他對金裡奇的預算提案發表了好話。文章中有一些尷尬的措辭，但這是其他可以透過的散文，特別是考慮到CEO斯圖爾特·弗蘭克爾所說的，“根本沒有人碰過它。”這個過程還在測試中；到完成之後，它可能會開始出現在諸如私人簡報之類的事情上，這需要的是好資訊，而不是精彩的短語。不過，從那裡開始，讓這些自動化流程在面向公眾的網站上寫下低層次分析並不是一個巨大的步驟，就像福布斯已經為盈利預告做的那樣。
- 發表於 2021-04-21 09:01
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