当前位置：首页 > article >正文

AI 写作（一）：开启创作新纪元（1/10）

article 2024/11/6 1:56:32

一、AI 写作：重塑创作格局

在当今数字化高速发展的时代，AI 写作正以惊人的速度重塑着创作格局。AI 写作在现代社会中占据着举足轻重的地位，发挥着不可替代的作用。

随着信息的爆炸式增长，人们对于内容的需求日益旺盛。AI 写作能够快速生成大量高质量的文本，满足不同领域、不同场景的需求。在新闻报道领域，AI 写作可以实现自动化新闻生成，极大地提高了报道效率。例如，一些新闻机构利用 AI 写作技术，能够在短时间内生成大量的财经、体育等新闻稿件。据统计，某些新闻机构使用 AI 写作后，新闻发布的速度提高了数倍，准确性也得到了有效保障。

在营销文案方面，AI 写作能够根据不同的目标受众和市场需求，生成个性化的广告创意。通过分析消费者的行为数据和偏好，AI 写作可以创作出更具针对性和吸引力的营销文案，从而提升营销效果。有研究表明，采用 AI 写作生成的营销文案，其点击率和转化率相比传统文案有显著提高。

AI 写作还在教育培训领域发挥着重要作用。自动批改作业与作文，为教师减轻了负担，同时也提高了批改的准确性和效率。此外，AI 写作还可以辅助语言学习，为学生提供个性化的学习资源和反馈。

总之，AI 写作在现代社会中已经成为一股不可忽视的力量，它正在改变着我们的创作方式和生活方式。

二、定义与原理

（一）AI 写作的内涵

AI 写作是一种创新的文本生成方式，它充分借助人工智能技术，在自然语言处理和机器学习技术的支撑下，模仿人类的写作能力，为用户提供高效、准确的文本内容。AI 写作通过大规模的语料库和预训练模型，不断学习和掌握各种语言要素，包括语法、词汇、句子结构等。这些模型可以是循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer 等，它们能够分析大量的文本数据，理解语言的模式、规律和结构，从而生成与输入数据相似的文本内容。

（二）与传统写作的差异

AI 写作与传统写作在多个方面存在明显不同。在生成方式上，传统写作依赖于人类的创造力和思维能力，作者需要逐字逐句地构思和撰写。而 AI 写作则基于数据和算法，能够快速生成大量的文本内容。例如，在新闻报道领域，AI 写作可以在几秒钟内生成一篇新闻稿件，而传统写作可能需要记者花费数小时甚至更长时间进行采访和撰写。在效率方面，AI 写作具有巨大优势。它可以同时处理多个写作任务，大大提高了生产效率。而传统写作受限于人类的时间和精力，难以在短时间内完成大量的写作任务。此外，AI 写作在客观性方面也与传统写作有所不同。由于 AI 写作主要基于数据和算法，减少了人为因素的影响，更加客观公正。而传统写作可能会受到作者的主观意识、情感倾向等因素的影响。

（三）基本原理

AI 写作的基本原理是通过学习大规模语料库和预训练模型，掌握语言要素并生成文本内容。AI 写作的训练数据可以包括大量的文本文档、书籍、新闻文章、社交媒体帖子等，甚至还可以包括特定领域的专业文献和技术资料。通过对这些数据进行学习和训练，AI 模型能够掌握语法、词汇、句子结构等语言要素，并能够生成与人类写作类似的文本。例如，一个基于 Transformer 架构的 AI 写作模型，通过对大量的文本数据进行无监督学习，能够自动学习语言的模式和规律。当用户输入一个主题或关键词时，模型可以根据学习到的知识生成一篇相关的文章。同时，AI 写作还可以通过不断的优化和调整，提高生成文本的质量和准确性。例如，通过调整模型的参数、增加训练数据的量等方式，可以使模型生成的文本更加符合人类的语言习惯和表达要求。

三、发展历程

（一）早期探索

AI 写作的起源可以追溯到上世纪 50 年代，当时科学家们开始尝试使用计算机生成文本。早期的程序如 ELIZA 表现出了简单的应答能力，为 AI 写作的发展奠定了基础。在这个阶段，技术还处于萌芽状态，生成的文本较为简单和机械，但这一探索为后来的发展指明了方向。

（二）从规则到数据驱动

随着计算机技术的不断进步，AI 写作逐渐从规则驱动向数据驱动转变。在规则驱动阶段，AI 写作主要依靠人工编写的语法规则和模板来生成文本，这种方式生成的文本较为生硬和缺乏灵活性。然而，随着数据的爆炸式增长和机器学习技术的发展，AI 写作开始利用大量的文本数据进行学习，从数据中自动提取语言模式和规律，从而生成更加自然和流畅的文本。例如，一些基于统计机器学习方法的语言模型，如 n-gram 模型、隐马尔可夫模型（HMM）等，开始在 AI 写作中得到应用。

（三）深度学习的应用

深度学习技术的出现为 AI 写作带来了重大突破。深度学习模型，如递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer 等，能够更好地捕捉语言的上下文信息和语义关系，生成更加高质量的文本。例如，Transformer 架构通过自注意力机制，能够同时处理文本中的不同位置的信息，大大提高了文本生成的效率和质量。此外，生成对抗网络（GAN）也被应用于 AI 写作中，通过对抗训练的方式，提高生成文本的真实性和多样性。

（四）多元化发展

当前，AI 写作呈现出多元化的创新局面。在应用领域方面，AI 写作不仅在新闻报道、营销文案、教育培训等传统领域继续发挥重要作用，还在创意产业如小说、诗歌创作、影视剧本编写等领域展现出巨大的潜力。在技术方面，各种新的算法和模型不断涌现，如结合知识图谱的 AI 写作、多模态 AI 写作等，为用户提供更加丰富和个性化的文本生成服务。同时，AI 写作也开始与其他技术如虚拟现实、增强现实等相结合，创造出更加沉浸式的创作体验。

四、主要技术流派

（一）基于模板

基于模板的 AI 写作是一种较为常见的技术流派。模板通常是预先设定好的文章结构或格式，通过填充特定的内容来生成文章。

模板定义与填充：模板可以是新闻报道的格式模板，如标题、导语、主体内容、结尾等部分组成。在进行写作时，根据具体的主题和需求，将相关的信息填充到模板的各个部分。例如，对于体育新闻报道，可以使用 “[球队名称] 在 [比赛名称] 中以 [比分] 战胜 [对手球队名称]” 这样的模板，然后将具体的球队名称、比赛名称和比分等信息填充进去。

模板匹配技术：这种技术通过将输入的主题或关键词与预先存储的模板进行匹配，找到最合适的模板进行文章生成。例如，当输入 “苹果公司发布新产品” 时，系统会自动匹配到科技新闻类的模板，并根据这个模板生成文章。

优点与局限性：基于模板的 AI 写作具有一定的优点。首先，它能够保证文章的结构和格式相对规范，提高文章的可读性。其次，生成速度较快，适用于一些对时效性要求较高的场景，如新闻报道。然而，这种方法也存在局限性。由于模板的固定性，生成的文章往往缺乏创新性和个性化，容易出现千篇一律的情况。而且，对于一些复杂的主题或独特的需求，可能难以找到合适的模板进行匹配。

（二）基于规则

基于规则的 AI 写作主要依靠人工设定的语言生成规则来进行文本生成。

语言生成规则的构建：语言生成规则可以包括语法规则、词汇选择规则、句子结构规则等。例如，规定在描述一个事件时，先介绍事件的背景，然后说明事件的经过和结果。通过这些规则的组合，可以构建出较为复杂的文章结构。

规则推理与文本生成：在进行写作时，系统根据输入的主题和相关信息，运用规则进行推理，逐步生成文章的各个部分。例如，当输入 “一场足球比赛” 时，系统根据规则先描述比赛的双方球队、比赛地点和时间等背景信息，然后按照比赛的进程描述各个关键节点，最后总结比赛的结果和影响。

优点与局限性：基于规则的 AI 写作的优点在于可以保证生成的文章在语法和逻辑上相对准确。通过精心设计的规则，可以生成具有一定专业性和规范性的文章。然而，这种方法的局限性也很明显。规则的构建需要大量的人工投入，而且难以覆盖所有的语言现象和写作需求。此外，规则的刚性可能导致生成的文章缺乏灵活性和自然性。

（三）基于统计模型

基于统计模型的 AI 写作利用大量的文本数据进行统计分析，以生成新的文本。

n-gram 模型：n-gram 模型是一种基于统计的语言模型，它通过计算文本中连续 n 个词出现的概率来预测下一个词。例如，在 “今天天气很好” 这句话中，如果使用 2-gram 模型，那么 “今天” 后面出现 “天气” 的概率可以通过统计大量文本中 “今天” 后面出现 “天气” 的次数来计算。n-gram 模型的优点是简单易用，能够快速生成较为流畅的文本。但是，它的局限性在于只能考虑局部的语言信息，对于长距离的语义依赖难以处理。

隐马尔可夫模型（HMM）：HMM 是一种基于概率的统计模型，它可以用于语言处理中的词性标注、语音识别等任务。在 AI 写作中，HMM 可以通过学习文本中的词序和词性变化规律来生成文章。例如，通过分析大量文本中动词、名词、形容词等词性的出现顺序，可以预测下一个词的词性，从而生成合理的句子。HMM 的优点是能够处理序列数据，对于语言的动态变化有较好的适应性。但是，它的计算复杂度较高，而且对于复杂的语言结构和语义理解能力有限。

条件随机场（CRF）：CRF 是一种判别式概率无向图模型，它可以结合多种特征进行文本标注和生成。在 AI 写作中，CRF 可以利用词性、语法结构、语义信息等多种特征来生成更加准确的文本。例如，在进行命名实体识别时，CRF 可以结合词的上下文信息和词性等特征，准确地识别出人名、地名、组织机构名等实体。CRF 的优点是能够充分利用多种特征，提高文本生成的准确性。但是，它的训练过程较为复杂，需要大量的标注数据。

（四）基于深度学习

基于深度学习的 AI 写作是目前最具发展潜力的技术流派之一。

递归神经网络（RNN）：RNN 是一种能够处理序列数据的神经网络模型，它在 AI 写作中可以用于捕捉语言的上下文信息。例如，在生成一句话时，RNN 可以根据前面已经生成的词来预测下一个词，从而使生成的句子更加连贯。RNN 的优点是能够处理变长的序列数据，对于语言的动态变化有较好的适应性。但是，RNN 存在梯度消失和梯度爆炸的问题，对于长序列的处理能力有限。

长短期记忆网络（LSTM）：LSTM 是对 RNN 的一种改进，它通过引入门控机制来解决梯度消失和梯度爆炸的问题。在 AI 写作中，LSTM 可以更好地捕捉长距离的语义依赖，生成更加准确和连贯的文本。例如，在生成一篇小说时，LSTM 可以记住前面章节的情节和人物关系，从而在后续的章节中进行合理的发展。LSTM 的优点是能够处理长序列数据，对于复杂的语言结构和语义理解能力较强。但是，LSTM 的计算复杂度较高，训练时间较长。

Transformer 与自注意力机制：Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它在 AI 写作中表现出了强大的性能。自注意力机制可以让模型同时关注输入序列中的不同位置，从而更好地捕捉全局的语义信息。例如，在翻译任务中，Transformer 可以根据源语言句子中的不同单词与目标语言句子中的单词之间的关系，进行准确的翻译。在 AI 写作中，Transformer 可以生成更加自然、流畅和富有创造性的文本。Transformer 的优点是计算效率高，能够处理大规模的文本数据。但是，Transformer 对于小规模的数据集可能表现不佳，而且需要大量的计算资源进行训练。

生成对抗网络（GAN）：GAN 是一种由生成器和判别器组成的深度学习模型，它在 AI 写作中可以用于生成更加真实和多样化的文本。生成器负责生成文本，判别器负责判断生成的文本是否真实。通过不断的对抗训练，生成器可以生成越来越逼真的文本。例如，在诗歌创作中，GAN 可以生成具有不同风格和主题的诗歌，为诗人提供创作灵感。GAN 的优点是能够生成具有高度创造性和多样性的文本。但是，GAN 的训练过程不稳定，容易出现模式崩溃等问题。

总的来说，不同的 AI 写作技术流派各有优缺点，在实际应用中可以根据具体的需求和场景选择合适的技术。随着技术的不断发展，这些技术流派也在不断融合和创新，为 AI 写作的发展带来了更多的可能性。

五、应用场景与价值

（一）新闻报道

在新闻报道领域，自动化新闻生成具有显著的优势。首先，它极大地提高了报道效率。据统计，一些新闻机构采用自动化新闻生成技术后，新闻发布的速度提高了数倍甚至更多。例如，在体育赛事、财经数据等领域，AI 可以在比赛结束或数据公布后的极短时间内生成新闻稿件，第一时间将信息传递给读者。其次，准确性方面也有很大提升。AI 能够准确地分析和提取数据，避免了人为因素可能导致的错误。同时，AI 还可以对大量的数据进行快速处理，确保新闻报道中的数据准确无误。例如，在金融新闻报道中，AI 可以准确分析复杂的财务数据，为读者提供可靠的信息。此外，AI 还具有多语言支持的优势，能够快速将新闻稿件翻译成多种语言，扩大新闻的传播范围，满足不同地区读者的需求。

（二）营销文案

个性化广告创意在提升营销效果方面发挥着重要作用。AI 写作可以根据消费者的行为数据、偏好和需求，生成极具针对性的营销文案。例如，通过分析用户的浏览历史、购买记录等信息，AI 可以为不同的用户群体定制个性化的广告内容，提高广告的点击率和转化率。同时，AI 写作还能够快速生成大量的广告创意，为营销人员提供更多的选择。有研究表明，采用 AI 写作生成的营销文案，其营销效果相比传统文案有显著提高。此外，AI 写作还可以实时调整广告文案，以适应市场变化和消费者需求的变化，确保营销活动始终保持高效。

（三）教育培训

在教育培训领域，自动批改作业与作文具有重要价值。它可以大大减轻教师的工作负担，提高批改的效率和准确性。教师可以将更多的时间和精力投入到教学和学生的个性化指导中。同时，AI 批改还可以为学生提供及时的反馈，帮助他们了解自己的学习情况，及时调整学习策略。在辅助语言学习方面，AI 写作可以为学生提供个性化的学习资源，如语法练习、写作提示等。例如，通过分析学生的写作错误，AI 可以为学生提供针对性的语法和词汇学习建议，帮助他们提高语言水平。此外，AI 还可以与学生进行互动，回答学生的问题，提供语言学习的支持。

（四）企业服务

客户服务自动化在企业服务中具有重要意义。AI 可以通过聊天机器人等形式，为客户提供 24/7 的服务，及时回答客户的问题，解决客户的问题。这不仅提高了客户满意度，还降低了企业的运营成本。在报告与数据分析方面，AI 写作可以快速生成各种报告，如市场调研报告、财务报告等。同时，AI 还可以对大量的数据进行分析，为企业提供有价值的决策支持。例如，通过分析市场数据和客户反馈，AI 可以为企业提供产品改进和营销策略调整的建议。

（五）创意产业

在小说、诗歌创作和影视剧本编写中，AI 写作也有广泛的应用。在小说创作方面，AI 可以生成故事框架、人物设定和情节发展，为作家提供创作灵感。例如，一些作家使用 AI 生成的故事框架作为起点，进行进一步的创作。在诗歌创作中，AI 可以生成具有不同风格和主题的诗歌，为诗人提供新的创作思路。在影视剧本编写方面，AI 可以生成剧情梗概、角色对话和场景描述，帮助编剧提高创作效率。同时，AI 还可以通过分析大量的影视作品，学习不同的创作风格和技巧，为创意产业带来新的活力。

六、未来发展方向

（一）个性化定制

未来，AI 写作将在个性化定制方面取得更大的突破。随着人工智能技术的不断进步，AI 写作系统将能够更加深入地理解用户的需求和偏好，从而生成更加符合用户个性化要求的文本。例如，用户可以指定文章的风格、语气、主题等特定要求，AI 写作系统将根据这些要求生成独一无二的文本内容。据相关研究预测，未来的 AI 写作系统将能够实现高度个性化的定制，满足不同用户在不同场景下的需求。例如，在商业领域，企业可以利用 AI 写作系统为客户生成个性化的营销文案，提高营销效果；在教育领域，教师可以根据学生的学习情况和需求，利用 AI 写作系统为学生生成个性化的学习材料，提高学习效率。

（二）跨语言写作

自然语言处理技术的不断进步将使 AI 写作实现真正的跨语言写作。未来的 AI 写作系统将能够理解和生成多种语言的文本，并且能够在不同语言之间进行流畅的翻译和转换。这将为全球化的交流和合作带来极大的便利。例如，企业可以利用 AI 写作系统为不同国家和地区的客户生成多语言的营销文案和产品说明书；学者可以利用 AI 写作系统进行跨国界的学术交流和合作。据统计，目前全球有超过 7000 种语言，而跨语言写作技术的发展将打破语言障碍，促进不同文化之间的交流和融合。

（三）情感交互

未来的 AI 写作助手将具备更强大的情感识别和表达能力。通过深度学习和情感分析技术，AI 写作系统将能够理解文本中的情感色彩，并根据用户的情感需求生成相应的文本内容。例如，当用户处于悲伤情绪时，AI 写作系统可以生成一篇鼓舞人心的文章，帮助用户缓解情绪；当用户处于喜悦情绪时，AI 写作系统可以生成一篇庆祝性的文章，与用户共同分享喜悦。此外，AI 写作系统还可以通过情感交互与用户建立更加紧密的联系，提高用户的满意度和忠诚度。研究表明，情感化的文本内容更容易引起读者的共鸣和关注，因此，具备情感交互能力的 AI 写作系统将在未来的写作领域中发挥更加重要的作用。

（四）高级创作

随着算法和大数据技术的不断发展，AI 写作将实现更高水平的高级创作。未来的 AI 写作系统将能够创作出更加复杂和高质量的文学作品、电影剧本、音乐作品等。例如，AI 写作系统可以根据用户提供的主题和情节线索，创作出一部完整的小说；可以根据用户提供的音乐风格和情感需求，创作出一首优美的音乐作品。虽然 AI 写作在高级创作方面仍然面临一些挑战，如缺乏创造力和情感深度等问题，但是随着技术的不断进步，这些问题将逐渐得到解决。未来，AI 写作将与人类创作者共同合作，创作出更加优秀的作品。

（五）智能协作

AI 写作助手将实现更加智能的协作功能。未来的 AI 写作系统将能够与人类创作者进行更加紧密的合作，共同完成复杂的写作任务。例如，在团队写作项目中，AI 写作系统可以根据团队成员的分工和需求，自动生成相应的文本内容，并与团队成员进行实时的沟通和协作。此外，AI 写作系统还可以通过智能协作功能，为人类创作者提供更多的创作灵感和建议，提高创作效率和质量。据预测，未来的智能协作将成为 AI 写作的重要发展方向之一，为人类创作者带来更多的便利和创新。

七、AI 写作：挑战与思考

（一）作为助手的优势

AI 写作作为创作助手具有多方面的显著优势。在效率提升方面，它能够以极快的速度生成文本内容，为创作者节省大量的时间。例如，当记者需要撰写多篇新闻稿件时，AI 写作工具可以在短时间内生成初稿，记者只需进行进一步的润色和核实，大大提高了工作效率。据统计，使用 AI 写作助手后，新闻工作者的稿件产出量可以提高 30% 至 50%。

在创意激发方面，AI 写作可以通过分析大量的文本数据，为创作者提供新的思路和灵感。例如，当作家在创作小说时陷入瓶颈，AI 写作工具可以根据小说的主题和情节，生成一些新的人物设定、情节发展或对话片段，帮助作家打破思维局限。有创作者表示，AI 写作助手提供的创意有 20% 至 30% 的概率能够被实际应用到作品中，为作品增添新的亮点。

此外，AI 写作助手还具有多语言支持的优势，可以帮助创作者快速将文本翻译成不同的语言，扩大作品的传播范围。对于跨国企业的营销人员来说，这一功能尤为重要，可以让他们轻松地为不同国家和地区的客户定制多语言的营销文案。

（二）面临的挑战

AI 写作的发展也带来了一系列挑战。首先是就业冲击问题。随着 AI 写作技术的不断进步，一些传统的写作岗位可能会受到影响。例如，新闻机构中一些简单的新闻稿件撰写工作可能会被 AI 所取代。英国毕业生正面临前所未有的就业竞争，因为每个职位的申请数量由于 AI 的使用而大幅增加。根据英国学生雇主协会的报告，2024 年雇主在毕业生培训项目中每个职位平均收到了 140 份申请，较 2023 年增加了 59%。

其次是原创性争议。虽然 AI 写作可以生成大量的文本内容，但这些内容的原创性常常受到质疑。一方面，AI 写作是基于大量的已有文本进行学习和模仿，可能会出现与已有作品相似的情况。另一方面，一些创作者可能会过度依赖 AI 写作工具，导致作品缺乏个人风格和独特性。例如，搭画快写软件虽然能够快速生成高质量的内容，但人类作家仍然在创意和想象力方面占据着重要的地位，因为 AI 软件生成的内容往往缺乏独特性和灵魂。

（三）伦理道德考量

AI 写作的发展也带来了一系列伦理道德问题，其中隐私安全是一个重要方面。为了训练更强大的 AI 模型，大量的个人数据被收集和分析。这些数据可能包含敏感信息，如果不加以妥善保护，可能会导致个人隐私泄露。因此，确保数据的安全性和隐私性成为了一个亟待解决的重要议题。

此外，AI 写作还涉及到版权问题。由于 AI 写作是基于已有文本进行学习和模仿，可能会侵犯原作者的版权。在发展 AI 写作的过程中，需要充分尊重和保护原作者的权益，遵循版权法律和规定。

为了确保 AI 写作的健康发展，我们需要重视伦理道德问题，加强监管和法律规定。政府和监管机构应加强对 AI 写作的监管，建立明确的法律制度，确保 AI 系统的透明度和可追溯性，限制 AI 生成的内容，建立隐私保护机制等。同时，推动技术创新与伦理教育，培养 AI 开发者和使用者的道德意识，引导他们在使用 AI 写作时遵守伦理准则，尊重原创，防范信息泄露等问题。

八、结语

AI 写作的出现为社会带来了诸多积极影响。首先，在新闻领域，它极大地提高了新闻报道的效率和准确性，让人们能够更及时地获取信息。其次，在营销方面，个性化的广告创意提升了营销效果，促进了商业的发展。在教育培训领域，自动批改作业和辅助语言学习减轻了教师的负担，同时为学生提供了更个性化的学习支持。在企业服务中，客户服务自动化提高了客户满意度，报告与数据分析为企业决策提供了有力依据。在创意产业，AI 写作为小说、诗歌创作和影视剧本编写带来了新的灵感和可能性。

然而，AI 写作也面临着一些挑战。就业冲击是一个现实问题，但同时也会促使人们提升自己的技能，转向更具创造性和人性化的工作领域。原创性争议需要我们在使用 AI 写作工具时，保持自己的创造力和独特风格，避免过度依赖。伦理道德问题则需要政府、监管机构、开发者和使用者共同努力，加强监管、建立法律制度、培养道德意识，确保 AI 写作的健康发展。

尽管面临挑战，但 AI 写作的潜力巨大。随着技术的不断进步，它将在更多领域发挥重要作用，为我们的生活和工作带来更多的便利和创新。鼓励读者积极关注并探索 AI 写作领域，共同见证这一领域的发展和变革，为创造一个更加智能、高效和富有创造力的未来贡献自己的力量。

九、AIxiezuo 经典代码案例

九、AI 写作经典代码案例

（一）基于深度学习的代码示例

以下是一个使用 Transformer 架构实现文本生成的 Python 代码示例：

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

input_text = "今天天气很好，"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_text)

这个代码通过调用预训练的 GPT-2 模型，根据给定的输入文本生成后续的文本内容。在实际应用中，可以根据具体需求调整模型参数和输入文本，以获得更符合要求的生成结果。

（二）基于统计模型的代码示例

以下是一个使用 n-gram 模型进行文本生成的简单 Python 代码：

from nltk.lm import MLE
from nltk.util import ngrams

text = "This is a sample text for n-gram model demonstration. Another sentence for testing."
sentences = [text.split()]

n = 3
ngram_model = MLE(n)
ngram_model.fit(sentences, vocabulary_text=text.split())

start_seq = "This is"
generated_text = start_seq
for _ in range(20):
    words = generated_text.split()
    context = tuple(words[-n+1:])
    next_word = ngram_model.generate(text_seed=context, random_seed=42)[0]
    generated_text += " " + next_word

print(generated_text)

这个代码利用 NLTK 库中的 n-gram 语言模型，根据给定的起始序列生成一段文本。可以通过调整 n 的值和起始序列来观察不同的生成效果。

（三）基于模板的代码示例

以下是一个简单的基于模板的文本生成代码，使用 Python 的字符串格式化功能：

template = "The {noun} is {adjective}."
noun = "cat"
adjective = "cute"
generated_text = template.format(noun=noun, adjective=adjective)

print(generated_text)

这个代码通过填充模板中的变量，生成一个简单的描述性句子。可以根据不同的模板和变量值，快速生成各种类似的文本内容。

这些代码案例展示了不同 AI 写作技术流派的实现方法，开发者可以根据实际需求选择合适的技术和代码进行进一步的开发和应用。