Text Summarization and Content Generation with AI (NLG)

• 機器學習概念的基本知識
• 熟悉 Python 程式設計
• 使用 NLP 框架的經驗

觀眾

• AI 開發人員
• 內容建立者
• 數據科學家

本課程探討了自然語言生成 （NLG） 的核心概念和技術，用於文本摘要和內容生成。參與者將學習如何使用最先進的 NLG 模型和演算法來自動創建內容並生成高品質的類人文本。

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望獲得使用 NLG 自動進行文本摘要和內容生成的實踐技能的中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 NLG 用於文本摘要和內容生成的核心原則。
• 實施 NLG 模型來匯總大型文檔和文章。
• 利用 GPT 等預先訓練的 NLG 模型創建內容。
• 應用高級技術來微調 NLG 模型以執行特定內容生成任務。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

用於文本摘要和內容生成的 NLG 簡介

• 自然語言生成 （NLG） 概述
• NLG 和 NLP 之間的主要區別
• NLG 在內容生成中的用例

NLG 中的文本摘要技術

• 使用 NLG 的抽取式摘要方法
• 使用 NLG 模型進行抽象總結
• 基於 NLG 的摘要的評估指標

使用 NLG 產生內容

• NLG 生成模型概述：GPT、T5 和 BART
• 訓練 NLG 模型以生成文字
• 使用 NLG 生成連貫且上下文感知的文字

針對特定應用微調 NLG 模型

• 針對特定領域的任務微調 GPT 等 NLG 模型
• NLG 中的遷移學習
• 處理用於訓練 NLG 模型的大型數據集

NLG 的工具和框架

• 流行的 NLG 庫（Transformers、OpenAI GPT）簡介
• 動手操作 Hugging Face 個 Transformer 和 OpenAI 個 API
• 構建用於內容生成的 NLG 管道

NLG 中的道德考慮

• AI 生成內容中的偏見
• 減少有害或不適當的 NLG 輸出
• NLG 在內容創作中的道德影響

NLG 的未來趨勢

• NLG 模型的最新進展
• 變壓器對 NLG 的影響
• NLG 和自動化內容創建的未來機會

總結和後續步驟