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铜灵 丽翔 凹非寺

物理位 公司出品 | 社会公众号 QbitAI

文章区的AI官军，可能将早已让你不寒而栗了。

信息技术写手Justin Y就自造两个能手动聚合文章的官军AI，依照泵上音频的副标题，AI能聚合连串有关文章。

老赵还将那个应用领域的Demo和开源码放了出，浏览后还能他们体会。

轻轻地一点儿，假文章立刻就来。

仿造

假如不言外之意说你这是AI，不细细看，这枚官军除了仿造的才华。

句子中参杂了丝丝的风趣，配上常见的模版，仿造没难题。

比如说，假设音频副标题为滑稽风的Thanos and shrek are the same character（灭霸和史瑞克是同一配角），确认，AI立刻聚合连串文章。

从来没听说过整部电影。

像这样，我甚至不知道这部电影听起来是什么样的。

一旦灭霸拿下了半个宇宙……

依照题目，AI手动联想到了电影，并能依照电影话题进行下一步文章。

假如输入音频副标题为最糟糕的说唱（官方音乐音频）（literally the worst rap [Offical Music Video]），AI官军将会聚合怎样的文章呢？

即便如此，我真的觉得那个挺搞笑的。

我永远无法与那个匹敌。

AI官军看起来还蛮谦虚的。

再来一组例子，假如输入博弈论：马里奥其实是个蜥蜴人，会发生怎样的神奇反应？

想象不出在那个世界里将发生什么。

最终，那个理论是两个笑话。

我觉得他是制造那个的人。

虽然AI聚合的文章有时会出现大脑洞，但整体效果还OK，还能从多个不同的角度给出文章。

循环神经网络加持

打造这样两个AI官军，需要用到哪些方法？

老赵哥表示，从识别音频副标题到聚合逼真文章，中间只差两个循环神经网络。

通过泵自带的数据API，可以浏览大量的音频名字和下面的用户文章，这些数据可以用来的训练数据。

开始训练前，记得先清洁数据，不要担心耗时太长，干净的数据对于模型的训练帮助很大。

老赵哥是用词嵌入的方法预测文章中的下两个单词是什么，并且需要教会模型理解副标题表示了什么含义。

最后，通过循环神经网络架构，下两个最有可能将出现的词组就确认了。

传送门

Github地址：

https://github.com/HackerPoet/YouTubeCommenter

假如你是windows的64位系统，还可以浏览Demo来玩。

浏览地址（需要科学前往）：

http://t.cn/Eo66Vr0

音频网站的弹幕，也可能将不是人类写的了。

— 完 —

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