《文章生成器》根据关键词生成一篇文章

最新推荐文章于 2024-11-06 12:48:45 发布
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一个由Github开源项目改造而来的狗屁不通文章生成器，旨在生成无意义文本，最初用于逃避撰写冗长申请，后成为测试打印机是否正常工作的工具。该项目因其娱乐性质在网络中广泛传播。

狗屁不通文章生成器

这个网页由github开源项目「狗屁不通文章生成器」改造而来,开源地址:https://github.com/menzi11/BullshitGenerator

据说开发这个程序的缘由,是作者想要搞个学生会退会,但被要求写几万字的申请,于是直接搞了个程序生成,但开发出来之后,发现文章确实「狗屁不通」,于是只好作为测试打印机是否正常工作的程序

由于这个项目娱乐性较强，于是被大家争相传播

关键词文章生成器-智能关键词文章生成器
qq787143156的博客
03-09 1877
怎么实现关键词文章采集？通过关键词文章提高网站关键词密度从而提升网站排名，一般来说，企业网站优化都是以首页为主，覆盖三五个热门关键词。其实，这是大大的浪费，企业网站完全可以覆盖甚至垄断行业内大量的关键词。企业网站不能做到大量词语优化的一个主要问题是内部结构不利于优化。 一、对文章列表页的优化 1、可优化有一定竞争度、流量大一些的关键词，毕竟文章列表页的排名能力还是比较强的； 2、因为文章列表页经常更新文章，列表页首页的关键词密度变化比较大，可以对该页面增加一定文字描述，稳定关键词密度； 3.
基于文心智能体构建关键词文章生成器
Z1252094283的博客
09-01 1424
标题: 基于文心智能体构建关键词文章生成器在数字化浪潮汹涌的今天，内容创作已成为连接信息、传播知识与构建品牌不可或缺的一环。然而，随着信息量的爆炸性增长，如何高效、高质量地产出内容，成为了众多创作者、企业乃至个人面临的重大挑战。正是在这样的背景下，百度文心智能体平台凭借其深厚的人工智能技术积累，推出了一款革命性的工具——“关键词文章生成器”，它如同一位智能的文章编辑专家，能够根据用户输入的关键词，自动编织出各类格式的文章，极大地提升了内容创作的效率与品质。下面我将带领大家通过百度文心智能体平台。
百度接口根据关键字生成文章
liuno0的博客
07-26 6605
之前无意中被人说起百度可以根据关键字生成文章，感觉好厉害。于是就上手看看什么神奇。 文章链接：https://ai.baidu.com/docs#/IntelligentWriting-API/2843fe5c 如果没有你想要的模块，可以选择自定义模块 API接口地址仅支持Get请求； 接口返回结果要求UTF-8编码，为json串格式； 参考：https://ai.baidu....
根据标题或关键字生成内容-免费api接口
熊猫头-ai关键词生成内容-伪原创-api
11-14 614
【代码】根据标题或关键字生成内容-免费api接口。
AI高效创作助手：根据关键词一键生成优质文章
keydatas的博客
11-06 757
可以利用AI技术进行高效创作，简数可根据提供的关键词自动生成文章标题和内容，关键词来源可以是网络数据采集，或文件导入，或其他网页数据采集工具导入。
输入关键词自动生成文章-免费自动输入关键词自动生成文章器
qq_787143156的博客
04-08 1919
输入关键词自动生成文章，什么是输入关键词自动生成文章？例：你输入什么关键词 ‘装修’免费工具会自动生成一篇跟装修相关的文章，该免费工具还支持：自动关键词文章生成+文章自动采集+伪原创+自动发布+自动推送给搜索引擎收录排名，实现全自动挂机。（详细参考图一、二、三、四） 最近一些刚入网站优化行业的站长问我网站构造是什么?什么样的网站构造对搜索引擎愈加友好?网站构造的优化要留意哪些方面?原本我想直接给大家分享站内优化的相关案例，思之再三就先把网站构造这一块儿单独拿出来做，关于网站构造的优化，我置信刚入行
精选资源
最好的文章伪原创生成器
03-19
4. **内容拼接**：将多篇文章的相关内容合并成一篇新的文章。 5. **AI生成**：利用深度学习模型，如Transformer或GPT，自动生成新的文本内容。 尽管伪原创生成器可以快速生成大量内容，但也存在一些问题： 1. **...
伪原创文章生成器-自媒体洗稿工具-关键词文章生成工具免费
zhanguoSEO的博客
04-19 2388
免费伪原创文章生成器，最近很多站长问我批量采集之后，采集过来的文章是不是要做伪原创处理会更容易让搜索引擎收录，因为纯采集的网站是很容易被搜索引擎惩罚的，我们需要通过免费伪原创文章生成器生成针对搜索引擎做收录的文章，并且可以将采集伪原创发布之后的文章链接一键自动推送给搜索引擎，方便让搜索引擎及时收录你的网站，从而促进网站收录。
精选资源
最新闪电橙 智能AI文章生成器 自媒体软文伪原创生成器
02-14
智能AI伪原创文章生成器是一款非常好用功能强大的智能伪原创文章生成工具软件。它不是常用的关键字替换软件，生成的文章具有高可读性和明确的含义。不排除生成文章的单字或单句与原文不符，可以手工修改！这是我们...
新知新闻源文章生成器 v2.4.zip
07-13
新知新闻源文章生成器可批量采集（或本地随机组合）生成新闻源文章，通过批量上传功能即可发布文章，告别手工发新闻源的时代，大大增加新闻源发布效率。 功能概述： 1.本软件是专门为“医疗行业新闻源”设计的新闻...
python根据文章标题内容自动生成摘要的实例
09-19
今天小编就为大家分享一篇python根据文章标题内容自动生成摘要的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
关键词生成器
06-03
关键词生成器
python实现TextRank算法获得文章关键词
11-08
python实现TextRank算法：TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。 资源里有代码以及测试数据和测试结果
小故事自动生成器
07-22
小故事自动生成器 可以自动生成小故事
关键词标题生成器
05-13
我的工作中每天需要在各种网站上发商品信息，每天都要发300-400条，所以内容跟标题是非常头疼的事情，信息内容是制作的模板，大部分是复制粘贴，但是标题不能复制粘贴，因为每个人的搜索细管不同，搜索的词语不同，所以标题不能一样，这个软件用了很长时间了，忘记是在某宝买的，还是在那个网站下载的了，一直在用感觉还不错，就是稍微有些麻烦，会修改的大神，可以修改下。
如何根据关键词来合理编写文章
u011282129的专栏
07-06 1153
如何根据关键词来合理编写文章  一：根据百度分词绳尺，拆分枢纽词为文章标题     网站的文章SEO优化，次要的功用是有关长尾枢纽词的优化，比方笔者的网站是有关氟塑料泵的，那么触及到氟塑料泵的长尾枢纽词就良多，笔者就把氟塑料泵这个枢纽词休止拆分为，氟塑料、耐腐蚀、泵这三个独立的词，并将这三个词分开设定为文章的标题，这种拆分法根据了百度分词原理，因为当用户在百度搜索框里，输出氟塑料离心泵，也会先
优快云中根据文章自动生成文章目录
weixin_33962923的博客
09-23 229
概述 优快云中有根据文件内容中H标签在文章中自动生成文章目录，看起来比较专业，就想把它搬到自己的博客园中。类似下图 提取JS脚本 通过浏览器开发者工具(IE/Chrome)找到产生文章目录javascript脚本(我直接用IE开发工具中搜索相关字符串”系统根据文章中H1到H6标签自动生成文章目录”搜索到的)， 并把其中文章内容ID修改成博客园的ID(#cnblogs_post_...
chatgpt赋能python：Python根据关键词生成文章的SEO
boRRjxBZRf的博客
06-22 225
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。
文章自动生成
a5868530的博客
06-13 271
使用截取字符串的方法，打乱原有文档的顺序，重新组合。截取字符串时只考虑了“，”间隔，没有考虑其他标点符号，也没有考虑重组的可读性。留待以后改善！ using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawin...
随机生成一篇文章
最新发布
04-11
<think>嗯，用户想生成一篇文章，询问随机生成文章的工具或算法。首先，我需要理解用户的具体需求。生成文章可能涉及到自然语言处理（NLP）的领域，比如使用预训练模型如GPT系列，或者是基于马尔可夫链、LSTM等方法。另外，用户提到的参考引用中有随机森林和随机地图生成的内容，可能他们也对其他随机生成算法感兴趣，比如在图像处理中的应用，不过用户的问题是关于文章的，所以重点应该放在文本生成上。 首先，我需要整理常见的文本生成算法和工具。比如，基于深度学习的模型如GPT-3、BERT，或者开源的库如Hugging Face的Transformers。另外，还有传统的马尔可夫链模型，或者基于规则的生成方法。用户提到的参考引用中的随机森林可能不直接相关，但可能需要解释不同算法之间的区别。 然后，用户提供的引用[2]提到的是地图生成的算法，可能类似Wave Function Collapse（波函数坍缩）算法，这种算法在生成符合特定模式的数据时很有用，比如生成地图或纹理。虽然主要用于图像，但或许有文本生成的应用，但可能比较少见。需要确认是否有类似算法用于文本生成。 接下来，用户可能需要具体的工具推荐，比如在线生成器或编程库。例如，使用Python的NLTK库实现马尔可夫链，或者使用GPT-2/GPT-3的API。此外，需要考虑到用户的技术水平，是否需要代码示例，或者更倾向于现成的工具。 还需要检查用户提供的引用内容是否有相关资源。引用[1]是关于随机森林的，可能不直接相关，但引用[2]提到的地图生成工具可能涉及算法思路，如分割数据块和统计邻居出现次数，这种思路是否可以借鉴到文本生成中？例如，分析文本中的n-gram频率，然后基于上下文生成下一个词，类似于马尔可夫链。 用户的问题可能需要分两部分回答：工具和算法。工具部分可以推荐现成的软件或在线服务，算法部分解释不同的技术方法，并提供简单的代码示例，如使用马尔可夫链生成文本，或者使用Transformers库调用预训练模型。 另外，用户可能希望了解不同算法的优缺点，比如基于规则的方法可控但缺乏灵活性，深度学习模型生成质量高但需要大量数据和计算资源。还要考虑生成文章的质量、连贯性和多样性。 最后，根据用户提供的引用[2]，可能需要提到波函数坍缩算法，虽然主要用于图像，但可以启发文本生成中的结构约束，比如确保生成的文本符合一定的语法或主题结构。不过实际应用中可能较少，需要确认是否有相关研究或工具。 总结回答的结构：首先介绍常见的文本生成算法（马尔可夫链、LSTM、Transformer），然后推荐相关工具和库，接着提供代码示例，最后可能提到其他相关算法如波函数坍缩的启发。同时，注意引用用户提供的参考资料，尽管它们可能不直接相关，但可以指出其方法论的参考价值。</think>### 随机生成文章的算法与工具实现 #### 一、核心算法分类 1. **基于规则的模板填充** 通过预定义语法模板和关键词库进行组合，例如新闻生成器。优点是可控性强，缺点是缺乏灵活性。代码示例： ```python import random templates = ["近日，{subject}在{location}开展了{event}。", "研究显示：{subject}与{phenomenon}存在显著关联。"] keywords = {"subject": ["科学家", "政府"], "location": ["北京", "实验室"], "event": ["气候研讨会", "基因实验"], "phenomenon": ["气候变化", "生物多样性"]} print(random.choice(templates).format(**{k: random.choice(v) for k, v in keywords.items()})) ``` 2. **马尔可夫链模型** 基于文本中词语的转移概率生成新序列，适合模仿特定风格文本。使用`nltk`库实现： ```python from collections import defaultdict import random def build_chain(text, order=2): chain = defaultdict(list) words = text.split() for i in range(len(words)-order): key = tuple(words[i:i+order]) chain[key].append(words[i+order]) return chain text = "自然语言处理是人工智能的重要领域。深度学习推动了自然语言处理的发展。" chain = build_chain(text, order=1) current = ("自然语言处理",) output = list(current) for _ in range(10): next_word = random.choice(chain.get(current, ["。"])) output.append(next_word) current = (next_word,) print(' '.join(output)) ``` 3. **深度学习模型** - **LSTM**：通过长短期记忆网络捕捉文本长期依赖关系 ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense # 需配合文本向量化预处理 ``` - **Transformer**（如GPT系列）：当前最先进的生成模型，使用Hugging Face库调用： ```python from transformers import pipeline generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') print(generator("人工智能的未来", max_length=50)[0]['generated_text']) ``` #### 二、工具推荐 1. **开源库** - `Hugging Face Transformers`：支持GPT-2/3、BERT等模型 - `Texar-PyTorch`：提供多种文本生成模块 - `Markovify`：轻量级马尔可夫链实现 2. **在线工具** - TalkToTransformer.com（GPT-3演示） - AI Dungeon（交互式故事生成） 3. **进阶方法** 波函数坍缩（WFC）算法[^2]虽然主要用于图像生成，但其核心思想——通过局部约束传播构建全局一致性结构——可迁移到文本生成。例如，在生成技术文档时，先定义术语关联规则，再通过熵最小化选择词汇组合。 #### 三、技术选型建议 | 方法 | 数据需求 | 生成质量 | 计算成本 | 适用场景 | |---------------|----------|----------|----------|------------------------| | 模板填充 | 低 | ★★☆ | 低 | 格式化文本（如天气预报）| | 马尔可夫链 | 中 | ★★★ | 中 | 风格模仿（诗歌生成） | | LSTM | 高 | ★★★☆ | 高 | 长文本故事创作 | | Transformer | 极高 | ★★★★☆ | 极高 | 开放域对话系统 |
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