深度学习在自然语言处理中的新兴趋势

1/1深度学习在自然语言处理中的新兴趋势第一部分Transformer模型的不断演进 2第二部分预训练语言模型的应用扩展 4第三部分语言生成模型的进步 7第四部分多模态模型的崛起 9第五部分图神经网络在NLP中的作用 12第六部分知识图谱和NLP的融合 14第七部分低资源语言处理的突破 18第八部分语言模型在真实世界中的部署 20

第一部分Transformer模型的不断演进Transformer模型的不断演进

Transformer模型自2017年提出以来，在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展，不断演进的变体展示出强大的语言理解和生成能力。

注意力机制的改进

注意力机制是Transformer模型的基础，用于表示词之间的关系。随着模型的演进，注意力机制得到了增强，包括：

*多头注意力：将输入序列分解为多个独立的子空间，每个子空间使用不同的注意力权重进行计算。这允许模型捕获不同级别的信息。

*可变注意力：引入动态调整注意力范围的机制，允许模型根据上下文的需要选择性地关注特定区域。

*局部注意力：限制注意力范围，专注于相邻词语之间的关系，提高模型对细粒度信息的建模能力。

位置编码

Transformer模型利用位置编码来表示词序，这对于捕获语言的顺序依赖性至关重要。不断发展的编码技术包括：

*绝对位置编码：使用单个向量表示每个词的位置，但会限制模型的泛化能力。

*相对位置编码：仅编码词语之间的相对位置，允许模型更好地适应不同长度的输入。

*学习式位置编码：将位置信息嵌入模型参数中，通过训练学习最优的位置表示。

轻量级变体

随着计算资源的限制，轻量级的Transformer模型被开发出来，以降低计算成本。这些变体包括：

*MobileBERT：为移动设备优化，使用分解注意力和深度可分离卷积来减少内存使用和计算时间。

*TinyBERT：尺寸极小，适合于受限环境，通过限制层数和隐藏单元数来实现轻量化。

*ALBERT：采用词嵌入因子分解和参数共享技术来显著减少模型参数数量。

多模态扩展

Transformer模型已扩展到多模态领域，能够处理文本、图像和音频等多种数据类型。这种扩展包括：

*CLIP：连接语言和图像，允许通过图像检索文本，或通过文本生成图像。

*VQ-GAN：结合Transformer和矢量量化生成器网络，生成高质量的图像。

*HuBERT：将Transformer模型应用于音频处理，用于语音识别和降噪。

未来方向

Transformer模型的不断演进仍在进行中，未来的研究方向包括：

*探索更加高效和可扩展的注意力机制。

*开发能够捕获长距离依赖性和复杂语言结构的位置编码技术。

*进一步轻量化Transformer模型，使其适用于更广泛的应用程序。

*拓展Transformer模型在多模态和知识增强NLP方面的应用。第二部分预训练语言模型的应用扩展关键词关键要点【预训练语言模型在文本摘要中的应用】

1.预训练语言模型具有强大的提取文本语义的能力，可用于生成高质量的文本摘要。

2.它们可以捕捉文本中复杂的关系和推理链，并生成摘要，既忠实于原始文本，又内容丰富。

3.预训练语言模型可用于文本摘要的各个方面，包括提取式摘要、抽象式摘要和评价式摘要。

【预训练语言模型在问答系统中的应用】

预训练语言模型的应用扩展

预训练语言模型（PLM）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性的进展，其应用范围不断扩展，从文本生成和翻译到对话式人工智能和信息检索。

文本生成

PLM被广泛用于文本生成任务，例如：

*文本摘要：PLM可以从长文本中自动生成简洁且内容全面的摘要。

*故事续写：PLM可以根据给定的故事开头续写出连贯且引人入胜的故事。

*对话生成：PLM可以生成类似人类的对话，使聊天机器人和虚拟助手更加智能化。

语言翻译

PLM也已成功应用于语言翻译任务：

*机器翻译：PLM可以翻译多种语言之间的文本，提高翻译质量和效率。

*跨语言理解：PLM可以理解和生成不同语言的文本，促进多语言NLP任务的发展。

对话式人工智能

PLM在对话式人工智能中扮演着至关重要的角色：

*聊天机器人：PLM赋能聊天机器人与人类进行更自然、更智能的对话。

*对话问答：PLM可以从对话中提取信息并回答用户的问题。

*情感分析：PLM能够识别和分析文本中的情绪，使其在情感计算和社交媒体分析中具有应用前景。

信息检索

PLM为信息检索带来了新的机遇：

*文档相似性搜索：PLM可以测量文档之间的语义相似性，从而提高信息检索的准确性。

*开放域问答：PLM可以回答开放域问题，即使是没有明确答案的问题。

*问答生成：PLM可以将自然语言问题转化为结构化查询，增强搜索引擎的性能。

医学自然语言处理

PLM在医学自然语言处理中也展现出巨大潜力：

*临床文本挖掘：PLM可以从电子病历和医疗报告中提取有价值的信息，辅助诊断和治疗。

*药物发现：PLM用于分析科学文献并预测候选药物的性质和相互作用。

*基因组学：PLM助力理解基因组序列和识别疾病相关基因。

其他应用

PLM还应用于其他领域，包括：

*学术写作：生成学术论文和研究提案。

*法律文件生成：创建具有法律约束力的文件。

*代码生成：将自然语言描述转换为计算机代码。

*音乐制作：为音乐作曲和生成歌词。

展望

随着PLM技术和数据集的不断发展，其应用范围预计将进一步扩大。未来的应用可能包括：

*个性化推荐：PLM可以分析用户数据并为用户量身定制产品和服务推荐。

*认知计算：PLM可以赋能机器解决复杂的问题并做出推理判断。

*多模态人工智能：PLM与其他人工智能技术相结合，例如计算机视觉和语音识别，创建更加强大的多模态系统。

总之，预训练语言模型正在改变自然语言处理的格局，其广泛的应用扩展为各个领域带来了新的机遇和可能性。随着PLM技术的持续进步，我们期待着其未来能够带来更多突破性的应用和更智能的人机交互体验。第三部分语言生成模型的进步关键词关键要点【语言生成模型在对话式人工智能中的应用】

1.通过生成式语言模型，对话式人工智能系统可以生成更自然、更连贯的响应。

2.无需依赖预定义的模板或规则，对话式人工智能系统能够处理各种对话场景。

3.提高对话式人工智能系统的用户体验，使其更具交互性、吸引力。

【生成式语言模型在文本摘要中的使用】

语言生成模型的进步

语言生成模型是自然语言处理领域的一个重要分支，其目标是生成人类可读且连贯的文本。近年来，语言生成模型取得了显著的进步，这主要是由于以下因素：

1.Transformer架构的兴起

Transformer架构是一种神经网络架构，于2017年提出。它基于注意力机制，允许模型在没有递归或卷积操作的情况下对序列数据进行建模。与循环神经网络相比，Transformer架构具有并行化高、训练速度快、处理长序列文本的能力强的优点。

2.大规模训练数据集的可用性

近年来，各种大规模文本数据集的可用性也促进了语言生成模型的进步。这些数据集包含数十亿的单词，为模型提供了丰富的训练数据。

3.优化技术和硬件的改进

随着计算能力和优化技术的进步，语言生成模型的训练变得更加高效和可扩展。图形处理单元(GPU)和张量处理单元(TPU)等专用硬件的出现，使模型能够处理更大的数据集并更快速地收敛。

语言生成模型的类型和应用

基于Transformer架构，语言生成模型已经发展出各种类型，每一类都有其独特的优势和应用：

1.自回归语言模型(ARLM)

ARLM根据前面的单词生成下一个单词。它们广泛用于文本预测、自动完成功能和机器翻译。

2.自编码语言模型(AELM)

AELM是一种无监督的语言生成模型，它将输入文本编码为一个潜在表示，然后根据该表示重建原始文本。AELM用于文本摘要、文本聚类和异常检测。

3.生成对抗网络(GAN)

GAN是一种生成模型，包含一个生成器和一个判别器。生成器生成文本，而判别器试图将生成文本与真实文本区分开来。GAN用于生成高质量的、多样化的文本。

4.扩散模型

扩散模型是一种生成模型，通过逐步向数据添加噪声然后反转该过程来生成文本。扩散模型生成逼真的文本，在文本到图像和图像到文本生成中具有广泛的应用。

语言生成模型的最新进展

近年来，语言生成模型取得了令人瞩目的进展，包括：

1.GPT-3和其他大型语言模型的出现

GPT-3和其他大型语言模型(LLM)拥有数十亿个参数，在各种自然语言处理任务上表现出色，包括文本生成、问答和对话生成。

2.生成式文本到图像模型的兴起

生成式文本到图像模型，例如DALL-E2和Imagen，可以根据文本描述生成高质量的图像。

3.文本到视频和文本到音乐生成

语言生成模型已经扩展到文本到视频和文本到音乐生成领域。这些模型能够根据文本提示创建逼真的视频和音乐。

结论

语言生成模型在自然语言处理领域正在迅速发展，其进步得益于Transformer架构、大规模训练数据集以及优化技术和硬件的改进。最新一代的语言生成模型，如GPT-3和大型语言模型，已经表现出非凡的能力，在文本生成、图像生成、视频生成和音乐生成等广泛的应用中具有巨大的潜力。展望未来，语言生成模型有望继续推动自然语言处理领域的发展，并开辟新的可能性。第四部分多模态模型的崛起关键词关键要点【多模态模型的崛起】：

1.多模态模型能够处理和理解多种数据类型，如文本、图像、音频，打破了传统模型的单一模式限制。

2.凭借强大的Transformer架构和预训练技术，多模态模型可以从不同类型的数据中提取丰富的语义信息和关系，从而实现跨模态理解。

3.多模态模型已广泛应用于多模态机器翻译、跨模态图像描述、视频理解和对话生成等任务中，展现出超越单模态模型的性能。

【可扩展性和灵活性】：

多模态模型的崛起

多模态模型是自然语言处理领域的新兴趋势，它能够处理多种类型的数据，包括文本、图像、音频和视频。它们本质上是神经网络，被训练来理解和生成不同模态的数据，这使得它们能够执行各种任务，包括：

*文本摘要和生成：生成高度信息化且简洁的文本摘要，或基于给定的提示生成新文本。

*机器翻译：跨多种语言翻译文本，同时保持其语义和风格。

*图像字幕：生成描述图像内容的自然语言文本。

*视频理解：分析视频内容，识别对象、动作和事件。

*语音交互：理解和生成人类语言，使计算机能够与人类自然互动。

多模态模型的崛起归因于几个因素：

*可用数据的增加：近年来，图像、音频和视频数据激增，为多模态模型提供了丰富而多样化的训练数据。

*神经网络架构的进步：Transformer和BERT等神经网络架构的进步，使模型能够处理长序列数据并理解不同模态之间的关系。

*自监督学习的兴起：自监督学习技术使模型能够从大量未标记数据中学习，而无需昂贵的手工标注。

多模态模型具有以下优势：

*多任务能力：单一模型即可执行多种任务，降低了开发和部署成本。

*数据效率：通过对不同模态的数据进行联合训练，多模态模型能够更有效地学习，需要更少的数据。

*鲁棒性：多模态模型对噪声和缺失数据具有鲁棒性，因为它们可以从多种源获取信息。

*可解释性：与传统的机器学习模型相比，多模态模型更容易解释其预测，因为它们能够学习不同模态之间的关系。

多模态模型在自然语言处理领域带来了许多令人兴奋的可能性。随着数据和计算能力的持续增长，未来几年我们可以期待看到这些模型的进一步发展和应用。

具体示例

*GPT-3：OpenAI开发的大型语言模型，能够生成文本、翻译语言、回答问题和编写代码。

*CLIP：OpenAI开发的多模态模型，能够将图像和文本联系起来，用于图像字幕和检索。

*ALIGN：Google开发的多模态模型，能够将文本、图像和视频对齐，用于视频理解和生成。

*UniLM：华为诺亚方舟实验室开发的多模态模型，能够处理文本、图像和视频，用于机器翻译和图像字幕。

*T5：Google开发的多模态模型，能够执行各种自然语言处理任务，包括摘要、翻译和问答。

研究进展

多模态模型的研究仍处于早期阶段，活跃的研究领域包括：

*跨模态表示学习：研究不同模态之间的表示如何相互转换。

*模型的可扩展性和效率：探索提高多模态模型可扩展性和效率的方法。

*多模态任务适应：开发技术，使多模态模型能够适应新的任务和领域。

*多模态数据分析：利用多模态模型分析和理解复杂的多模态数据。

*多模态交互：研究人类与多模态模型进行自然和高效交互的方法。

随着持续的研究和发展，多模态模型有望在自然语言处理和其他领域带来革命性的变革。第五部分图神经网络在NLP中的作用关键词关键要点【图神经网络在自然语言处理中的应用】

1.图神经网络（GNN）将文本或语言数据表示为图结构，其中节点代表单词或概念，边代表它们之间的关系。这样可以捕获语言的结构化本质。

2.GNN可以使用多种技术，例如图卷积神经网络（GCN）或图注意力网络（GAT），来聚合同一邻居节点或不同类型节点的特征，从而学习文本的表征。

3.GNN已成功应用于各种NLP任务，包括机器翻译、问答、文本摘要和文本分类，并取得了最先进的结果。

【图神经网络在NLP中的应用：关系推理】

图神经网络在自然语言处理中的作用

图神经网络（GNN）是一种深度学习架构，专门用于处理图结构的数据。在自然语言处理（NLP）中，GNN已被广泛应用于各种任务，包括：

1.文本分类

文本分类涉及将文本文档分配给一组预定义类别。GNN通过将文本表示为包含单词和它们的连接关系的图结构来执行此任务。通过学习图中的模式，GNN可以捕获文本的语义结构和语义关系，从而提高分类准确性。

2.文本摘要

文本摘要旨在生成原始文本的较短、更简洁的版本。GNN可以利用文本的图结构来识别重要信息和关系，从而生成内容丰富、忠实于原始文本的摘要。

3.问答

问答系统需要理解问题并从文本语料库中提取答案。GNN可以通过将问题和文本建模为图结构，利用问题和文本之间的关系信息来提高答案提取的准确性。

4.机器翻译

机器翻译将文本从一种语言翻译成另一种语言。GNN可以将源语言和目标语言中的单词建模为图，利用语言之间的结构关系来辅助翻译过程。这有助于解决诸如不同词序和语法结构等机器翻译中的挑战。

5.知识图谱构建

知识图谱是一组相互关联的事实和实体。GNN可以利用文本或其他数据源中提取的关系信息来构建和维护知识图谱。通过学习实体和关系之间的模式，GNN可以提高知识提取的准确性并支持知识推理。

6.文档理解

文档理解涉及从文本文档中提取结构化信息和事实。GNN可以将文档表示为图结构，其中文档中的实体、事件和关系被建模为节点和边。通过学习图中的模式，GNN可以提取文档中的重要信息和推理关系。

GNN在NLP中的优势：

*结构化表示：GNN可以将文本表示为结构化图，捕获文本的语义结构和关系信息。

*关系建模：GNN专门用于学习图中节点和边之间的关系，这对于NLP任务尤为重要，因为文本中的单词和概念通常通过复杂的关系相互关联。

*可解释性：与其他深度学习模型相比，GNN在一定程度上可解释，因为它们允许可视化和解释从图中学习的模式和关系。

随着GNN技术的不断发展，它们在NLP领域的应用预计将继续增长。GNN在处理复杂文本结构和关系方面的独特能力使它们成为各种NLP任务的强大工具，从文本分类到问答和知识图谱构建。第六部分知识图谱和NLP的融合关键词关键要点知识图谱的构建

1.利用深度学习技术，自动从大规模文本语料库中抽取实体、属性和关系，构建丰富的知识图谱。

2.采用图神经网络等图挖掘技术，提升知识图谱的推理能力，增强对复杂知识的理解和表示。

3.融合语言学知识和分布式语义模型，改进知识图谱中实体的语义表达，提高其在NLP任务中的效用。

知识图谱的嵌入

1.将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维空间中，使它们能够与语言特征进行交互。

2.利用图嵌入技术，保留知识图谱中实体间的结构信息和语义关联，增强NLP模型对文本中知识的理解。

3.通过联合嵌入语言和知识信息，构建融合语义和知识的特征表示，提升NLP任务的性能。

知识图谱指导的推理

1.将知识图谱作为外部知识库，为NLP模型提供丰富的背景信息，提升推理和预测能力。

2.利用知识图谱中的关系和属性进行逻辑推理，解决文本中的语义不确定性和歧义问题。

3.基于知识图谱构建知识图谱感知模型，通过引入知识约束和规则指导，提高推理的可靠性和可解释性。

知识图谱增强问答

1.构建基于知识图谱的问答系统，利用知识图谱中的事实和推理能力，回答复杂的问题。

2.采用语义解析和知识检索技术，将自然语言问题转换为知识图谱查询，高效检索相关知识。

3.通过知识融合和推理，增强问答模型的知识推理能力，提供准确且全面的答案。

知识图谱驱动的文本生成

1.将知识图谱中的知识融入文本生成模型中，生成语义丰富、结构清晰、符合事实的文本。

2.利用知识图谱引导生成过程，确保生成文本的逻辑性和连贯性，增强文本的可信度。

3.通过知识图谱的语义约束，防止生成不真实或不相关的文本，提升文本生成模型的质量。

知识图谱辅助机器翻译

1.引入知识图谱丰富语言模型的语义知识，提升机器翻译的准确性和流畅性。

2.利用知识图谱中的实体和关系信息，解决跨语言的语义差异和歧义问题。

3.通过知识图谱的约束，防止机器翻译产生不合理或不符合常理的译文，增强译文的可读性和专业性。知识图谱和自然语言处理的融合

知识图谱是一种结构化的知识库，其中包含实体及其相互关系。近年来，知识图谱与自然语言处理（NLP）的融合已成为一个备受关注的研究领域。这种融合为解决NLP任务提供了新的机会和见解。

知识图谱对NLP任务的增强

知识图谱可以极大地增强各种NLP任务，包括：

*命名实体识别（NER）：知识图谱提供有关实体及其类型的丰富信息，有助于提高NER模型的准确性。

*关系抽取（RE）：知识图谱包含丰富的实体间关系，可以帮助RE模型识别和提取文本中的关系。

*问答系统：知识图谱充当事实知识库，使问答系统能够回答复杂的问题。

*文本摘要：知识图谱可以提供背景知识和语义联系，帮助文本摘要模型生成更具信息性和连贯性的摘要。

知识图谱的获取与表示

知识图谱可以从各种来源获取，包括：

*结构化数据：来自数据库、XML文件和维基百科等格式化的数据。

*非结构化数据：利用NLP技术从文本和网页中抽取知识。

知识图谱通常以RDF（资源描述框架）或OWL（Web本体语言）等标准格式表示。这些格式允许对实体、关系和属性进行建模，并支持知识图谱的推理和查询。

知识图谱和NLP的融合技术

知识图谱与NLP融合的技术包括：

*知识嵌入：将知识图谱中实体和关系嵌入到一个低维向量空间中，以捕获它们的语义相似性。

*知识增强：利用知识图谱丰富NLP模型的输入和输出，例如在NER中使用类型信息或在RE中使用关系模式。

*知识推理：使用推理技术从知识图谱中推导出新的知识，以支持NLP任务，例如补全缺失的信息或回答复杂的问题。

应用示例

知识图谱和NLP的融合已在实际应用中取得了显著成功，包括：

*搜索引擎：GoogleKnowledgeGraph和BingKnowledgePanel使用知识图谱来丰富搜索结果，提供有关实体及其关系的附加信息。

*虚拟助手：Siri和Alexa等虚拟助手利用知识图谱来回答问题、执行任务和提供个性化建议。

*医学信息提取：医疗知识图谱用于帮助医生从医学文本中提取相关信息，例如药物剂量和疾病症状。

*金融分析：知识图谱用于分析金融数据，识别模式和识别潜在风险。

研究进展

知识图谱和NLP融合的研究领域正在不断发展。当前的研究方向包括：

*知识图谱的动态更新：探索在知识不断变化的情况下，有效更新和维护知识图谱的方法。

*知识图谱的跨语言融合：调查如何将不同语言的知识图谱融合起来，以支持跨语言NLP任务。

*知识图谱的解释性：开发技术，以解释基于知识图谱的方法的预测和决策。

结论

知识图谱和自然语言处理的融合为NLP任务提供了变革性机会。通过利用知识图谱中丰富的知识，NLP模型可以更准确、更全面地理解和处理文本。随着研究的不断深入和新技术的出现，知识图谱和NLP的融合有望在广泛的应用中发挥越来越重要的作用。第七部分低资源语言处理的突破关键词关键要点【低资源语言处理的突破】：

1.跨语言迁移学习：利用资源丰富的语言训练模型，通过转接学习或多语言建模等方法，将知识迁移至低资源语言，提升低资源语言任务的性能。

2.数据增强与合成：采用对抗生成网络（GAN）等生成模型合成低资源语言的数据，扩充训练集，缓解数据稀缺问题，增强模型泛化能力。

3.模型压缩与高效推理：开发轻量化的模型结构和优化算法，降低对计算和存储资源的要求，使低资源语言处理模型可在低端设备上部署和推理。

【语言模型融合】：

低资源语言处理的突破

低资源语言（LRL）是指缺乏标注数据和语言学资源的语言。自然语言处理（NLP）模型对于这些语言的处理面临挑战，因为传统方法依赖于大量标注数据。然而，近年来，深度学习技术的进步为低资源语言处理带来了新的突破。

迁移学习和跨语言表示

迁移学习是一种利用已在其他语言上训练好的模型来增强LRL模型性能的技术。跨语言表示（CLRE）基于神经网络，可以学习不同语言之间的共享特征，从而提高LRL模型的泛化能力。例如，使用英语训练的BERT模型可以迁移到低资源语言，如斯瓦希里语，以提高文本分类和问答任务的性能。

无监督学习和弱监督学习

无监督学习技术，如自编码器和语言模型，不需要标注数据即可从语言数据中学习模式。通过利用上下文信息和语言结构，这些技术可以生成语言表示，并用于各种下游NLP任务。此外，弱监督学习技术利用少量标注数据和大量未标注数据来训练NLP模型。

零样本学习和元学习

零样本学习允许NLP模型处理没有训练过的语言。它通过从具有相似特征的语言中转移知识来实现。元学习是一种快速适应新任务和语言的技术，通过学习学习过程本身，可以在少量标注数据上学习LRLNLP任务。

神经架构搜索

神经架构搜索（NAS）算法自动设计用于LRLNLP任务的最佳神经网络架构。NAS通过探索可能的架构空间来找到在给定的资源和数据约束下表现最佳的架构。这种自动化方法可以节省人工架构设计的时间和精力。

数据增强和合成

数据增强技术通过对现有数据应用转换和扰动来创建合成数据。这可以增加LRL训练数据集的大小和多样性，从而提高模型性能。此外，生成式对抗网络（GAN）可以生成逼真的合成语言数据，进一步增强LRLNLP模型。

案例研究

*机器翻译：Google开发的跨语言转移模型M2M-100使用100种语言训练，显著提高了LRL机器翻译的质量。

*文本分类：Facebook研究院提出了一种无监督的LRL文本分类模型，利用来自成对无标注文本和未对齐平行语料库的数据。

*问答：微软研究院开发了一种元学习方法，使NLP模型能够快速适应不同的LRL问答任务。

结论

深度学习技术为低资源语言处理带来了突破，使其能够处理缺乏标注数据和语言学资源的语言。迁移学习、无监督学习、神经架构搜索和数据增强等技术极大地提高了LRLNLP模型的性能。随着这些技术的持续发展，我们可以期待进一步提升LRLNLP任务的准确性和实用性。第八部分语言模型在真实世界中的部署关键词关键要点主题名称：大语言模型的商业应用

1.大语言模型(LLM)以其生成文本、翻译语言和回答问题的能力而闻名。

2.企业正在将LLM集成到各种商业应用中，如客户服务、内容创作和市场研究。

3.LLM为企业提供了自动化任务、提高效率和获得客户见解的新机会。

主题名称：LLM驱动的搜索引擎

语言模型在真实世界中的部署

简介

语言模型在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性进展，为各种真实世界应用提供了前所未有的机会。从内容生成到机器翻译，语言模型正在从理论概念转变为改变我们与技术互动方式的强大工具。

内容生成

语言模型为内容创建开辟了新的可能性。以下是一些实际应用：

*文章写作：GPT-3等大型语言模型可以生成高质量的文本来执行各种任务，例如新闻文章撰写、博客文章创作和社交媒体内容创建。

*代码生成：Copilot等语言模型可以协助程序员进行编程，生成代码片段、建议和错误修复。

*产品描述：语言模型可用于自动生成产品描述、广告文案和营销材料。

*创意写作：作家和艺术家利用语言模型来激发创意，探索新的叙事和写作风格。

机器翻译

语言