有一个任务。对于某些品牌/产品，我们拥有庞大的评论数据库。我需要基于此数据库的训练模型为新产品生成有意义的评论。我可以从网络中解析一些关于这个产品的输入，并基于它和经过训练的神经网络，生成一个关于这个产品的评论。
- 现在这是真的吗？
- 自己创建应用程序更好还是有提供解决方案的服务？
- 如果自己创建应用程序，什么技术更适合用于此？
- 是否可以将评论区分为产品的优缺点属性？
我应该使用哪些技术或服务来生成基于神经网络的文本评论？
数据挖掘
机器学习
Python
深度学习
神经网络
2022-03-10 01:00:33
1个回答
这个任务有一个明显的问题：结果不是真正的评论，它是一个看起来像评论的生成文本。鉴于产品评论的目的通常是为读者提供有关产品的一些信息，我不清楚这项任务有什么用处：如果可以在甚至不测试产品的情况下进行评论，其信息价值为零（它甚至具有误导性）。
类似地，可以训练一个模型来生成“新闻文章”：如果模型训练有素，生成的文本看起来就像真实的新闻，但内容与世界上实际发生的事情相对应的可能性很小。