引言 自然语言处理〔NLP〕作为人工智能领域重点组成部分，其在现代信息社会中发挥着越来越重点作用，其中，自然语言生成是NLP核心任务，它能够将人类思想、观点转化为可读文本格局，可是，在实际应用中，自然语言生成过程中往往会出现重复性难题，重复性难题不止会影响文本可读性、表达效果，还会降低模型准确性、可
引言
自然语言处理〔NLP〕作为人工智能领域重点组成部分，其在现代信息社会中发挥着越来越重点作用，其中，自然语言生成是NLP核心任务，它能够将人类思想、观点转化为可读文本格局，可是，在实际应用中，自然语言生成过程中往往会出现重复性难题，重复性难题不止会影响文本可读性、表达效果，还会降低模型准确性、可信度，本文将从百度下拉词挖掘、RAG联网检索以及AIGC降重三个角度出发，探讨如何搞定自然语言生成中重复性难题，并提出相应策略、方法。
一、百度下拉词挖掘
百度下拉词挖掘技术是通过分析使用者在搜索框中输入文字内容来获取相关推荐词语一种方法，通过对使用者搜索行为实行分析、统计，可以发现一些高频词汇或短语组合，并将其作为潜在高质量根本词实行推荐。
1.1 百度下拉词挖掘原理
百度下拉词挖掘技术首要根据深度学习算法实行，先说须要对大量使用者搜索历史数据实行预处理，涵盖去噪、分词等步骤；而后利用循环神经网络〔RNN〕或长短时记忆网络〔LSTM〕等模型对处理后数据实行训练；最后根据训练好模型预测出大概出现在搜索框下方推荐词汇。
1.2 应用于搞定重复性难题
通过对自然语言生成过程中产生句子实行分析、统计，可以找出其中频繁出现且无实际意义词语或短语组合，并将其视为潜在重复项予以剔除或替换。具体操作步骤如下：
对原始文本中每一个句子实行全面扫描；
利用已有百度下拉词库对每个句子中词语实行匹配；
倘若发现有多个相同或相似意思但表述方法不同词语，则感觉它们之间存在重复现象；
根据上下文语境选择一个最合适表达方法保留下来其余部分则予以删除或者替换成同义词。
二、RAG联网检索
RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕是一种结合检索与生成技术方法，在给定查询情况下从外部知识库中检索相关信息并将其融入到生成结果中以提高其准确性、丰富度。
2.1 RAG联网检索原理
该方法首要涵盖两个部分：一是根据传统搜索引擎技术实行知识库构建；二是结合机器翻译等技术实行信息抽取与融合过程。
知识库构建过程：
先说须要收集大量结构化数据并对其实行清洗、标注；而后利用信息抽取工具从网页、文献等多种来源提取有价值信息并存储起来形成一个大规模知识图谱；最后通过定期更新来保证知识库新颖性、完整性。
信息抽取与融合过程：
当接收到一个待回答难题时系统会先通过搜索引擎在其内部知识库中查找相关答案倘若找不到则进一步向互联网发起请求获取更多外部资源再根据这些新获得数据来更新当下答案直到达到满意层次为止。
2.2 应用于搞定重复性难题
为有效避免自然语言生成过程中出现过多冗余信息导致难题咱们可以借鉴RAG联网检索思想采取以下策略：
在训练阶段引入更多外部数据源以增加模型对于不同场景下适应本事；
对于已经存在类似表达方法可以通过对比相似度等方法识别出来并从中挑选出最具典型那一份保留其余部分删除或者替换成更简洁明说法；
在实际应用时可以根据具体情况灵活调整参数设置使得到底输出更加符合需求而不至于过于繁琐或者啰嗦。 三、AIGC降重
伴随人工智能技术发展一种新兴技术叫做自动摘要〔Automatic Summary, AS〕逐渐被应用于各个领域尤其是对于那些大量产生并且须要迅捷整理成精简版文档内容来说这项技术显得非常重点，而自动摘要又分为两种类型一种是从原始材料中直接提取根本句组成摘要另一种则是根据现有段落构建全新概括文字这两种方法都可以用来减少原文本中冗余内容从而达到降重目。
3.1 AIGC降重原理
自动摘要基本思路是先将输入文档转换为一系列句子而后运用各类算法对其实行压缩到底得到一个更加紧凑且包含首要信息新版本文档这种做法不止能够保留原意还能大幅度缩短篇幅提高阅读效能。
根据提取根本句法：
这种方法侧重于找到每一段中最能体现主题思想根本句子并通过适当连接方法构成新概述文本比方说可以采用TF-IDF权重计算每个单词重点性从而选出得分最高几个组成到底结果。
根据重新构造方法：
另一种更为复杂但也更具灵活性技术是在理解整个文档结构基石上运用高级机器学习算法自动生成符合语法规范并且具有连贯性新版本这往往涉及到复杂序列到序列建模框架以及大量训练样本持助于是开发本钱较高但效果往往也更好。
3.2 应用于搞定重复性难题
要利用AIGC降重技术来改善自然语言生成中存在冗余现象咱们可以在以下几个方面做出奋勉：
在正式发布前先运用特意工具对初稿实行全面检查并根据其反馈结果火速修正存在错误之处以确保整体质量达到预期准则；
针对特定类型应用场景如新闻报道评论文章等预先设定好合适参数配置使系统能够在不同情况下做出最佳选择避免不必要修改操作浪费时间精力；
定期回顾总结过去一段时间内积累经验教训不息改良算法性能使其能够更好地适应日益更迭需求势头维系博弈力地位。 结论
笔者所述针对当下自然语言生成过程中普遍存在各类各样冗余现象咱们须要综合运用多种技术、手段才能够从根本上搞定难题同时也要注意到任何单一方案都无法完全覆盖所有大概出现情况于是应当采取多元化策略相结合方法来实行改进这样才能真正提升整体水平为使用者供应更加优质服务体验！
