هوش مصنوعی مولد

1. شبکه‌های تولید مقاله (GANs): این مدل‌ها با استفاده از دو شبکه عصبی، یک شبکه تولید کننده و یک شبکه تمیزدهنده، قادر به تولید داده‌های جدید و مصنوعی هستند. این مدل‌ها در تولید تصاویر، موسیقی، ویدئو و متن کاربرد دارند.
2. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): این مدل‌ها در تولید داده‌های زبانی کاربرد دارند. این مدل‌ها با استفاده از یک یا چند لایه بازگشتی، قادر به تولید متون جدید و مصنوعی هستند.
3. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs): این مدل‌ها در تولید تصاویر کاربرد دارند. این مدل‌ها با استفاده از لایه‌های پیچشی، قادر به تولید تصاویر جدید و مصنوعی هستند.
4. شبکه‌های ترجمه ماشینی: این مدل‌ها در ترجمه متون به زبان‌های دیگر کاربرد دارند. این مدل‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی، قادر به ترجمه خودکار و بدون نیاز به ترجمه‌گران انسانی هستند.

5. شبکه‌های مولد مقابله‌ای (GANs): این مدل‌ها با استفاده از دو شبکه عصبی، یک شبکه تولید کننده و یک شبکه تمیزدهنده، قادر به تولید داده‌های جدید و مصنوعی هستند. این مدل‌ها در تولید تصاویر، موسیقی، ویدئو و متن کاربرد دارند.

6. شبکه‌های ترتیبی مولد (GANs): این مدل‌ها با استفاده از چند شبکه عصبی، قادر به تولید داده‌های جدید و مصنوعی با نگاشت ترتیبی هستند. این مدل‌ها در تولید موسیقی و متون کاربرد دارند.
7. مدل‌های ترجمه ماشینی مبتنی بر تغییر مبنای جملات (Sentence Transformers): این مدل‌ها با استفاده از رویکردی مبتنی بر تغییر مبنای جملات، قادر به ترجمه خودکار و بدون نیاز به ترجمه‌گران انسانی هستند.

   ۸٫مدل‌های مولد زبان طبیعی (NLG): این مدل‌ها در تولید متون طبیعی با استفاده از داده‌های ورودی و قواعد زبانی، قادر به تولید متون جدید و مصنوعی هستند. این مدل‌ها در تولید مقالات، خلاصه‌های متنی، جملات خودکار و نوشتن خودکار کامل متن‌های خبری کاربرد دارند.

9. مدل‌های مولد تصویر (Image Generators): این مدل‌ها با استفاده از داده‌های ورودی، قادر به تولید تصاویر جدید و مصنوعی هستند. این مدل‌ها در تولید تصاویر محصولات، تصاویر تبلیغاتی و تصاویر مرتبط با طراحی صنعتی کاربرد دارند.
10. مدل‌های مولد صدا (Speech Generators): این مدل‌ها با استفاده از داده‌های ورودی، قادر به تولید صداهای جدید و مصنوعی هستند. این مدل‌ها در تولید صداهای تبلیغاتی، صداهای مرتبط با فیلم‌ها و برنامه‌های تلویزیونی و همچنین در ساخت اسپیکرهای هوشمند کاربرد دارند.

مدل‌های مولد زبان طبیعی چگونه می‌توانند در تولید متون خبری کاربرد داشته باشند؟

مدل‌های مولد زبان طبیعی (NLG) در تولید متون خبری می‌توانند به دو صورت مختلف کاربرد داشته باشند.

اولین روش، استفاده از مدل‌های NLG برای تولید خودکار متون خبری است. در این روش، مدل‌های NLG با استفاده از داده‌های ورودی از مختلف منابع مانند خبرگزاری‌ها، رسانه‌ها و سایر منابع خبری، قادر به تولید متون خبری جدید هستند.

برای این کار، این مدل‌ها با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته مانند شبکه‌های عصبی، روش‌های یادگیری عمیق و قواعد زبانی، سعی در تولید متون خبری با قالب و ساختار مناسب و همچنین با پوشش درست اخبار می‌کنند.

دومین روش، استفاده از مدل‌های NLG برای نوشتن خودکار مقالات خبری است. در این روش، مدل‌های NLG با استفاده از داده‌های ورودی از مختلف منابع، به دنبال تولید متونی هستند که به عنوان مقالات خبری منتشر شوند.

در این روش، مدل‌های NLG باید اطلاعات مناسب و کافی را از رویدادهای مختلف دریافت کنند و سپس با استفاده از این اطلاعات، متون خبری و مقالاتی را با قالب و ساختار مناسب و به صورت خودکار تولید کنند.

استفاده از مدل‌های NLG در تولید متون خبری، می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند در زمینه رسانه و ارتباطات مورد استفاده قرار گیرد و به دلیل سرعت بالا و دقت بالای این مدل‌ها، می‌تواند به عنوان یک راه حل موثر در تولید متون خبری بهینه و مطمئن به کار گرفته شود.