随着人工智能技术的飞速发展，写作生成器逐渐成为人们关注的点。它不仅可帮助咱们增进写作效率，还能在一定程度上提升写作优劣。本文将从需求分析、技术选型、系统设计、功能实现等方面，为您详细介绍写作生成器的开发过程，并分享若干实践。
在开发写作生成器之前，首先需要明确目标客户。依据客户群体特点，可以将写作生成器分为以下几类：
（1）学生：辅助完成论文、作业、报告等写作任务。
（2）职场人士：提供商务邮件、报告、提案等写作模板。
（3）内容创作者：增进文章写作效率，减少创作成本。
（4）媒体工作者：快速生成新闻稿件、采访稿等。
按照目标客户，分析以下功能需求：
（1）文本生成：按照使用者输入的关键词、主题等，自动生成文章。
（2）文本改写：对已生成的文章实行改写，避免抄袭。
（3）语法检查：检查文章中的语法错误并提出修改建议。
（4）关键词提取：从文章中提取关键词，便于搜索引擎优化。
（5）文章评分：对生成的文章实优劣评分，帮助使用者判断写作水平。
自然语言应对（NLP）是写作生成器的核心技术。目前常用的NLP技术有：
（1）词向量：将文本中的单词转换为向量便于计算词与词之间的相似度。
（2）语法分析：分析句子结构提取主谓宾等关键信息。
（3）命名实体识别：识别文本中的地名、人名、组织名等。
（4）情感分析：分析文章的情感倾向。
在NLP技术的基础上，常用的写作生成器模型有：
（1）循环神经网络（RNN）：适合应对序列数据，如文本。
（2）长短时记忆网络（LSTM）：改进的RNN，能更好地解决长序列数据。
（3）生成式对抗网络（GAN）：通过对抗训练，生成高优劣的文本。
依照功能需求，将写作生成器划分为以下模块：
（1）使用者接口：提供客户输入关键词、主题等信息的界面。
（2）文本生成模块：按照客户输入生成文章。
（3）文本改写模块：对生成的文章实行改写。
（4）语法检查模块：检查文章中的语法错误。
（5）关键词提取模块：从文章中提取关键词。
（6）文章评分模块：对生成的文章实优劣评分。
依据模块划分，设计以下数据库：
（1）客户表：存客户信息。
（2）文章表：存生成的文章信息。
（3）关键词表：存文章中的关键词。
（4）语法错误表：存文章中的语法错误。
采用LSTM模型，按照使用者输入的关键词、主题等，生成文章。具体步骤如下：
（1）将客户输入的关键词、主题等预解决为词向量。
（2）将词向量输入LSTM模型生成文章。
（3）对生成的文章实评分按照评分结果调整模型参数。
采用GAN模型对生成的文章实改写。具体步骤如下：
（1）将生成的文章作为训练数据，训练GAN模型。
（2）将生成的文章输入GAN模型，生成改写后的文章。
（3）对改写后的文章实评分，依照评分结果调整模型参数。
采用NLP技术，检查文章中的语法错误。具体步骤如下：
（1）对文章实分词，提取句子结构。
（2）分析句子结构，识别语法错误。
（3）为使用者提出修改建议。
采用NLP技术，从文章中提取关键词。具体步骤如下：
（1）对文章实分词。
（2）计算词与词之间的相似度筛选关键词。
（3）将关键词存在关键词表中。
在开发进展中，不断收集使用者反馈，优化模型参数，增进写作生成品质。
通过大量数据训练模型，加强模型的泛化能力。
将系统划分为多个模块便于维护和扩展。