人工智能课件-主题2 数字人文实践

主题2数字人文实践CONTENTS目录文本生成的技术原理2.1提示词工程2.2AI辅助智能写作2.3知识结构化与思维导图2.4知识结构化与思维导图2.5知识结构化与思维导图2.6项目实战2.701文本生成的技术原理01基于规则

的文本生成02基本统计的文本生成03基于深度学习的文本生成文本生成的技术原理文本生成文本生成：自然语言处理的核心任务之一，其目标是使计算机能够根据给定的输入信息或指令，自动生成符合语法规范、语义连贯且贴近人类表达习惯的文本。依赖显式语言规则基于统计的数据驱动以深度学习为主导基于规则的文本生成自然语言处理发展的早期方法。人工定义形式化的语法规则和模板来生成符合语言规范的句子。模板填充法[城市]，明日天气[天气状况]，最高气温[温度1]摄氏度，最低气温[温度2]摄氏度北京，明日天气晴转多云，最高气温25摄氏度，最低气温15摄氏度优点：适合于短文本生成；输出内容在设计者的预期之内。缺点：依赖人工，成本较高，可扩展性差，缺乏语言的多样性和创造性。基于统计的文本生成20世纪末至21世纪初主流文本生成方法。从大量文本数据中学习语言的概率分布与统计规律，实现自动化的文本生成。学习大量的文本数据如新闻、小说等，通过统计词与词之间共同出现的频率来掌握语言习惯。例如，在训练语料中若“人工智能”后接“技术”的概率远高于接“苹果”，那么在生成相关语句时，模型便会更倾向于选择“技术”作为后续词。n-gram语言模型优点：数据驱动，生成文本更流畅自然。缺点：无法估算未训练的词序列概率；无法有效捕捉跨越多个词的语法或语义关联，无法理解长文本。基于统计的文本生成我喜欢吃苹果我爱看书我爱吃香蕉你喜欢跑步我爱吃苹果基于深度学习的文本生成通过海量文本数据自动学习语言的内在规律。不仅能学习词语之间的搭配规律，还能理解语义和上下文关系，从而更好地理解并模仿自然语言的结构和复杂含义，生成更加流畅和具有创造性的文本。优点：理解文本深层语义；生成文本语法正确，逻辑严谨，文本更流畅，风格多样。缺点：依赖于大规模训练数据与巨大的计算资源；产生“幻觉”；存在可控性、安全性与算法偏见等问题。Transformer架构2017年Google提出，解决了长距离文本的上下文依赖问题，彻底改变了自然语言处理的技术方式。核心：自注意力机制，可以同时计算输入信息中所有词语之间的关联强度，并为每个词分配不同的重要性权重，构建出一个全局的上下文理解网络。常用的大语言模型以Transformer架构为基础，不再局限于纯文本领域，已经扩展至图像、音频、视频等多模态内容的理解与生成。02提示词工程01提示词的核心要素02事实查证03应用编程思维进行提示词设计与优化提示词工程提示词核心要素在与人工智能交互中，掌握构建高质量提示词的能力，已成为一项至关重要的技能。核心要素角色任务背景输入输出及约束角色：设定专业身份决定AI调用的知识体系、采用的语言风格与思维逻辑。身份具体，避免模糊表述角色的能力能够匹配所完成的任务任务：明确行动目标描述任务时，可以采用“明确动词+具体对象”的表述，避免使用撰写文章、制定方案等笼统表述。将复杂任务拆解为子任务：相互独立、覆盖全貌、目标明确。背景：注入场景包括使用场景、用户身份、实际需求等关键信息。仅有角色和任务往往还不够，丰富的上下文与背景信息能为AI的思考与创作提供必要的决策依据，最终确保生成的内容能精准契合用户的个性化情境与实际需求。背景：注入场景包括使用场景、用户身份、实际需求等关键信息。仅有角色和任务往往还不够，丰富的上下文与背景信息能为AI的思考与创作提供必要的决策依据，最终确保生成的内容能精准契合用户的个性化情境与实际需求。输入：提供处理的具体内容提供给AI进行处理的原始素材，确保其输出是基于所提供材料的深度加工：文本、数据、代码、图像等输出要求：规定形式和风格对最终生成文本形态的要求：形式格式、语言风格、篇幅长度与结构等。约束：划定内容边界明确告知AI禁止涉及的领域或内容，从而限制文本的输出边界，减少无关信息、错误信息或不符合需求的内容，让AI的输出更符合预期。事实查证事实查证可以最大程度地引导AI输出符合事实和预设边界的内容，尽量避免AI“幻觉”。提示词中加入事实查证明确信息准确性要求要求标注信息来源与依据限定信息时效与适用范围输出内容的验证方法交叉验证法来源追溯法常识与逻辑校验法应用编程思维进行提示词设计与优化分而治之循序渐进试错迭代异常处理明确需求分步拆解循序渐进递进优化试错迭代动态修正事实验证异常处理编程思维提示词设计与优化明确需求，分步拆解任务分析明确希望AI执行的具体任务类型及预期输出，例如：问题解答、文学创作、归纳总结、方案设计等。步骤拆解行业分析报告。提示结构化采用分点编号（如1、2、3）或逻辑衔接词（如首先、其次、最后）等方式，引导AI依次执行各项子任务。循序渐进，递进优化从基础指令出发先给出一个简单明确的指令步骤拆解逐步丰富细节根据基础指令的初步输出质量与方向，系统性地补充任务背景、格式要求、语言风格及内容范围等约束条件。实施分层提示学术文献综述试错迭代，动态修正在行动中明确目标任务目标不明确时，以简洁直接的指令启动与AI的交互，快速识别任务的关键维度与约束条件。探索式容错设计引导AI生成多角度、多风格的解决方案，通过对多样化输出的对比分析，做出更全面、更精准的决策优化。错误归因与方法总结有意识地对反复出现的错误类型进行归纳与分析。试错迭代，动态修正人机交互常见问题及优化建议事实验证进行异常处理“幻觉”内容的预防与识别风险预判限定知识范围与来源区分事实与观点管理不确定性过程控制证据驱动生成步骤化逻辑审查多源信息对比结果验证核查并评估来源可靠性对比内容一致性补充检索验证03AI辅助智能写作01人机交互协同写作的意义02人机交互协同写作的应用场景03案例实践AI辅助智能写作人机交互协同写作的意义人机交互协同写作：动态的对话过程AI根据用户的反馈调整输出用户在交流中提升写作质量和效率意义将创作者从程式化、重复性的文本劳动中解放出来，使其更专注于内容构思、结构设计与观点深化等关键点大幅降低了专业写作的入门门槛，为不同背景的创作者提供有力支持存在问题过度依赖、“幻觉”、责任边界AI不是替代，而是协作，使人们能更专注于需要创造性思维的高阶任务人机交互协同写作的应用场景应用场景写作构思与大纲设计多元化写作视角拓展专业化文本润色资料梳理与信息整合初稿生成与内容延展创意内容生成案例实践1、古诗词创作以“中秋思亲”为主题，创作一首七言律诗，要求语言风格典雅，贴合传统诗词风格。2、社团活动策划方案某大学学习发展社计划面向全校学生，举办一场主题是“AI助学习，高效赢未来”的分享会，邀请专业课老师和高年级学长分享AI工具在笔记整理、文献检索、论文写作等学习场景的经验和实用技巧。活动预算2000元以内。请帮助社团成员完成该活动的策划案。3、校园新闻报道某大学举办第20届“青春杯”校园篮球联赛，18个学院组建代表队参赛，最终计算机学院代表队夺冠。校学生会需要撰写一篇校园新闻稿，用于学校官网及校园公众号发布。稿件需突出赛事的竞技亮点与育人价值，语言既要正式规范又要具有感染力。04知识结构化与思维导图01从信息碎片到知识体系02AI辅助思维导图生成03案例实践知识结构化与思维导图从信息碎片到知识体系知识结构化并非信息的简单堆砌，而是对原始素材进行深度理解与加工的过程，其本质在于通过筛选、连接、整合与抽象，将零散信息转化为一个层次分明、关联清晰、可被高效检索与灵活应用的知识体系。知识结构化价值个人认知层面：提升学习与思考效率学术研究层面：整合领域知识，促进理论创新实践应用层面：支撑决策与智能系统构建知识结构化挑战过程繁琐、耗时耗力赖个人认知与经验借助人工智能技术辅助知识结构化知识结构化的多元输出形式知识结构化的多元输出形式结构化大纲思维导图知识图谱结构化大纲层级化标题体系线性文本结构：整合信息、厘清逻辑脉络适用场景写作规划与内容建构系统学习设计教学设计与课程开发演讲表达与汇报准备……工具DeepSeek、文心一言、豆包等AI工具思维导图以中心主题为核心，树状结构逐级向外延申通过颜色、粗细与样式区分不同类别适用场景学习整理科研规划备考复习……工具XMind、MindMaster、幕布、百度脑图等知识图谱以“实体-关系-实体”三元组为基本单元，构建关联网络以图形化方式呈现概念（节点）与关系（边）之间的连接适用场景支持科研探索与知识发现建设专业知识库赋能教育智能化驱动智能产品与服务创新……工具Neo4j、Protege、Gephi等AI辅助思维导图生成AI生成思维导图草案，设计有效提示词通常需要包含以下内容：范围与视角核心主题结构化要求风格或格式例：为大学生生成“人工智能发展历程”的学习思维导图，核心主题为“人工智能发展历程”，从“萌芽期、低谷期、复苏期、爆发期’四个阶段划分，每个阶段需包含关键事件、核心技术突破、代表人物及标志性成果，以三-四级的嵌套列表形式输出markdown格式,可以直接导入到xmind中生成思维导图，第一级标题为人工智能发展历程。AI辅助思维导图生成案例实践1、专业思维导图工具制作思维导图制作“唐宋八大家”文学知识思维导图，系统梳理八位作家的文学成就、代表作品、诗词风格和人物关系，构建完整的文学知识体系。2、生成式AI工具与专业思维导图工具协同制作思维导图某利用上述两种工具协作完成案例1思维导图，并对两种不同方式生成的思维导图进行对比分析。05演示文稿的智能设计与呈现01AI辅助演示文稿制作02案例实践演示文稿的智能设计与呈现AI辅助演示文稿制作智能生成大纲内容与设计辅助人机协同设计与制作案例实践1、提示词制作演示文稿利用kimiPPT助手制作唐宋八大家的演示文稿。2、论文演示文稿生成准备一篇论文，可在中国知网上下载或者自己撰写的论文，利用讯飞智文制作基于此论文的研究汇报演示文稿。06智能互译01

中英文学术论文摘要的互译02案例实践智能互译中英文学术论文摘要的互译学术论文摘要的主要差异结构逻辑句式特点中文“总-分”逻辑先写“随着人工智能技术的发展，伦理问题日益突出”，再写“本文针对该问题开展研究”多用短句、主动语态和动词结构，表达更为简洁直接英文直接切入“Toaddresstheethicalissuesofartificialintelligence,thisstudyproposes...”长句、复合句、被动语态和名词化结构来体现客观性和逻辑严密性，信息密度高中英文学术论文摘要的互译中英文互译的通用原则与要点通用原则核心要素完整术语精准统一数字与单位规范逻辑连贯清晰中译英要点精简背景，突出核心整合短句，优化句式被动语态优先多源信息对比英译中要点拆分长句，简化表达术语本土化避免西式中文案例实践1、中文摘要至英文翻译的对比分析自定研究主题，利用三个不同的AI工具完成中文论文摘要翻译为英文，并对翻译结果进行对比、分析与修改。2、英文摘要至中文翻译的对比分析自定研究主题，利