让 AI 写高考作文丨10 款大模型 “交卷”，实力程度如何？ - ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台

# 假设我们有一些预处理好的作文数据集（需要自行准备或下载）
# 这些数据集用于训练AI模型
# 1. 数据预处理
# 在这里，你可能需要执行一些文本清洗、分词、词性标注等步骤
def preprocess_data(text):
# 文本清洗（去除标点符号、特殊字符等）
# 分词
# 词性标注（可选）
# ... 其他预处理步骤
cleaned_text = ...
return cleaned_text
# 2. 构建词向量（可选步骤，用于表示文本）
# 在这里，我们可以使用Word2Vec、GloVe等预训练模型，或者自己训练词向量
from gensim.models import Word2Vec
# 假设我们已经有了一个预处理好的文本语料库
corpus = [...] # 包含多篇预处理后的作文文本
# 训练词向量模型
model = Word2Vec(corpus, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# 3. 构建深度学习模型（例如，用于作文评分或生成作文开头）
# 在这里，我们可以使用循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或Transformer等模型
import torch
import torch.nn as nn
class EssayModel(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim):
super(EssayModel, self).__init__()
# 嵌入层
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
# LSTM层
self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
# 全连接层
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
# 嵌入层
embedded = self.embedding(x)
# LSTM层
lstm_out, _ = self.lstm(embedded)
# 取最后一个时间步的输出
output = lstm_out[:, -1, :]
# 全连接层
output = self.fc(output)
return output
# 初始化模型（需要定义vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim等参数）
model = EssayModel(...)
# 4. 训练模型（需要定义损失函数、优化器等）
# 这里省略了训练循环和模型保存的代码
# 5. 使用模型进行作文评分或生成作文开头（示例）
def generate_essay_start(model, start_text, tokenizer, max_length):
# 将开始文本转换为词向量
input_tensor = tokenizer.encode(start_text, add_special_tokens=False).unsqueeze(0)
input_lengths = torch.tensor([len(input_tensor[0])])
# 初始化隐藏状态和单元状态（对于LSTM）
h0 = torch.zeros(1, 1, model.lstm.hidden_size).to(input_tensor.device)
c0 = torch.zeros(1, 1, model.lstm.hidden_size).to(input_tensor.device)
# 前向传播
output, _ = model.lstm(input_tensor, (h0, c0))
# 生成接下来的文本（这里只是示例，实际可能需要更复杂的解码策略）
# ...
# 返回生成的作文开头
return generated_text
# 注意：上述代码仅为示例，实际实现会涉及更多的细节和复杂性

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