随着人工智能技术的快速发展深度学在自然语言解决领域取得了显著成果。本文主要针对基于深度学的机器写作算法实行性能评估与实验研究分析其在不同场景下的表现为未来机器写作技术的发展提供参考。

　　近年来深度学技术在自然语言解决领域取得了突破性进展，其是在机器写作方面。机器写作算法可以自动生成文章、新闻报道、故事等文本为人类减轻了大量写作负担。怎么样评估这些算法的性能，以及怎么样改进算法以增进写作品质，成为当前研究的要紧课题。

　　本文选用多个公开数据集实行实验，涵新闻文章、故事、科技论文等不同类型的文本。数据集涵了多种主题和风格，以保证实验结果的全面性和准确九游体育官方网站性。

　　本文通过实验研究了基于深度学的机器写作算法性能，并对不同模型实行了比较和分析。实验结果表明，GPT-2在生成文本优劣方面表现较好，但仍有改进空间。未来研究可从模型容量、训练数据和预解决方法等方面入手进一步升级机器写作品质。

　　[1] 庆杰，李子强，挺. 深度学在自然语言应对中的应用综述九游体育官方网站[J]. 计算机科学与应用，2019，9（1）：1-18.

　　[2] 铁岩王栋，茂松. 自然语言应对中的深度学方法[J]. 计算机学报，2018，41（1）：1-20.