百度上线的智能写作平台集合了百度领先的自然语言处理技术（NLP）和知识图谱技术（KG），内置百度丰富的数据和素材，给您提供自动写作和辅助写作的能力，帮您全面提升内容创作效率，旨在成为最懂你的智能写作助手。

自动写作技术能够让机器自主的完成文章写作。当前计算机已经能够自动的撰写新闻快讯、热点组稿、春联等类型的文章。

百度自动写作的财经新闻，这类自动写作通常以结构化数据为输入，智能写作算法按照人类习惯的方式描述数据中蕴含的主要信息，非常擅长完成时效性新闻的报道任务。这种自动写作的典型例子包括地震快讯、财经快讯、体育战报等。

热点组稿写作，这类自动写作通常以海量素材为基础，按照应用需求线索筛选合适的内容，并基于对内容的分析抽取关注的信息，最后按照写作逻辑组织为篇章结果，非常擅长挖掘大数据中蕴含的分布、关联等信息。这种自动写作的典型例子包括热点组稿、事件脉络、排行盘点等。

百度 NLP 的智能春联，在这类自动写作任务中，机器基于充分的训练数据、训练模型并得到创作能力，可以根据人类的指令，产出符合特定格式要求的创作结果。这种自动写作的典型例子包括智能写诗、智能对联等。

提供领域热点事件发现、热点事件脉络、文本纠错和自动摘要能力，从素材收集、文章撰写、文章检查三个角度辅助您的创作，提升写作效率。

辅助写作的目标是为人类的写作过程提供辅助，按照人的写作步骤，辅助写作主要从四个角度提供帮助：写什么、如何写、如何写好、如何更好地分发。

写作之前，算法可以通过分析当前热点事件和话题，推荐适合创作的热门话题；写作过程中，算法可以提供写作素材、写作风格、写作内容建议等多角度的辅助；写作完成后，算法可以从纠错、配图、排版等多个角度提供改进建议，帮助人类作者完善写作结果。

1.经典自然语言生成算法

从篇章规划（写什么）—到微观规划（如何写）—再到表层实现（转换为自然语言）来逐步按照“流水线”进行生成算法。

2.神经网络序列生成算法

深度神经网络技术为人工智能带来的技术变革，在智能写作技术中的集中体现是神经网络序列生成算法。这种算法能够有效利用语料中包含的统计规律，按特定要求产出符合人类语言特性的文本结果。智能写诗是机器创作的常用例子，也是序列生成算法的一个典型例子。

在生成每一句诗歌时，关键词和上一句的信息会经过循环神经网络结构计算，作为生成诗歌中每一个字的依据。模型在学习过大量诗歌语料之后，能够具备概率统计意义上输出“像诗歌的字序列”的能力，这种能力即对应机器创作型智能写作，能够根据需求生成诗歌。

虽然机器的创作“思路”和人类有本质的不同，但是机器生成的诗歌与人写的诗歌效果相当，因此能够帮助人类分担相应的工作量。

标题生成是在辅助写作中有广泛的应用：完成写作之后，如果能够快速确定一个优质的标题，不仅节省作者的人力投入，也有利于写作结果的分发，让写作结果更好地触及相对应需求和兴趣的读者。

3. 文本分析技术

文本分析技术主要是关注作为智能写作素材的“输入”。对于各类素材，需要利用文本分析技术抽取关键词、标签、情感倾向、摘要等用于智能写作的特征。