美国马萨诸塞大学研究人员ValentinKassarnig为我们带给了答案，他研发了一套编写政治演讲稿的人工智能（AI）机器算法，机器写的讲稿完全可以以假乱真。经典的政治演说少之又少，普普通通的演说倒是很多，比如美国国会的辩论演说。这些演说大多千篇一律，都遵循标准的格式，反复相近的论调，甚至用于一样的短语来阐释特定的政治立场和观点。

看上去样子背后有一套算法在要求它的内容。于是它引领我们去思维一个有意思的问题：是不是有可能让机器自动编写政治演讲稿呢？　　分析文本预测单词　　从表面上看，基本原理还是很非常简单的。Kassarnig首先辟了一个数据库，从53场美国国会辩论中提取4000个政治演说段落，编一套机器学习算法，让它自动编写稿件。

这些政治演说由5万多个句子构成，平均值每个句子涵括23个单词。凯斯塞宁将演说按政党展开分类，比如哪些是民主党的，哪些是共和党的，看它们否赞成或者赞成某个特定的主题。　　魔鬼在于细节，分析数据库是仅次于的挑战。在尝试了许多种技术之后，Kassarnig最后使用了基于N-grams（元语法模型即马尔可夫模型）的方法。

他首先用词类法分析文本，也就是用语法规则来给每一个词语和短语不作标志（标为名词、动词、形容词等）。然后分析第6个词或者短语，根据前5个词或者短语辨别第6个词或者短语最有可能是什么。

Kassarnig说道：只要看它前面是5个是什么，我们就可以迅速确认所有的单词。　　在分析词的过程中演讲稿不会实时分解。

Kassarnig必须告诉他算法写出什么类型的演讲稿，比如是给民主党写出还是给共和党写出。算法最开始不会按等价的类别搜寻6个词或者短语构成的数据库，然后用5个词或者短语作为起点来编写演讲稿。

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