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另外網站AI 幫寫外文！人工智慧翻譯DeepL 推出DeepL Write - INSIDE也說明：DeepL Write 可以自動建議英文、德文的文章寫法，尤其能在多語言需求的工作上加快效率。#趨勢,人工智慧,AI,生成式AI (deepl-write)
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
淡江大學 資訊工程學系碩士班 張志勇所指導 蘇柏瑋的 基於人工智慧與爬蟲技術之網頁智慧產生器之研究 （2018），提出ai文章產生器英文關鍵因素是什麼，來自於LSTM神經網路、tf-idf、自動化文章分類、自動化提取關鍵字。
而第二篇論文逢甲大學 資訊工程學系 楊東麟所指導 廖維鵬的 一個根據答題結果產生練習題目的英文輔助學習系統 （2013），提出因為有 電腦輔助語言學習、英文學習、學習策略、試題反應理論的重點而找出了 ai文章產生器英文的解答。
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NLP大神RNN網路：Python原始程式碼手把手帶你寫
為了解決ai文章產生器英文 的問題，作者李永華,曲宗峰,李紅偉 這樣論述：
NLP大神RNN網路► ► ►Python原始程式碼手把手帶你寫！ 在神經網路的世界中，NLP（自然語言處裡）已逐漸成為AI領域中的主流！因此在IT抑或是各大產業有愈來愈多的人投入在文字與語音的研究中，有愈來愈多的資訊系統應用與產品出現在現代人類的生活中，產生十分巨大的影響。 ．．． [ 最精實的專案實作！ ] 本書包含20個與NLP相關的主題＋大型專案實作，透過專案的實作講解原理，需要有一定的Python及神經網路基本概念，是已經了解AI基本入門的讀者再進階深入的一本絕妙好書。快跟著本書各大主題累積自己的NLP專案實作能力，成為一個能夠開發各種NLP資訊系統的大神吧
！ ．．． [ 本書重點 ] ★ 以Python、TensorFlow實作中文自然語言處理，使用維基百科及網路語料庫 ★ 以LSTM為基礎的影評 / 語音 / 文字情感分析實作 / 股票預測 / 影評分析 ★ 根據圖型產生古詩詞的模型實作 ★ 歌曲人聲分離製作 ★ 以Image Caption為基礎的英文學習 ★ 智慧聊天機器人 ★ Rap歌詞自動產生器、AI作曲器 ★ 人臉辨識及人臉自動表情包產生器 ★ 自動幫你的作文評分 ★ 視訊自動字幕產生器 ★ AI機器翻譯、LSTM機器翻譯及注意力機制 ★ COCO資料集的自動圖型描述
基於人工智慧與爬蟲技術之網頁智慧產生器之研究
為了解決ai文章產生器英文 的問題，作者蘇柏瑋 這樣論述：
在網路發達的現今，各種產業也隨之進軍網路世界，其中，「新媒體產業」即是傳統媒體產業用網路與科技的產業，其也需要像傳統媒體一樣，利用人力撰寫新聞稿；新聞稿撰寫是媒體產業重要的工作之一，當新聞稿撰寫完成後，必需以人工的方式來判斷，文章屬於哪種類別及定義該文章對應的關鍵詞，但這些關鍵詞及文章類別不僅受到個人偏見的影響，也依賴著過往記者的經驗傳承及時事的影響，導致新聞的被搜索率、閱讀率一直不見提升。為了提升新聞產業的上稿速度、降低人力負擔、以及增加新聞稿分類及關鍵字定義的準確度，我們將透過AI人工智慧的技術，協助新聞產業自動分析新聞稿、自動建議關鍵字，且自動對新聞稿進行分類，這樣一來，不僅新聞產業可
以節省人力，也能降低人為因素所影響的分類品質，更能夠使新聞稿分類得以貼近時事。因此，本論文利用人工智慧的技術，透過過往的文章分類經驗，使人工智慧學習如何正確分類新聞稿與提取關鍵字。本論文設計之「文章分類暨提取關鍵詞系統」使用LSTM神經網路為基礎，結合爬蟲、tf-idf與其他資料預處理等技術，達成自動化文章分類與自動化提取關鍵字之目標。
強者用PyTorch：實作史上最經典AI範例
為了解決ai文章產生器英文 的問題，作者集智俱樂部 這樣論述：
還在用難用的Tensorflow嗎？還在用太簡單的Keras嗎？ 2020年將是Pytorch正式超越Tensorflow、一統人工智慧框架世界的時代，如果還在頭痛怎麼用Tensorflow實作MNIST，快點投入PyTorch的懷抱吧！ 本書實作最經典的人工智慧神經網路的案例，並且放入最新真實世界中的應用範例，如果有心要學習人工智慧，這本PyTorch實例書將帶你完成史上最有名的幾個經典範例，讓你功力大增之外，更一舉成為人工智慧的強者！ 全書重點包括： ► 深度學習一路走來的歷史 ► PyTorch的張量、自動微分及nn模組的介紹 ► 預
測共享單車投放數量 ► 中文文章情緒分析器 ► 一定要會的用CNN完成MNIST的辨識 ► 大型遷移學習對動物分類進行預測 ► MNIST的進一步，幫你把數字加起來 ► 自己動手做PRISMA：20種藝術家風格轉到你的照片 ► 假新聞有什麼稀奇，假以亂真的照片才叫厲害：GAN實作 ► NLP的大神Word2Vec的實作 ► 人工智慧音樂家：利用LSTM製作自動作曲機 ► Google的祕密武器：神經網路翻譯系統實作 ► 外掛有什麼了不起？用AI打電動，強化學習實作 本書特色 ►深度學習、PyTorch的入門書 ►透過實際經典案例循序講解 專
家推薦 「這本書緊接業界潮流，將人工智慧科普帶入了後AlphaGo 時代：遊戲飛鳥、自動作曲、語義星空⋯⋯涵蓋了深度學習領域的主流玩法。書中既有清晰容易的知識說明，讓你打好理論基礎，又有詳細的程式展示，一步步地教你做實際專案。這是一本揭示深度學習的秘笈！」－袁行遠，彩雲科技CEO、創始人 「本書寓教於樂，精心設計的實戰案例和循序漸進的學習方式都令人耳目一新。先從實戰專案出發，然後引用理論說明，最後深入剖析工作原理，環環相扣，引人入勝。期待看到PyTorch 之火的燎原之勢。」－高文超，微軟研究院軟體開發工程 「以2011 年AlexNet 贏得ImageNet 競賽為起始點，
深度學習迅速席捲了整個人工智慧領域，但目前出版的有關深度學習的書大多偏重理論。這本書注重理論和實作的緊密結合，讀者可以在瞭解深度學習原理之後，立刻跟隨書中的程式動手實作，加深了解。如果想要追上人工智慧的浪潮，這本書是一個不錯的開始。」－鮑捷，文因互連CEO、聯合創始人
一個根據答題結果產生練習題目的英文輔助學習系統
為了解決ai文章產生器英文 的問題，作者廖維鵬 這樣論述：
英文是世界性的語言，很多國家的政府無不大力推動英文教學。因應現在的數位化學習，使用資訊科技輔助英文學習已經成為了趨勢，這些英文學習系統通常加入新穎的學習策略來提升學習效率，但是比較少針對學英文最基礎的單字發音與閱讀理解力去規劃有效的學習策略，也缺少針對學習者的學習狀況做追蹤以及適度的調整題目內容和難易度，這使得學習者不易獲得適性的學習。本研究提出練習單字發音增加字彙量和提升閱讀理解力的學習策略，並追蹤個別的學習狀況來推薦出題的英文學習輔助系統，提供學習者練習作答、系統推薦出題和老師追蹤學習狀況的功能。老師可以利用追蹤子系統了解學習者的學習狀況並出題，學習者可以作答練習題目並練習與答錯題目相關
的題目來加強英文能力。本研究根據單字發音拼字與閱讀理解力兩種學習策略規劃出四種學習單元:(1)聽寫單字:用單字中英對照與單字發音加強記憶單字並拼寫單字、(2)音節單字:透過單字發音分辨單字音節發音異同以增加對單字音節發音的熟練度、(3)閱讀測驗:閱讀文章利用Skimming閱讀策略引導學習者答題來培養閱讀理解力、(4)單字句子:閱讀文章中透過上下文推導適合的單字完成文章句子並找出單字的正確解釋。根據以上方法開發的系統分為題目產生子系統、學習者練習答題子系統和老師追蹤學習成效並出題的子系統。本研究以24名國中生使用我們的英文學習輔助系統做實驗，探討使用試題反應理論(Item Response T
heory, IRT)推薦題目的效果、四個學習單元的成效以及學習單元間的相關性。第一，我們根據學習者的作答狀況使用IRT推薦題目給學習者和老師根據學習者的作答狀況出題給學習者，讓學習者用問卷回答上述的題目是否適合學習，問卷結果顯示IRT推薦的題目與老師出的題目效果差不多。第二個實驗檢視學習者作答完四種學習單元後成績是否有進步。其中聽寫單字、閱讀測驗、單字句子進步比率分別為20.5%、30.2%、27.8%，而音節單字在四個音節中僅有ai[e]音節的表現有顯著差異，其他音節則無顯著差異。音節單字成效不好的主要原因是使用Google提供的發音效果不夠清楚的緣故，這是以後我們需要再改進的地方。在學習
策略相關性上，我們發現聽寫單字與閱讀測驗、閱讀測驗與單字句子有互相幫助的關係。未來將開發手機版的系統並讓老師提供題庫資源成為系統的資料來源提供者，閱讀測驗自動出題的部分未來會研究如何出選擇題來提供更多元的題目類型。