文章產生器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

大數據：語意分析整合篇

為了解決文章產生器的問題，作者謝邦昌,謝邦彥 這樣論述：

　　不要再拔草測風向了！ 　　大數據讓你了解現實世界的風向。 　　●市長失言，網友怎麼看？粉絲專頁經營，關鍵字是什麼？社群平台除了交朋友，還能拿來做什麼？本書通通報你知！ 　　●全彩印刷、圖文並茂，詳細解說語意輿情分析的方法。 　　●R語言、Fanpage Karma、Tagxedo、D3、ECharts等超好用分析工具介紹。 　　隨著網路科技發達，人們漸漸地習慣在網路上傳遞訊息，這些訊息具有很大的用處。對於企業來說，分析消費者在Facebook對產品的意見，能幫助他們調整行銷策略；對於政府來說，可利用大數據分析得到民眾對於政策的想法，無形間起到監督政府的作用。 　　

本書解析大數據中的「語意分析」方法。語意分析是對文本進行分析、處理、歸納和推理的過程，主要目的是用來分辨使用者對於人、事、物的看法或態度。利用分析工具如R語言、Tagxedo、D3等，更可以將資料圖像化，使資料清楚呈現、一目了然。  

文章產生器進入發燒排行的影片

自動偵測機器所產生之文章

為了解決文章產生器的問題，作者陳玉芳 這樣論述：

近年來網路上出現了許多所謂的文章產生器軟體，讓使用者只要輸入主題或某些關鍵字，就可以自動產生一篇文章。這些文章產生器所生成的機器文章乍看之下就像人類所寫的真文章，甚至許多內容看似有憑有據且引經據典，但若仔細閱讀這些機器生成的假文章則很容易發現其內容缺乏邏輯性且無中心思想，甚至發生前後不連貫的情形。這往往浪費讀者的時間，尤其是學生可能以機器產生之文章蒙混繳交，投機取巧。有鑒於此，本論文嘗試以人工智慧的機器學習可否自動偵測這類的假文章，使用多種機器學習的方法來辨識機器所生成的假文章與學生所寫作的真文章兩者。實驗結果顯示，BayesNet分類正確率為100%；而NaiveBayes、Logisti

c、SMO、SGD、RandomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9) 則都有達到95%以上的分類正確率。再觀察機器學習相關的效能評估指標，前述所有分類模型的Kappa statistic和MCC除了BayesNet兩者值皆為1, 其餘分類模型的Kappa statistic和MCC皆有0.90以上；同時可見F-Measure也都高於0.95以上 (BayesNet F-Measure 值亦為1)，這些數據皆反映出前述的演算法分類模型都有極佳的真假文章辨識效能的表現。另外，又透過測試集的驗證實驗，NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD、R

andomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9)以及LogitBoost這些演算法分類模型的測試集驗證實驗結果顯示出分類模型在測試集的真假文章的分類準確率至少皆有95%或以上的分類成功辨識率，其中又以NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD這四種演算法分類模型在測試集的驗證實驗是達到百分百的正確分類辨識率。綜合以上各種實驗數據的分析結果，我們可以得知人工智慧機器學習是有極佳的辨識能力可以成功偵測並分類機器文章產生器所生成之機器文章。