随着人工智能技术的不断发展，文章生成算法已经越来越成为了现实。不论是在新闻报道、论文发表，还是在商业营销的领域，文章生成技术都已经获得了广泛的应用。而如何让文章生成算法更加智能化，则成为了当前研究的重要问题。
近年来，自然语言处理和深度学习技术的发展为文章生成算法的智能化提供了技术支持。利用这些技术，生成的文章更加逼真、准确，甚至可以在某些领域替代人工撰写。但是，由于文本生成算法的实现模型较为复杂，再加上需要大量的训练数据，所以其中也难免存在一些问题。
一、解决重复问题
无论是基于规则的、基于统计的还是机器学习的算法，生成文章中的重复问题都是难以避免的。可以采取合理的改进方法，如采用不同词序列的代替、引入外部知识库等，使得文章生成更加巧妙，更加自然。
二、文本生成时的连贯性问题
要做到文本生成的连贯性，需要理解上下文环境，生成文章的过程是需要考虑上文和下文的关系。一种常用的方式是将文本生成模型和语言模型相结合，提高文本生成时的连贯性和自然度。
三、解决生成文章中的歧义说明问题
在这个需要关注谁说了什么、在什么语境下说话的时代，制造歧义是一种非常不负责任的行为。对于算法来说同样如此：当需要生成具有信息量的文章时，它需要理解诸如“谁”、“什么”和“为什么”等问题，从而比写作更复杂和精细。
四、减轻对于语言资料的依赖
生成文章依赖的语料库越大，生成的文章越可能满足大部分需求。但是，由于语料库的质量和数量可能受限，因此在训练模型时，可以考虑利用蒙特卡罗树搜索等方法，减轻对于语言资料的依赖，提高生成文章的质量。
随着人工智能的发展，文章生成算法也将不断智能化，我们也可以期待在不久的将来，它们可以与人类创作无缝混合，创造出更多令人惊叹的文字作品。让我们共同期待，文章生成这一技术的未来！
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