例如，假设我们乘西雅图 。系统将自动能够识别这些不同类型的关系 。假设我们知道意大利辣香肠最受欢迎 。也许还可以识别出an鱼在披萨上已经过时了 。几乎没有人想要他们了 。
这样的东西 。但是，正在发生的事情是，我们正在缓慢而确定地提出这些趋势和数据点，这些趋势和数据点对于将要订购比萨饼的人们来说非常有趣且有用 。例如，如果您要举办一个50人的聚会，而您不知道他们想要什么，则您可以做每个人都做的很多事，也就是说，有三分之一的意大利辣香肠，三分之一的平原和三分之一的素食，如果您想举办生日派对或其他活动，这是一种标准 。
但是，如果您进入了必胜客页面或多米诺骨牌页面，并且它告诉您在居住的城市中，人们确实非常喜欢这种浇头，那么您实际上可能会对要订购的商品做出更好的决定 。因此，我们实际上正在提供有用的信息 。
3.产生文字因此，这就是我们在讨论从趋势和从所有语言环境中获取的数据生成文本的地方 。
寻找当地趋势当然，现在的第一步只是关注本地趋势 。但是本地趋势并不是我们唯一可以看到的地方 。我们可以超越这一点 。例如，我们可以将其与其他位置进行比较 。因此，在西雅图人们真的很喜欢蘑菇作为浇头或类似的配料，这可能同样有趣 。
与其他位置比较但是，看看首选的浇头（例如，在芝加哥，芝加哥风格的比萨饼规则与纽约相比）是否不同，这也将非常有趣 。那将是一件有趣的事情，并且可以通过自然语言生成自动提取出来 。最后，人们在尝试实施此解决方案时往往会错过的另一件事是，他们认为必须一次比较所有内容 。
选择项目子集那不是你要做的方式 。您要做的是在每种情况下都选择最有趣的见解 。现在我们可以获得有关如何实现的技术 。例如，我们可能会说，好的，我们可以查看趋势 。好吧，如果所有趋势都持平，那么我们可能不会选择该信息 。但是我们看到，与其他城市相比，该城市中一个浇口与另一个浇口之间的关系异常不同，这很可能是我们选择的 。
4.人工审查现在是关于白帽与黑帽的问题 。因此，我们有了此本地页面，现在，我们生成了所有有关该城镇或城市中人们想要披萨的文字内容 。我们需要确保该内容实际上是质量 。这就是最后一步，这只是人工审查 。
在我看来，自动生成的内容，只要有用且有价值，并且经过人工编辑的确认，就可以确定，这就像人工编辑刚刚查过的一样 。数据指向和写相同的句子 。
因此，我认为在这种情况下，尤其是当我们正在谈论向全国如此广泛的地区提供数据时，以一种使我们能够生成内容并且还使我们能够为用户提供尽可能最好和最相关的内容 。
因此，我希望您能花些时间，花一些时间查找自然语言，并最终能够构建比以前更好的本地页面 。谢谢 。
好了，这篇文章的内容金华号就和大家分享到这里！
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