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写作原创度不高的起因：深度分析与综合探究
随着人工智能技术的不断发展写作逐渐成为了一个热门话题。在实际应用中写作的原创度往往不尽如人意。本文将从多个角度对写作原创度不高的起因实行深度分析与综合探究。
一、写作原创度不高的起因分析
1. 数据来源的局限性
写作的核心在于大数据分析而数据的来源和优劣直接作用着写作的原创度。当前，写作所依的数据主要来源于互联网，这些数据存在以下局限性：
（1）数据重复性较高。互联网上的内容存在大量的重复，这引发在生成文本时，容易产生相似或雷同的句子。
（2）数据优劣参差不齐。互联网上的内容品质良莠不齐，在应对这些数据时，很难筛选出高品质、具有独到性的内容。
2. 算法局限
目前写作主要采用自然语言应对技术，包含词向量、序列标注、文本生成等。这些算法在解决复杂、抽象的概念时，往往难以把握其内涵和外，引起生成的文本原创度不高。
3. 缺乏创新性思维
写作虽然可生成大量文本，但缺乏创新性思维。在生成文本时，往往是对已有内容的组合和拼接，难以产生全新的观点和思路。
4. 写作风格和语言惯的局限性
写作在模仿人类写作风格和语言惯方面，仍存在一定的局限性。这使得生成的文本在表达办法和语言风格上，往往与人类作品存在较大差距。
二、深度分析与综合探究
1. 数据层面
（1）优化数据来源。加强写作的原创度首先要优化数据来源，筛选出高优劣、具有独到性的内容。这可通过以下途径实现：
- 增加权威数据来源如学术论文、专业书等；
- 采用数据挖掘技术，挖掘互联网上的潜在优质内容；
- 建立数据清洗机制，去除重复、低品质的内容。
（2）加强数据预应对。对采集到的数据实行预应对，包含去除停用词、词性标注、词向量表示等，以提升数据品质。
2. 算法层面
（1）改进自然语言应对算法。针对现有算法在应对复杂、抽象概念时的局限性可以尝试以下方法：
- 引入深度学技术，升级算法对复杂概念的建模能力；
- 探索新的文本生成模型，如生成对抗网络（GAN）等；
- 结合知识图谱，加强算法对实体关系的理解能力。
（2）增加创新性思维模块。在写作系统中加入创新性思维模块使能够产生全新的观点和思路。
3. 写作风格和语言惯层面
（1）学多种写作风格。写作系统能够学多种写作风格，以增强生成文本的多样性。
（2）模拟人类语言惯。通过大量阅读人类作品，可学到人类语言惯，从而加强生成文本的自然度。
三、总结
写作原创度不高的原因主要涵数据来源的局限性、算法局限、缺乏创新性思维以及写作风格和语言惯的局限性。要应对这些疑惑，需要从数据、算法、写作风格和语言惯等多个层面实优化和改进。随着人工智能技术的不断发展，咱们有理由相信，未来写作的原创度将得到显著提升。
（注：本文为示例性文章仅供参考。）