我和我在 Smart Data Collective 的同事寫了大量關(guān)于大數(shù)據(jù)在營銷、酒店和網(wǎng)絡安全等領域的好處的文章。我們有時意識到我們也需要討論大數(shù)據(jù)對其他領域的影響。技術(shù)寫作是一個受大數(shù)據(jù)進步影響很大的領域，但很少被討論。

機器學習如何影響技術(shù)寫作？

技術(shù)寫作行業(yè)比機器學習的概念早了近一個世紀。但是，它隨著大數(shù)據(jù)的趨勢而發(fā)展。許多新的幫助創(chuàng)作工具都依賴于大數(shù)據(jù)。以下是技術(shù)作家需要隨著機器學習的新發(fā)展而發(fā)展的一些原因。

機器學習正在幫助各個領域的作家完善他們的語法

每個作家都需要微調(diào)他們的語法。讀者希望他們屏幕上的文字或小冊子頁面上的文字不會出現(xiàn)復制錯誤。然而，一些作家在這方面的斗爭比其他作家更多。技術(shù)作家通常來自工程或技術(shù)支持背景。他們不是職業(yè)作家，因此他們可能無法理解英語的所有語法規(guī)則。這是機器學習提供幫助的最重要方式之一。最可靠的語法檢查工具，例如 Grammarly使用復雜的機器學習技術(shù).該技術(shù)能夠?qū)彶榇髩K文本并識別語法錯誤。這似乎不是一個非常新穎的發(fā)展。拼寫和語法檢查工具已經(jīng)存在了大約 20 年，早在機器學習和大數(shù)據(jù)的概念被廣泛使用之前。然而，機器學習正在顯著提高語法檢查工具的性能。一個區(qū)別是這些工具關(guān)注用戶所做的可接受的更改。他們可能會意識到，使用這些工具的作者經(jīng)常會忽略某些提議的更改。內(nèi)置的機器學習算法關(guān)注這一點。他們最終會發(fā)現(xiàn)這些建議并不是很有幫助。因此，他們將開始提供更有幫助的解決方案。

機器學習可以幫助為某些指南創(chuàng)建模板并復制

當您為技術(shù)指南創(chuàng)建副本時，您經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)很多內(nèi)容是相似的。隨著時間的推移，您仍然需要進行調(diào)整，但您可以通過使用通用模板來減少所涉及的工作。問題是知道要使用哪個模板。您可能需要數(shù)十或數(shù)百個模板，具體取決于您處理的技術(shù)論文的范圍。當然，由于您總是需要對副本進行更改，因此找到正確的模板非常重要。機器學習技術(shù)可以幫助解決這個問題。您可以訪問包含數(shù)千個技術(shù)指南的數(shù)據(jù)庫。機器學習算法可以尋找您的初始內(nèi)容與之前的技術(shù)權(quán)重論文和教程之間的相似之處。然后它將能夠提供最佳模板供您使用。

查找要添加到您的內(nèi)容的數(shù)據(jù)

這可能是使用機器學習進行技術(shù)寫作的最重要的好處。您將需要使用統(tǒng)計數(shù)據(jù)和經(jīng)驗數(shù)據(jù)來支持您的很多觀點。機器學習技術(shù)能夠搜索所有已知數(shù)據(jù)集以獲取此信息。然后，這些算法可以傳遞相關(guān)信息，供您納入您的白皮書。

大數(shù)據(jù)正在改變寫作職業(yè)

成為一名技術(shù)作家并不容易。機器學習正在對該領域產(chǎn)生深遠的影響。您可以通過多種方式使用機器學習技術(shù)，使您的技術(shù)寫作更有效。