1. **注意力权重迁移**
注意力权重迁移是一种在迁移学习和深度学习中应用的技术，其核心是利用预训练模型中的注意力机制来提升下游任务的性能。在文本生成中，这种技术可以通过分析上下文中的关键信息，动态调整生成内容的重点和语气。
2. **动态校准**
动态校准技术的核心在于根据输入内容的特性，实时调整输出结果，以更好地适应具体场景。在文本生成中，这意味着系统能够根据输入的主题和语境，自动选择合适的关键词或术语来增强文本的针对性和专业性。
应用场景
1. **领导讲话**
当涉及突发舆情事件时，系统会自动融入“稳字当头”“底线思维”等关键词，使讲话更贴合实际情况，增强语气的稳重感。这种调整有助于在危机事件中传递出坚定和理性的态度。
2. **专家报告**
在探讨基层治理的理论深化问题时，系统会插入“熵增原理”“边际效应”等专业术语。这些术语的加入可以提升报告的理论深度，使其更具学术性和权威性。
优势
- **智能适应性**：系统能够根据不同的写作场景和需求，自动调整语气和专业性，无需人工干预。
- **提升文本质量**：通过动态校准，生成的文本能够更好地贴合实际需求，增强文本的针对性和说服力。
