随着人工智能的逐步发展，文章生成技术也随之不断提高，在各个领域中得到了广泛的应用。文章生成技术的核心在于建立一个模型，通过运用机器学习的方法，让它模仿人类思维模式进行写作，生成各种各样的文章。而这些生成的文章，其结构层次也是由机器模型进行判断和确定的。初步的研究表明，机器生成的文章的结构层次通常具有的特点有：高效、一致性、多样性和可量化等。本文将会从多个方面对机器生成的文章的结构层次进行详细的阐述。
1. 主题句的确定
主题句是文章的第一句话，它能够清晰地表达文章的主旨，引出文章的话题，并能够抓住读者的注意力。在文章生成技术中，主题句的确定也是至关重要的。机器学习模型主要是从素材中获取主旨信息，并生成对应的主题句。在此过程中，模型需要考虑到关键词的总体权重和重要性，同时还需要根据实际情况对主题句进行简化或修改。
比如，假设我们需要让机器模型生成一篇文章，主旨是“健身的好处”，则机器模型需要收集与健身相关的素材，然后从中获取与主旨相关的信息，进而生成对应的主题句。最终生成的主题句应该是符合逻辑的、能够贴合主旨的、容易理解的等。
2. 段落结构的优化
段落结构是文章中最基本的组成部分，其结构上的优化对于文章整体质量的提升至关重要。在机器生成的文章中，段落的结构通常包含：主旨句、支持句和结论句。其中主旨句起到了引导作用，让读者能够了解这段文章的主要内容和目的，支持句则是具体的论述、论据或证明，而结论句则是对主旨句和支持句进行总结和概括的部分。
对于机器生成的文章而言，段落的结构优化主要有以下几个方面：
2.1. 主旨句的简洁明了
主旨句是段落结构的核心，其能否简洁明了地表达主题、突出重点，将直接影响文章的质量。在机器生成的文章中，由于机器模型的复杂性，主旨句可能有很多方向选择，因而需要通过人工的指导来进行纠正和修正。在此基础上，人工可以指导机器生成出更加简洁明了、通俗易懂的主旨句。
2.2. 支持句的严谨性和可读性
支持句是让文章有说服力的基础，其需要保证文本的严谨性和可读性。对于机器生成的文章来说，支持句的生成需要以相关数据为基础，同时利用机器的语义识别能力来生成相对严谨的支持句。在整个生成过程中，人类的参与仍是非常必要的，可以通过人类的判断和筛选来确保生成出的支持句符合文章整体的框架。
2.3. 结论句的总结和概括
结论句是整个段落的最后一句话，其重要性不亚于主旨句。结论句的生成需要根据支持句的内容进行概括和总结，在其中引入新的解释、观点或证明。
3. 文章结构的连贯性
文章结构的连贯性，是机器生成的文章中一个比较重要的问题。文章中每一句话和每一个段落都必须紧密衔接起来，才能让文章的意义更加明确，逻辑性更加强。在这方面，机器生成文章相较于手写文章，存在一些技术上的困难。
为了保证文章结构的连贯性，机器生成文章的模型通常会通过考虑多个因素来决定下一步的生成过程。例如，模型会考虑上文中的语义，尽量将文章的信息在每一个段落之间进行衔接；模型还会考虑一些结构上的因素，例如文章的目录、段落的主题等等。这些方法在很大程度上可以增强文本的连贯性，使文章更加具有可读性和可理解性。
4. 文章的创新性
文章的创新性指的是文章在思想、观点或者文字表达上的独特性。在机器生成文章中，由于其重复利用信源素材，会导致文章的创新性不强，甚至有很多时候准确度不够高。从另一方面来看，机器生成文章的数据收集和信息整理能力是相对人工写作比较强的，能够在较短时间内找到大量的信息，一定程度上缓解了文章内容缺乏创新性的问题。
5. 可读性和易懂程度
文章的可读性和易懂程度是衡量文章好坏的重要标准。在机器生成的文章中，为了提高可读性和易懂程度，需要细化文章的句子结构，让文章的层次感更加明显，加粗关键字和短语，帮助读者快速捕捉文章的重点。应该限制每个句子的长度，以保证读者不会失去重点。
6. 文章的语言质量
在机器生成文章中，语言质量是一个比较关键的指标。语言质量包括语言的准确性、简洁性、流畅性等等，这些因素都会直接影响读者对文本的理解程度和转化率。在生成文章过程中，需要考虑语言的质量，并对生成的文章进行适当地编辑和校对，以确保文章的语言质量达到要求。
7. 结论
机器生成的文章结构层次相对于人工写作来说，存在着诸多优势，如高效、一致性、多样性和可量化等。在实际应用中，机器生成文章的质量还需要继续提升，并且存在诸多需要改进之处。通过本篇文章的阐述，我们可以更加深入地了解到机器生成文章的结构层次以及其中的优势和不足，对于今后的编写机器生成文章还有提高有很大意义。
