讯飞文本改写API的使用以及其与ChatGPT文本改写功能的对比

        最近在写毕业论文，有用到文本改写的地方/doge。下面我分享一下我用到的两个具有文本改写功能的应用：讯飞开放平台自然语言处理中的文本改写和ChatGPT中带有的文本改写。

讯飞的文本改写我也是刚接触，就先介绍下怎么使用它的文本改写API（也算一个学习记录）。

①进入讯飞开放平台官网（https://www.xfyun.cn/）的文本改写界面

②注册后登录，然后点击免费试用（领取时会让你创建应用）后进行下单

③领取后进入右上角个人中心→我的应用

④记住APPID\APISecret\ APIKey这三条信息，之后调用API需要用到。同时进入文本改写API文档中下载文本改写demo java/python语言。（这里我用的python版本）

⑤在python中打开demo，在最后的主函数中填写API需要的相关信息（步骤④中的信息）并替换自己的需要改写的文本。

⑥运行结果。PS:实际测试效果时改写效果并不是很好（句子结构和文字本身基本上没有变(即使将改写级别调到L6），或者用近义词简单替换几个词、调换句子顺序这些；改写后还很容易有语误），总的来说，还需提升。

需改写的文本（这是一篇论文中的一段话）：遥感技术是地球观测领域中最重要的组成部分之一，它可以在不与物体物理接触的情况下，利用它们不同的反射特性来感知和识别所观察到的场景。在遥感技术领域中，高光谱遥感技术是将由地物独特的物质组成所决定的光谱与反映地物形状、纹理和布局的空间图像有机结合，实现了对地物的准确检测、识别和空间特性分析的方法。因此产生的高光谱影像(Hyperspectral images, HSI)包含丰富的地面物体形状、布局和背景的光谱和空间信息。与多光谱图像和自然图像相比，由于具有地物独特的光谱特性，在HSI上可以更准确地识别地物。

讯飞改写结果：遥感技术是利用它们不同的反射特性，在不与物体物理接触的条件下，对所观测到的场景进行感知和识别，是地球观测领域最重要的组成部分之一。在遥感技术领域，高光谱遥感技术是通过对地物进行精确探测、识别和空间特性分析的方法，将地物特有的物质成分所决定的光谱与空间图像有机地结合起来，反映地物的形状、纹理和布局。因此产生的高光频谱图像(HSI)包含了丰富的地面物体形状、布局和背景的光谱和空间信息。相对于多光谱图像和自然图像，在HSI上能更准确地识别出地物，因为它具有地物特有的光谱特性。

chatGPT改写结果：遥感技术是地球观测的重要组成部分，它能通过利用物体不同的反射特性来感知和识别场景，而不需要物理接触。在遥感领域，高光谱遥感是一种将光谱（由地物物质组成决定）与空间图像（反映地物形状、纹理和布局）有机结合的技术，可以实现对地物的准确检测、识别和空间特性分析。因此，所生成的高光谱影像（HSI）包含丰富的光谱和空间信息，可以更准确地识别地物，而不是多光谱图像和自然图像。

通过对比（例如标蓝字体这段话），我觉得chatGPT文本改写的逻辑性和文本通顺性是要好于讯飞的。