神经网络可能会对某些主题或主题注视，这会导致单词、短语或想法的过度重复。
6. 1 影片被弄乱了
。为了响应非常明确的要求，神经网络可以开始在一个圆圈里写同样的东西，但是用不同的词语。而在与居民的激烈交谈中，或者为了充分描述住宅区的交通便利性的优势，必要的信息及其准确的运用非常重要。
7. 没有特定的观点或立场
神经网络生成的文本可以是中立的，即不带有任何批判性思维/观点，因为神经网络力求提供不偏不倚的信息。
7.1 作者！作者！
无论是在声誉营销中建立熟练的策略时 中欧数据 ，还是在社交网络中创建自己的品牌语调时，作者的修辞和作者的观点都非常重要。无法讽刺、挖苦或引用复活节彩蛋的神经网络不会让您的文本变得独一无二。最有可能的是，你最终会得到模板和无聊的材料。
那么底线是什么？
尽管神经网络在处理大量数据和识别复杂模式的能力方面令人印象深刻，但它们也有局限性，使得它们在发展的这个阶段不适合处理在线评论。即使你在为文本收集一些普遍的、“永恒的”结构时考虑到节省一定的时间，但当你必须添加新的事实、检查文本的逻辑、删除重复并避免不可靠性时，这些时间都会全部消失。
我们相信神经网络具有无限的潜力，但目前我们只将声誉信息委托给经过验证的、可靠的专业人士。