3.写作风格的统一：在生成内容时，会尽量保持一致的风格和表达办法，这也可能造成生成内容出现雷同。
（1）增加数据量：通过收集更多的文本数据，提升生成内容的多样性。
（2）引入多领域数据：将不同领域的数据融合，使生成内容更加丰富。
（1）改进采样策略：通过优化采样算法，减少生成内容之间的相似性。
（2）引入随机性：在生成期间，增加随机性因素，使生成内容更加多样化。
（1）人工审核：在生成内容后，实人工审核，保证内容不重复。
（2）引入外部提示：在生成期间，按照需求引入外部提示，引导生成不同内容。
以下为具体策略与应对方案：
（1）收集不同领域的文本数据：如文学、历、科技、艺术等，以丰富生成内容的知识体系。
（2）整合线上线下资源：将网络文本、书、论文等资源实整合，增进数据优劣。
（1）去除重复数据：对收集到的文本数据实去重，避免生成内容雷同。
（2）数据标注与分类：对文本数据实行标注和分类，方便实学和生成。
（1）采用多种采样方法：如随机采样、分层采样等，升级生成内容的多样性。
（2）动态调整采样参数：依照生成内容的实际情况，动态调整采样参数，减少雷同度。
（1）增加生成进展中的随机性：在生成期间，引入随机性因素，如词汇替换、句子重组等。
（2）设置随机阈值：对生成内容实随机阈值设置，保证生成内容不重复。
（1）建立审核机制：对生成内容实人工审核，确信内容优劣。
（2）定期更新审核标准：按照实际需求，更新审核标准，增强审核效果。
（1）设置关键词提示：在生成期间，按照需求设置关键词提示引导生成不同内容。
（2）利用外部资源：引入外部资源，如图片、音频等，辅助生成多样化内容。
THE END