AI改写是一种利用人工智能技术对已有文章进行重新写作的方式。常常会在SEO等领域中应用。AI改写的方式可以分类为两种：一是基于规则的改写方式，二是基于机器学习的改写方式。

基于规则的改写方式是指利用预设的规则将源文本进行一定的转换和替换，使其形成新的文本。例如，将某些单词或短语替换为同义词或者相近的词语，将时间或人物名字进行修改等。这种方式可能会导致文章的语法和语义结构存在问题，改写的文章不确定能否达到要求。

基于机器学习的AI改写方式是通过对大量的文本进行学习和分析，建立一个模型，根据模型的输出结果对源文本进行改写。模型通常基于深度学习和自然语言处理技术，可以学习语言规则和语义结构，生成更加符合自然语言习惯的文本。这种方式通常不能保证改写结果完全达到自然的效果，但可以生成更加符合要求的文本。

常见的基于机器学习的AI改写的步骤和方法：

一、收集训练语料

为了建立一个基于机器学习的AI改写模型，需要收集大量的语料（原始文本），对其进行标注并用于训练模型。语料可以从公开的语料库、网站、新闻采访等渠道获取。

二、数据预处理

将原始文本进行清洗、编码和标记（如POS标记、词性标注等），以便机器学习算法可以更好地理解语料的特征和语义结构。此外，还需要对文本进行分词和去除停用词等预处理操作，以加快训练和提高准确率。

三、特征工程

将文本数据转换为机器学习算法可以处理的特征矢量，以便训练模型。常见的特征工程方法包括词向量化（如Word2Vec）、TF-IDF、语言模型等。

四、建立模型并训练

选择合适的机器学习算法（如神经网络、决策树等），并在训练集上进行模型的训练。训练时可以采用交叉验证等技术来验证模型的有效性，以及调整模型参数以提高模型的准确率和泛化能力。

五、进行AI改写

通过输入原始文本和改写的目标，将原始文本通过训练好的模型进行改写处理，并输出改写后的文本。改写后的文本可以通过后处理等技术进行修改和编辑，以调整文章的语义和语法结构，以生成更符合要求的文本。

在实际应用中，AI改写作为一种辅助工具，往往需要人工的进一步编辑和修饰。虽然AI改写能够在一定程度上提高工作效率，但是需要注意文本的可读性、语法和语义的正确性，以及是否存在版权问题等方面会对文本的质量和有效性产生影响。需要注意的是，机器学习算法建立的AI改写模型可能在一些特定情况下存在一，例如会失去原文的某些上下文信息、语义深度不够等。因此，改写的结果需要经过人工的检查和修正，以保证文章的质量和可读性。