توليد اللغة الطبيعية مقابل المادة الغزل

يستخدم توليد اللغة الطبيعية التعلم العميق لإنشاء نص مقروء يشبه الإنسان ؛ مقالة فريدة تعتمد على نموذج التنبؤ اللغوي. تأخذ أدوات دوار المقالة مقالة أصلية وتنتج صيغة أو أكثر من خلال استبدال كلمات أو عبارات أو جمل محددة بنسخ بديلة.

إذا كنت قد أجريت أي بحث حول تطبيقات توليد اللغة الطبيعية لتسويق المحتوى ، فربما تكون قد صادفت مقالًا عن برامج الغزل. يُعرف أيضًا باسم إعادة كتابة المقالة ، وهو أحد أساليب تحسين محركات البحث القديمة ، مثل الربط الخلفي التلقائي ، والمستخدم لأغراض غير شرعية (القات).

في هذا المنشور ، نلقي نظرة على كيفية عمل برامج الغزل ، وحالة استخدامها ، وكيف تختلف عن توليد اللغة الطبيعية (NLG). هناك العديد من الأسباب التي تجعلني لا أتغاضى عن استخدام المغازل ، لذا فكر في هذه المقالة على أنها إعلان خدمة عامة.

كيف يتم استخدام المادة المغازل

أفضل طريقة لفهم أدوات الغزل هي إلقاء نظرة على اللغة المستخدمة في تسويق هذه المنتجات. فيما يلي بعض الاقتباسات من المواقع التي تحاول بيع برامج الدوار:

• "قم على الفور بتدوير الإصدارات الفريدة من أي مقالات."
• "أنشئ مئات المقالات الجديدة في دقائق."
• "قم بإخراج جبال من المحتوى."
• "إنشاء كميات هائلة من المحتوى للمساعدة في ترتيب مواقعك بشكل أفضل."

حتى أن البعض يحاول الاستفادة من اتجاه الذكاء الاصطناعي من خلال الادعاء بأن برمجياتهم مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. يصفون منتجهم باستخدام مصطلحات الذكاء الاصطناعي ويلجأون أحيانًا إلى اختلاق المصطلحات.

يجب أن يكون مصطلح "محاكاة اللغة الطبيعية" هو المصطلح المزيف المفضل لدي. انا امزح انت لا. شخص ما اختلقها ، لكن لم أكن أنا! يبدو متقنًا ولكنه لا يعني شيئًا.

استنادًا إلى اللغة المستخدمة ، يمكنك على الأرجح تخمين نوع الموقف الذي يتم فيه نشر العناصر الإضافية للمقالات. عادةً ما يتم استخدامها في مواقع منخفضة الجودة تم إنشاؤها بدقة لأغراض تحسين محركات البحث مع الحفاظ على تكاليف كتابة المقالات منخفضة قدر الإمكان.

يعتبر إنشاء نص يمكن قراءته منخفضًا في قائمة الأولويات لهذه الأنواع من المدونات. بدلاً من ذلك ، فإن الغرض منها هو إنشاء شبكة ربط لتعزيز ترتيب موقع "المال" الرئيسي.

نشر محتوى عالي الجودة ليس هدف هذا المسعى. "المحتوى الفريد" هو كل ما هو جيد بما يكفي لاجتياز فحوصات الانتحال في محرك البحث الآلي.

إذا كنت تتساءل عما إذا كانت شبكة الويب العالمية بحاجة فعلاً إلى المزيد من هذا المحتوى ، فالجواب هو لا!

كيف يعمل سبينر مقال؟

بالمقارنة مع NLG ، فإن المغازل المحتوى بدائية. يأخذون جزءًا من المحتوى ويخلقون شكلًا مختلفًا في محاولة لجعله يبدو كما لو كان مقالًا فريدًا. يتم تحقيق ذلك عن طريق استبدال الكلمات والعبارات والجمل والفقرات أحيانًا بمتغيرات.

أدت المحاولات المبكرة لتدوير المقالة إلى مقالات كان من المستحيل قراءتها. المشكلة هي أنهم لا يستطيعون التعرف على السياق أو جزء الكلام.

لذلك ، كانت الاستبدالات غريبة في أحسن الأحوال ، وغالبًا ما تكون خاطئة. من المؤكد أن المحتوى لم يكن أصليًا.

هذا هو الناتج الدقيق من أداة زيادة ونقصان للمقالة باستخدام الفقرة السابقة كمثال .

المحتوى المكرر ملون باللون الأصفر. تم تلوين البدائل السيئة باللون الأحمر. البدائل المقبولة ملونة باللون الأخضر.

لذا ، فإن 67.5٪ من المقالة المنسوجة هي محتوى مكرر لم يتغير عن المحتوى الأصلي. ستة من أصل سبعة بدائل كانت ذات نوعية رديئة وواحدة فقط كانت مقبولة.

أحتاج أن أقول أكثر!

المحتوى المشتق رديء الجودة هو السمة المميزة لتدوير المقالة.

على الرغم من أن بعض أحدث المقالات تدعي أنها توظف الذكاء الاصطناعي ، إلا أن هذا يمدد الأشياء بعيدًا بعض الشيء. في أحسن الأحوال ، قد يستخدمون واجهة برمجة تطبيقات اللغة الطبيعية من Google لاستخراج الرموز والجمل ، ولوضع علامات على جزء من الكلام (PoS). هذا جزء من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، ولكن كما سنرى ، هناك حاجة إلى الكثير لتوليد اللغة الطبيعية.

بغض النظر عن الطريقة التي تنظر بها ، لا يزال تدوير المقالة عملية لتوليد أعمال مشتقة من الأصل.

أدوات إعادة الصياغة لا تعيد الصياغة

نظرًا للدلالة السلبية لتدوير المقالة ، فإن بعض أدوات التدوير وصفت نفسها على أنها أداة إعادة صياغة. لا تنخدع. أدوات إعادة الصياغة التي رأيتها تعمل بالضبط بالطريقة التي استخدمتها في غزل المقالة.

انظر بنفسك.

الإخراج أعلاه من أداة إعادة صياغة مجانية حيث استخدمت نفس النص الأصلي من القسم السابق. يشير النص المميز إلى الكلمات التي تم استبدالها.

قمت بتشغيل النسخة الأصلية والمعاد صياغتها من خلال Grammarly ؛ تستطيع أن ترى النتيجة أدناه.

يؤدي استخدام أداة "إعادة الصياغة" هذه إلى فقدان الوضوح والمشاركة. هذا بالضبط عكس ما يفترض أن تحققه إعادة الصياغة.

كيف يعمل توليد اللغة الطبيعية؟

على عكس إعادة كتابة المقالة ، لا يتطلب إنشاء اللغة الطبيعية جزءًا أصليًا من المحتوى. يقوم بإنشاء محتوى جديد تمامًا بدلاً من إعادة كتابة المقالات الحالية.

يتخذ NLG إما نهجًا قائمًا على القواعد أو يعتمد على نمذجة اللغة الإحصائية. يمكن لأي من الطريقتين الاستفادة من تقنيات NLP وفهم اللغة الطبيعية (NLU) لتحسين جودة النص الذي تم إنشاؤه.

يقوم NLP بتحليل النص باستخدام علامات (PoS) والتعرف على الكيانات ، بينما يستفيد NLU من البرمجة اللغوية العصبية والتعلم العميق لإنشاء نماذج دلالية تستمد إحساسًا بالمعنى.

الفرق بين NLG و Article Spinning Software

بغض النظر عن مدى التقدم الذي قد يزعمه أدوات التدوير ، فلا يمكنهم إنشاء نص ولكن فقط تغييره. يتطلب هذا النوع من الأدوات منشور مدونة موجود والذي يمكنه فقط إنتاج مشتق منه.

هم لا يخلقون ، هم مجرد تعديل. على هذا النحو ، فهو ليس مناسبًا لمسوقي المحتوى الذين يتطلعون إلى توسيع نطاق إنتاج المحتوى والحفاظ على الجودة دون زيادة التكاليف والتعقيد.

قد يستخدم أفضل ما في هذه المجموعة المؤسفة بعض المعالجة المحدودة للغة الطبيعية لاتخاذ خيارات أفضل عند استبدال الكلمات. لكن تسميته بالذكاء الاصطناعي هو امتداد.

كيف تعمل تقنية MarketMuse NLG؟

MarketMuse NLG Technology عبارة عن نظام أساسي لتوليد المحتوى مدعوم بالذكاء الاصطناعي يتم تنظيم نتائجه من خلال ملخصات المحتوى المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

كل مسودة فريدة وأصلية ولا تقوم ببساطة باستخراج أو تعديل أجزاء نصية من مستندات أخرى. يمكن تكوين MarketMuse NLG Technology لتلائم أنماط كتابك. يمكنه أيضًا محاكاة أسلوب المؤلف أو المنشور.

ملخصات المحتوى هذه التي توفر البنية والمضمون لـ يتضمن ناتج MarketMuse NLG Technology ما يلي:

• هيكل كامل بما في ذلك العناوين الفرعية
• الموضوعات ذات الصلة التي يجب تضمينها
• قائمة الأسئلة التي تحتاج إلى معالجة

هذا هو نفس موجز المحتوى الذي يُعطى عادةً للكاتب البشري للعمل منه. بدلاً من ذلك ، نقوم بتمريرها إلى MarketMuse NLG Technology.

أعتقد أنه من هذا الطريق.

إذا كنت ستخصص موضوعًا غير مألوف للكاتب ، فسيقرأه أولاً حول هذا الموضوع. لا تختلف تقنية MarketMuse NLG. ولكن بدلاً من البحث في عدد قليل من المستندات ، يتم إرساله إلى الويب لتحليل كميات هائلة من البيانات.

فيما يلي مقتطف من MarketMuse NLG Technology لموضوع "الجلوكاجون كعلاج غير جراحي لمرض السكري."

العنوان الفرعي ، موضوع هذا القسم ، هو "دور الأنسولين والجلوكاجون". يتم عرض الأسئلة والموضوعات ذات الصلة المرتبطة بهذا العنوان الفرعي على الجانب الأيمن. معًا ، تساعد هذه العناصر على التأكد من أن المخرجات وثيقة الصلة وشاملة.

استخدم MarketMuse NLG Technology من أجل:

• توسيع نطاق المحتوى دون زيادة التكاليف
• اكتب بشكل رسمي في أي موضوع
• تجنب المزالق الشائعة في النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي
• محاكاة أسلوب الكتابة الذي تريده

حافظ على تكاليف المحتوى الخاصة بك قابلة للتنبؤ وجودة متسقة من خلال السماح للذكاء الاصطناعي بالقيام بعمل تزويدك بمسودة أولية قوية.