Generación de lenguaje natural frente a rotación de artículos

La generación de lenguaje natural utiliza el aprendizaje profundo para crear texto legible como el humano; un artículo único basado en un modelo de predicción de idioma. Las herramientas giratorias de artículos toman un artículo original y producen una o más variaciones al reemplazar palabras, frases u oraciones específicas con versiones alternativas.

Si ha realizado alguna investigación sobre las aplicaciones de generación de lenguaje natural para el marketing de contenidos, es posible que haya encontrado un software de hilado de artículos. También conocida como reescritura de artículos, es una de esas viejas tácticas de SEO, como backlinks automatizados, que se utiliza para fines no legítimos (blackhat).

En esta publicación, analizamos cómo funciona el software giratorio, su caso de uso y cómo se diferencia de la generación de lenguaje natural (NLG). Hay muchas razones por las que no apruebo el uso de artículos giratorios, así que piense en este artículo como un anuncio de servicio público.

¿Cómo se utilizan los giradores de artículos?

La mejor manera de entender a los creadores de artículos es observar el lenguaje utilizado para comercializar estos productos. Aquí hay algunas citas de sitios que intentan vender software spinner:

• "Haga girar instantáneamente versiones únicas de cualquier artículo".
• “Genera cientos de artículos nuevos en minutos.”
• “Produce montañas de contenido”.
• "Crear grandes cantidades de contenido para ayudar a clasificar mejor sus sitios".

Algunos incluso intentan capitalizar la tendencia de la inteligencia artificial al afirmar que su software está impulsado por IA. Describen su producto utilizando términos de IA y, a veces, incluso recurren a términos inventados.

"Lenguaje natural emulado" tiene que ser mi término falso favorito. No es broma. Alguien se lo inventó, ¡pero no fui yo! Suena elaborado pero no significa nada.

Según el lenguaje utilizado, probablemente pueda adivinar el tipo de situación en la que se implementan los giradores de artículos. Por lo general, se utilizan en sitios de baja calidad creados estrictamente con fines de SEO, manteniendo los costos de redacción de artículos lo más bajos posible.

La creación de texto legible ocupa un lugar bajo en la lista de prioridades para este tipo de blogs. En cambio, su propósito es crear una red de enlaces para impulsar la clasificación del sitio principal de "dinero".

Publicar contenido de calidad no es el objeto de este esfuerzo. El “contenido único” es cualquier cosa que sea lo suficientemente buena para pasar las verificaciones de plagio de los motores de búsqueda automatizados.

Si se pregunta si la World Wide Web realmente necesita más de este contenido, ¡la respuesta es no!

¿Cómo funciona un girador de artículos?

En comparación con NLG, los giradores de contenido son primitivos. Toman una parte del contenido y crean una variación en un intento de hacer que parezca un artículo único. Esto se logra reemplazando palabras, frases, oraciones y ocasionalmente párrafos con variantes.

Los primeros intentos de girar artículos dieron como resultado artículos que eran imposibles de leer. El problema es que no podían reconocer el contexto o la parte del discurso.

Por lo tanto, las sustituciones fueron, en el mejor de los casos, extrañas y, con frecuencia, incorrectas. El contenido ciertamente no era original.

Este es el resultado exacto de un artículo usando el párrafo anterior como ejemplo .

El contenido duplicado se colorea de amarillo. Las sustituciones deficientes se colorean de rojo. Las sustituciones aceptables son de color verde.

Por lo tanto, el 67,5 % del artículo girado es contenido duplicado que no ha cambiado con respecto al original. Seis de siete sustituciones fueron de mala calidad y solo una fue aceptable.

¡Necesito decir mas!

El contenido derivado de mala calidad es el sello distintivo de la hilatura de artículos.

Aunque algunos creadores de artículos más nuevos afirman emplear inteligencia artificial, eso realmente está exagerando un poco las cosas. En el mejor de los casos, pueden estar utilizando la API de lenguaje natural de Google para extraer tokens y oraciones, y para el etiquetado de partes del discurso (PoS). Eso es parte del procesamiento del lenguaje natural (NLP), pero como veremos, se requiere mucho más para la generación del lenguaje natural.

No importa cómo se mire, el hilado de artículos sigue siendo un proceso de generación de obras derivadas de un original.

Herramientas para parafrasear No parafrasear

Dada la connotación negativa de la rotación de artículos, algunas herramientas de rotación de artículos se han calificado a sí mismas como una herramienta de paráfrasis. No se deje engañar. Las herramientas de paráfrasis que he visto funcionan exactamente de la misma manera que los giradores de artículos.

Ver por ti mismo.

El resultado anterior es de una herramienta de paráfrasis gratuita en la que utilicé el mismo texto original de la sección anterior. El texto resaltado indica palabras que han sido sustituidas.

Pasé tanto la versión original como la parafraseada a través de Grammarly; Puedes ver el resultado a continuación.

El uso de esta herramienta de "parafraseo" da como resultado una pérdida de claridad y compromiso. Eso es exactamente lo contrario de lo que se supone que debe lograr la paráfrasis.

¿Cómo funciona la generación de lenguaje natural?

A diferencia de la reescritura de artículos, la generación de lenguaje natural no requiere una pieza de contenido original. Crea contenido nuevo en lugar de reescribir artículos existentes.

NLG adopta un enfoque basado en reglas o se basa en el modelado de lenguaje estadístico. Cualquiera de los dos métodos puede aprovechar las tecnologías de NLP y comprensión del lenguaje natural (NLU) para mejorar la calidad del texto generado.

NLP analiza el texto mediante el etiquetado (PoS) y el reconocimiento de entidades, mientras que NLU aprovecha NLP y el aprendizaje profundo para crear modelos semánticos que derivan en un sentido de significado.

La diferencia entre NLG y el software de hilado de artículos

No importa cuán avanzados puedan afirmar ser los creadores de artículos, no pueden generar texto, solo cambiarlo. Este tipo de herramienta requiere una publicación de blog existente a partir de la cual solo puede producir un derivado.

No crean, simplemente modifican. Como tal, no es una buena opción para los especialistas en marketing de contenido que buscan escalar la producción de contenido y mantener la calidad sin aumentar los costos y la complejidad.

Lo mejor de ese lote lamentable puede usar un procesamiento de lenguaje natural limitado para tomar mejores decisiones al reemplazar palabras. Pero llamarlo inteligencia artificial es una exageración.

¿Cómo funciona la tecnología MarketMuse NLG?

MarketMuse NLG Technology es una plataforma de generación de contenido aumentada por IA cuyo resultado está estructurado por nuestros resúmenes de contenido impulsados ​​por IA.

Cada borrador es único, original y no extrae o modifica simplemente fragmentos de texto de otros documentos. La tecnología MarketMuse NLG se puede configurar para que coincida con los estilos de sus escritores. También puede emular el estilo de un autor o publicación.

Estos resúmenes de contenido que proporcionan estructura y sustancia a la Los resultados de MarketMuse NLG Technology incluyen:

• Una estructura completa que incluye subtítulos
• Temas relacionados que deben incluirse
• Una lista de preguntas que deben abordarse

Este es el mismo resumen de contenido que normalmente se le da a un escritor humano a partir del cual trabajar. En su lugar, lo pasamos a MarketMuse NLG Technology.

Piénsalo de esta manera.

Si tuviera que asignar un tema que no era familiar para un escritor, primero leerían sobre el tema. La tecnología MarketMuse NLG no es diferente. Pero en lugar de investigar un puñado de documentos, sale a la web para analizar cantidades masivas de datos.

Aquí hay un extracto de la tecnología MarketMuse NLG para el tema "Glucagón como tratamiento diabético no invasivo".

El subtítulo, el tema de esta sección, es “El papel de la insulina y el glucagón”. Las preguntas y los temas relevantes asociados con este subtítulo se muestran en el lado derecho. Juntos, estos ayudan a garantizar que el resultado sea relevante y completo.

Utilice la tecnología MarketMuse NLG para:

• Escale contenido sin escalar costos
• Escribe con autoridad sobre cualquier tema.
• Evite errores comunes con el texto generado por IA
• Emule cualquier estilo de escritura que desee

Mantenga sus costos de contenido predecibles y su calidad constante al permitir que AI haga el trabajo de proporcionarle un borrador inicial sólido.