Génération de langage naturel vs Article Spinning

La génération de langage naturel utilise l'apprentissage en profondeur pour créer un texte lisible de type humain ; un article unique basé sur un modèle de prédiction de langage. Les outils de spinner d'article prennent un article original et produisent une ou plusieurs variantes en remplaçant des mots, des expressions ou des phrases spécifiques par des versions alternatives.

Si vous avez fait des recherches sur les applications de génération de langage naturel pour le marketing de contenu, vous avez peut-être rencontré un logiciel de filage d'articles. Aussi connue sous le nom de réécriture d'articles, c'est l'une de ces anciennes tactiques de référencement, comme le backlinking automatisé, utilisée à des fins moins que légitimes (blackhat).

Dans cet article, nous examinons le fonctionnement des logiciels de rotation, leur cas d'utilisation et en quoi ils diffèrent de la génération de langage naturel (NLG). Il y a de nombreuses raisons pour lesquelles je ne tolère pas l'utilisation de spinners d'articles, alors considérez cet article comme une annonce de service public.

Comment sont utilisés les spinners d'article

La meilleure façon de comprendre les filateurs d'articles est de regarder le langage utilisé pour commercialiser ces produits. Voici quelques citations de sites essayant de vendre des logiciels de spinner :

• "Faire tourner instantanément des versions uniques de n'importe quel article."
• "Générez des centaines de nouveaux articles en quelques minutes."
• "Produire des montagnes de contenu."
• "Créer d'énormes quantités de contenu pour aider à mieux classer vos sites."

Certains essaient même de capitaliser sur la tendance de l'intelligence artificielle en affirmant que leur logiciel est basé sur l'IA. Ils décrivent leur produit en utilisant des termes d'IA et ont même parfois recours à des termes inventés.

"Langage naturel émulé" doit être mon faux terme préféré. Je ne plaisante pas. Quelqu'un l'a inventé, mais ce n'était pas moi ! Cela semble élaboré mais ne signifie rien.

En fonction du langage utilisé, vous pouvez probablement deviner le type de situation dans laquelle les spinners d'articles sont déployés. Généralement, ils sont utilisés dans des sites de faible qualité strictement créés à des fins de référencement tout en maintenant les coûts de rédaction d'articles aussi bas que possible.

La création de texte lisible est faible sur la liste des priorités pour ces types de blogs. Au lieu de cela, leur objectif est de créer un réseau de liens pour améliorer le classement du principal site "d'argent".

La publication de contenu de qualité n'est pas l'objet de cet effort. Le «contenu unique» est tout ce qui est suffisamment bon pour passer les contrôles de plagiat automatisés des moteurs de recherche.

Si vous vous demandez si le World Wide Web a vraiment besoin de plus de ce contenu, la réponse est non !

Comment fonctionne un Article Spinner ?

Comparés à NLG, les content spinners sont primitifs. Ils prennent un élément de contenu et créent une variation dans le but de le faire apparaître comme s'il s'agissait d'un article unique. Ceci est accompli en remplaçant des mots, des phrases, des phrases et parfois des paragraphes par des variantes.

Les premières tentatives de rotation d'articles ont abouti à des articles impossibles à lire. Le problème est qu'ils ne pouvaient pas reconnaître le contexte ou la partie du discours.

Par conséquent, les substitutions étaient au mieux étranges et souvent erronées. Le contenu n'était certainement pas original.

Voici la sortie exacte d'un spinner d'article en utilisant le paragraphe précédent comme exemple .

Le contenu dupliqué est coloré en jaune. Les mauvaises substitutions sont colorées en rouge. Les substitutions acceptables sont colorées en vert.

Ainsi, 67,5 % de l'article filé est un contenu en double qui n'a pas changé par rapport à l'original. Six remplacements sur sept étaient de mauvaise qualité et un seul était acceptable.

Faut-il en dire plus !

Un contenu dérivé de mauvaise qualité est la marque de fabrique de l'article.

Bien que certains nouveaux filateurs d'articles prétendent utiliser l'intelligence artificielle, cela va vraiment un peu loin. Au mieux, ils peuvent utiliser l'API Natural Language de Google pour extraire des jetons et des phrases, et pour le marquage de la partie du discours (PoS). Cela fait partie du traitement du langage naturel (TAL), mais comme nous le verrons, il en faut beaucoup plus pour la génération du langage naturel.

Peu importe comment vous regardez, la filature d'articles reste toujours un processus de génération d'œuvres dérivées à partir d'un original.

Outils de paraphrase Ne paraphrasez pas

Compte tenu de la connotation négative de la rotation d'articles, certains outils de rotation d'articles se sont présentés comme un outil de paraphrase. Ne soyez pas dupe. Les outils de paraphrase que j'ai vus fonctionnent exactement à la manière des spinners d'articles.

Voir par vous-même.

La sortie ci-dessus provient d'un outil de paraphrase gratuit où j'ai utilisé le même texte original de la section précédente. Le texte en surbrillance indique les mots qui ont été remplacés.

J'ai exécuté à la fois la version originale et la version paraphrasée via Grammarly; vous pouvez voir le résultat ci-dessous.

L'utilisation de cet outil de « paraphrase » entraîne une perte de clarté et d'engagement. C'est exactement le contraire de ce que la paraphrase est censée accomplir.

Comment fonctionne la génération de langage naturel ?

Contrairement à la réécriture d'articles, la génération de langage naturel ne nécessite pas de contenu original. Il crée un tout nouveau contenu au lieu de réécrire des articles existants.

La NLG adopte soit une approche basée sur des règles, soit s'appuie sur la modélisation statistique du langage. L'une ou l'autre méthode peut tirer parti des technologies NLP et de compréhension du langage naturel (NLU) pour améliorer la qualité du texte généré.

La PNL analyse le texte à l'aide du marquage (PoS) et de la reconnaissance d'entités, tandis que la NLU tire parti de la PNL et de l'apprentissage en profondeur pour créer des modèles sémantiques qui dérivent un sens.

La différence entre NLG et le logiciel de rotation d'article

Peu importe à quel point les filateurs d'articles avancés peuvent prétendre être, ils ne peuvent pas générer de texte mais seulement le modifier. Ce type d'outil nécessite un article de blog existant à partir duquel il ne peut produire qu'un dérivé.

Ils ne créent pas, ils ne font que modifier. En tant que tel, ce n'est pas un bon choix pour les spécialistes du marketing de contenu qui cherchent à faire évoluer la production de contenu et à maintenir la qualité sans augmenter les coûts et la complexité.

Le meilleur de ce triste lot peut utiliser un traitement limité du langage naturel pour faire de meilleurs choix lors du remplacement des mots. Mais l'appeler intelligence artificielle est exagéré.

Comment fonctionne la technologie MarketMuse NLG ?

MarketMuse NLG Technology est une plate-forme de génération de contenu augmentée par l'IA dont la sortie est structurée par nos briefs de contenu alimentés par l'IA.

Chaque brouillon est unique, original et ne se contente pas d'extraire ou de modifier des fragments de texte d'autres documents. La technologie MarketMuse NLG peut être configurée pour correspondre aux styles de vos rédacteurs. Il peut également émuler le style d'un auteur ou d'une publication.

Ces résumés de contenu qui structurent et fondent le Les résultats de la technologie MarketMuse NLG incluent :

• Une structure complète incluant des sous-titres
• Sujets connexes qui doivent être inclus
• Une liste de questions à traiter

Il s'agit du même dossier de contenu normalement donné à un écrivain humain à partir duquel travailler. Au lieu de cela, nous le transmettons à MarketMuse NLG Technology.

Pense-y de cette façon.

Si vous deviez attribuer un sujet qui n'était pas familier à un écrivain, il commencerait par lire sur le sujet. La technologie MarketMuse NLG n'est pas différente. Mais au lieu de rechercher une poignée de documents, il se rend sur le Web pour analyser d'énormes quantités de données.

Voici un extrait de la technologie MarketMuse NLG pour le sujet "Glucagon en tant que traitement non invasif du diabète".

Le sous-titre, le sujet de cette section, est « Le rôle de l'insuline et du glucagon ». Les questions et les sujets pertinents associés à ce sous-titre sont affichés sur le côté droit. Ensemble, ces éléments permettent de garantir que le résultat est pertinent et complet.

Utilisez la technologie MarketMuse NLG pour :

• Adaptez le contenu sans augmenter les coûts
• Écrire avec autorité sur n'importe quel sujet
• Évitez les pièges courants avec le texte généré par l'IA
• Émulez le style d'écriture que vous désirez

Gardez vos coûts de contenu prévisibles et votre qualité constante en laissant l'IA faire le travail de vous fournir un brouillon initial solide.