自然言語生成と記事の回転

自然言語生成では、ディープラーニングを使用して人間のような読みやすいテキストを作成します。 言語予測モデルに基づくユニークな記事。 記事スピナーツールは、元の記事を取得し、特定の単語、フレーズ、または文を別のバージョンに置き換えることによって1つ以上のバリエーションを生成します。

コンテンツマーケティング用の自然言語生成アプリケーションについて調査したことがある場合は、記事スピニングソフトウェアに出くわしたことがあるかもしれません。 記事の書き換えとしても知られ、これは自動化されたバックリンクのような、正当ではない（ブラックハット）目的で使用される古いSEO戦術の1つです。

この投稿では、スピニングソフトウェアがどのように機能するか、そのユースケース、および自然言語生成（NLG）との違いについて説明します。 記事スピナーの使用を容認しない理由はたくさんあるので、この記事を公共広告と考えてください。

記事スピナーはどのように使用されますか

記事スピナーを理解するための最良の方法は、これらの製品の販売に使用されている言語を調べることです。 スピナーソフトウェアを販売しようとしているサイトからの引用は次のとおりです。

• 「記事のユニークなバージョンを即座にスピンします。」
• 「数百の新しい記事を数分で生成します。」
• 「コンテンツの山を作り上げてください。」
• 「サイトのランクを上げるために大量のコンテンツを作成します。」

ソフトウェアがAI主導であると主張することで、人工知能のトレンドを利用しようとする人さえいます。 彼らはAI用語を使用して製品を説明し、時には用語を構成することに頼ることさえあります。

「エミュレートされた自然言語」は私のお気に入りの偽の用語でなければなりません。 私はあなたを子供にしません。 誰かがそれを作りました、しかしそれは私ではありませんでした！ 手の込んだように聞こえますが、何の意味もありません。

使用されている言語に基づいて、記事スピナーが展開されている状況のタイプを推測できます。 通常、これらは、記事の執筆コストを可能な限り低く抑えながら、SEOの目的で厳密に作成された低品質のサイトで使用されます。

読みやすいテキストの作成は、これらのタイプのブログの優先順位リストでは低くなっています。 代わりに、彼らの目的は、メインの「お金」サイトのランキングを上げるためのリンクネットワークを作成することです。

質の高いコンテンツを公開することは、この取り組みの対象ではありません。 「独自のコンテンツ」とは、自動検索エンジンの盗用チェックに合格するのに十分なものです。

ワールドワイドウェブが本当にこのコンテンツをもっと必要としているかどうか疑問に思っているなら、答えはノーです！

アーティクルスピナーはどのように機能しますか？

NLGと比較すると、コンテンツスピナーは原始的です。 彼らはコンテンツの一部を取り、それがユニークな記事であるかのように見せるためにバリエーションを作成します。 これは、単語、フレーズ、文、場合によっては段落をバリアントに置き換えることで実現されます。

記事の回転を初期に試みた結果、記事を読むことができませんでした。 問題は、文脈や品詞を認識できなかったことです。

したがって、置換はせいぜい奇妙で、しばしば間違っていました。 内容は確かにオリジナルではありませんでした。

これは、前の段落を例として使用した記事スピナーからの正確な出力です。

重複するコンテンツは黄色で表示されます。 不十分な置換は赤で表示されます。 使用可能な置換は緑色で表示されます。

したがって、スピンされた記事の67.5％は、元の記事から変更されていない重複コンテンツです。 7つの置換のうち6つは品質が低く、1つだけが受け入れられました。

もっと言う必要があります！

質の悪い派生コンテンツは、記事の回転の特徴です。

一部の新しい記事スピナーは人工知能を採用していると主張していますが、それは実際には少し遠くまで伸びています。 せいぜい、彼らはGoogleのNatural Language APIを使用してトークンと文を抽出し、品詞（PoS）のタグ付けを行っている可能性があります。 これは自然言語処理（NLP）の一部ですが、これから説明するように、自然言語の生成にはさらに多くのことが必要です。

どのように見ても、記事の回転は、オリジナルから派生物を生成するプロセスのままです。

言い換えツールは言い換えないでください

記事の回転の否定的な意味を考えると、いくつかの記事のスピナーツールは言い換えツールとして自分自身をブランド化しました。 だまされてはいけません。 私が見た言い換えツールは、記事スピナーのように正確に動作します。

自分で見て。

上記の出力は、前のセクションと同じ元のテキストを使用した無料の言い換えツールからのものです。 強調表示されたテキストは、置換された単語を示します。

元のバージョンと言い換えたバージョンの両方をGrammarlyで実行しました。 以下の結果を見ることができます。

この「言い換え」ツールを使用すると、明確さと関与が失われます。 これは、言い換えが達成しようとしていることとは正反対です。

自然言語生成はどのように機能しますか？

記事の書き直しとは異なり、自然言語の生成にはオリジナルのコンテンツは必要ありません。 既存の記事を書き直す代わりに、まったく新しいコンテンツを作成します。

NLGは、ルールベースのアプローチを採用するか、統計的言語モデリングに依存します。 どちらの方法でも、NLPおよび自然言語理解（NLU）テクノロジを活用して、生成されるテキストの品質を向上させることができます。

NLPは（PoS）タグ付けとエンティティ認識を使用してテキストを分析し、NLUはNLPと深層学習を活用して、意味の感覚を引き出すセマンティックモデルを作成します。

NLGとArticleSpinningSoftwareの違い

どんなに高度な記事スピナーが主張しても、テキストを生成することはできず、変更するだけです。 このタイプのツールには、派生物のみを生成できる既存のブログ投稿が必要です。

それらは作成せず、単に変更するだけです。 そのため、コストや複雑さを拡大せずにコンテンツ制作を拡大し、品質を維持しようとしているコンテンツマーケターには適していません。

その申し訳ないロットの最良のものは、単語を置き換えるときに、より良い選択をするためにいくつかの限られた自然言語処理を使用するかもしれません。 しかし、それを人工知能と呼ぶのは一筋縄ではいきません。

MarketMuse NLGテクノロジーはどのように機能しますか？

MarketMuse NLG Technologyは、AIを活用したコンテンツブリーフによって出力が構造化されたAI拡張コンテンツ生成プラットフォームです。

各ドラフトは一意でオリジナルであり、他のドキュメントのテキストフラグメントを単に抽出または変更するだけではありません。 MarketMuse NLGテクノロジーは、ライターのスタイルに合わせて構成できます。 また、著者や出版物のスタイルをエミュレートすることもできます。

構造と実体を提供するこれらのコンテンツブリーフMarketMuseNLGテクノロジーの出力は次のとおりです。

• 小見出しを含む完全な構造
• 含める必要のある関連トピック
• 対処する必要がある質問のリスト

これは、仕事をする人間の作家に通常与えられるのと同じ内容の概要です。 代わりに、MarketMuseNLGTechnologyに渡します。

このように考えてください。

あなたが作家になじみのないトピックを割り当てるとしたら、彼らは最初にその主題について読み上げます。 MarketMuseNLGテクノロジーも例外ではありません。 しかし、少数のドキュメントを調査する代わりに、大量のデータを分析するためにWebにアクセスします。

これは、「非侵襲的糖尿病治療としてのグルカゴン」というトピックのMarketMuseNLGテクノロジーの抜粋です。

このセクションの主題である小見出しは、「インスリンとグルカゴンの役割」です。 この小見出しに関連する質問と関連トピックが右側に表示されます。 一緒に、これらは出力が適切で徹底的であることを保証するのに役立ちます。

MarketMuseNLGテクノロジーを使用して次のことを行います。

• スケーリングコストなしでコンテンツをスケーリングする
• 任意のトピックについて権威を持って書く
• AIで生成されたテキストでよくある落とし穴を避ける
• 好きな書き方をエミュレートする

強力な初期ドラフトを提供する作業をAIに任せることで、コンテンツのコストを予測可能にし、品質を一定に保ちます。